R语言——ggplot2的绘图逻辑

最新推荐文章于 2025-11-11 14:32:15 发布

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本文深入介绍了R语言中ggplot2包的使用，包括数据初始化、几何对象、统计变换、标尺设置、坐标系转换和分面等功能。通过对比plot函数，展示了ggplot2在图形绘制的灵活性和层次感。以iris数据集为例，详细解释了如何创建散点图、条形图，并探讨了分面网格(facet_grid)和包裹(facet_wrap)的用法，最后讨论了如何保存图形。文章旨在揭示ggplot2的强大绘图逻辑，帮助读者更好地理解和运用这一工具。

文章目录

前言

在R语言里，谈及绘图，ggplot2是最出名的绘图包之一，作为一个绘图神器，它提供了许许多多的功能给用户使用，仅用短短几行代码，一幅幅高端大气的图像便跃然纸上，这可能就是ggplot2包的魅力所在。
我刚开始学习ggplot2的时候只用于学术上的制图，对深层的制图一知半解，趁着有空便重新学习了一下ggplot2包，才发现其背后的制图逻辑竟跟GIS的图层叠加有着高度的相似，下面就是我学到的内容了。

数据集介绍

这次使用的数据集是R包内置的iris数据集，是由Edgar Anderson记录的3种鸢尾花形态数据。
iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的各50个样本数据构成。其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线性可分离的。

该数据集包含了4个属性：

Sepal.Length（花萼长度），单位是cm；
Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm；
Petal.Length（花瓣长度），单位是cm；
Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm；
Species（种类）：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），以及Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾）。

在这里插入图片描述

polt与ggplot对比

我们用相同的数据，通过plot函数跟ggplot函数分别绘制散点图来简单理解一下两者的差异：

library("ggplot2")    #加载安装好的ggplot2包
plot(iris$Sepal.Length, iris$Sepal.Width) #plot绘图
ggplot(data = iris,aes(x = Sepal.Length,    #ggplot2绘图
                         y=Sepal.Width))+        #绘制底层画布
                         geom_point(color = "darkred")    #在画布上添加点

上图为plot函数散点图，下图为ggplot函数散点图 ggplot函数散点图
从上述代码可以看出，ggplot绘图有以下两个特点：

有明确的开始(以ggplot函数开始)与终止(一条语句一幅画)
ggplot2语句可以理解成一条语句一幅画，然后通过图层叠加，叠加通过“+”号将绘图的语句连接起来。

ggplot2绘图

绘制画布

上面介绍的ggplot2绘图有明确的开始，即以ggplot函数作为开始的标志，那么ggplot()有什么用呢？
它的主要功能在于初始化一个ggplot对象，且不指定绘图内容，格式如下：

ggplot(data = NULL, mapping = aes(), ...,environment = parent.frame())

其中，data指的要绘图的数据集，它会被制定为绘图环境，载入之后就不需要写大量的$符号来提取data.frame里面的向量的操作。如果数据都是向量，那么也可不指定，但要在声明中标注data=NULL，否则会有不必要的报错。
数据与图形属性之间的映射关系称mapping。
ggplot对象的data存储了整个属性框的内容，而mapping则确定如何使用这些数据。图形的可视属性包括如形状、颜色、透明度等美学属性，确定美学属性与数据之间的对应关系一般用aes函数。常见的图形属性包括x、y、size、color、group.

比如，当data=iris时，mapping= aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)表示将花萼长度作为x轴变量，将花萼宽度作为y轴变量。如果需要将Species映射到形状或者颜色属性，可以添加shape=Species或者colour = Species. 使用ggplot函数绘制底层画布。

ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length,
                             y = Sepal.Width,
                             colour = Species,
                             shape = Species))