什么是三元相图？
三元相图是一种由三个组分构成，且三个组分的值之和恒为定值的图形，三元相图中点的位置表示三个组分间的比例关系，延申一下，可以表示三个变量的权重、相对重要性等。
三元相图的绘制
绘制工具
R语言我比较喜欢用ggplot2这个包来绘图，而ggplot2刚好有一个拓展包ggtern可以用来绘制三元相图，因此这次也是用这个ggtern包来小试牛刀。
基本语法
运用ggtern函数可以初始化一个三元相图出来
#data最好是dataframe格式
ggtern(data,aes(x,y,z))
数据预处理
构造数据最重要的是x,y,z三列，除此之外，可以有其他的分组字段，但这x、y、z三个字段是必须要有的！
# 读取数据
library(readxl)
data <- read_excel("D:/New Desktop/data.xlsx")
#打印数据前几行
head(data)
#构造数据
df <- data.frame(x = data$指标一,
y = data$指标二,
z = data$指标三,
city = data$城市,
value = data$Value,
year = data$年份)
初始化三元相图
运用刚刚讲的基础语法可以绘制出一个三元相图，但这个三元相图是没有任何内容的
#使用ggtern包生成三元相图
#首先，在ggtern函数里声明好数据和三相图的三个坐标轴x,y,z
p<- ggtern(data = df,aes(x, y, z))
p
给三元相图添加点
添加点的方法跟ggplot2包一样，这里就不做过多赘述，看下方代码。
p<- ggtern(data = df,aes(x, y, z))+
geom_point(size=1.5) #size是指点对象的大小
p
添加核密度图
添加核密度图用的函数是stat_density_tern(),下面是这个函数在绘制过程中的使用：
p<- ggtern(data = df,aes(x, y, z))+
stat_density_tern(
geom='polygon',
bdl.val = NA,
aes(fill=..level..,alpha = ..level..))+
geom_point(size=1.5)
p
添加完之后我们发现这个颜色有点辣眼睛，那不如修改一下核密度的颜色吧，这里用的方法是ggplot2里的颜色修改函数：scale_fill_gradient(low,high...)
具体使用看代码：
p <- ggtern(data = df,aes(x, y, z))+
stat_density_tern(
geom='polygon',
bdl.val = NA,
aes(fill=..level..,
alpha = ..level..))+
#修改核密度图的颜色
scale_fill_gradient(low = "blue",
high = "red")+
geom_point(size =1.5)
p
制作分组图
制作分组图需要有一个用于分类的字段，那么下面我将根据city字段进行分组绘制
这里有几种分组图可以绘制：
- 根据颜色进行分组(colour = city)
- 根据大小进行分组(size = city)
- 根据点的样式进行分组(shape = city)
这里就不一一演示了，感兴趣的话可以替换一下代码里相应的部分
p<- ggtern(data = df,aes(x, y, z))+
stat_density_tern(
geom='polygon',
bdl.val = NA,
aes(fill=..level..,
alpha = ..level..))+
scale_fill_gradient(low = "blue",
high = "red")+
#用city字段给点赋予不同的颜色
geom_point(aes(colour = city))
p
制图优化
那么这幅图也就大致完成了，再来做些细节上的修改
- 轴标签的修改
- 图例的修改
- 添加数据标签
- 主题的添加
轴标签的修改
轴标签的修改用labs()函数来修改，其用法与ggplot里基本相同的，不仅可以修改标注，还可以在labs里添加标题
p<- ggtern(data = df,aes(x, y, z))+
stat_density_tern(
geom='polygon',
bdl.val = NA,
aes(fill=..level..,
alpha = ..level..))+
#修改核密度图的颜色
scale_fill_gradient(low = "blue",
high = "red")+
#修改坐标轴名称并且添加标题
labs(x ="Factor1",y = "Factor2",z = "Factor3",title = "This is my R works")+
#用city字段给点赋予不同的颜色
geom_point(size =1.5,aes(colour = city))
p
图例的修改
要修改图例，就需要先知道图例的来源，例如核密度图的色带图例是来源于scale_fill_gradient函数(因为它定义了密度的颜色)，而点的图例来源于geom_point函数，这个函数是ggplot2里自带的，因此可以像ggplot2修改图例那样去修改这个点，而最后的那个图例实则是设置了透明度alpha所产生的。
知道了图例的来源，那么就对症下药，用的药是guides()函数。
注意：图例名称的修改在labs()里面。
p<- ggtern(data = df,aes(x, y, z))+
stat_density_tern(
geom='polygon',
bdl.val = NA,
aes(fill=..level..,
alpha = ..level..))+
#修改核密度图的颜色
scale_fill_gradient(low = "blue",
high = "red")+
#修改坐标轴名称并且添加标题
#在labs里修改图例名称
labs(x ="Factor1",y = "Factor2",z = "Factor3",title = "This is my R works",fill = "密度",color = "城市")+
#设置透明度图例为不可见
guides(alpha = "none")+
#用city字段给点赋予不同的颜色
geom_point(size =1.5,aes(colour = city))
p
那么如果我想将图例放在图的下方呢？
那么这个可以通过theme(legend.position)来控制:
p<- ggtern(data = df,aes(x, y, z))+
stat_density_tern(
geom='polygon',
bdl.val = NA,
aes(fill=..level..,
alpha = ..level..))+
#修改核密度图的颜色
scale_fill_gradient(low = "blue",
high = "red")+
#修改坐标轴名称并且添加标题
#在labs里修改图例名称
labs(x ="Factor1",y = "Factor2",z = "Factor3",title = "This is my R works",fill = "密度",color = "城市")+
#设置透明度图例为不可见
guides(alpha = "none")+
#用city字段给点赋予不同的颜色
geom_point(size =1.5,aes(colour = city))+
theme(legend.position="bottom")
p
数据标签的添加
数据标签就是在图上显示具体的数据值，那么怎么在图上显示数据标签呢？
这里需要用到geom_label()函数，它的效果就像小卡片一样显示数值，具体看看代码吧！
p<- ggtern(data = df,aes(x, y, z))+
stat_density_tern(
geom='polygon',
bdl.val = NA,
aes(fill=..level..,
alpha = ..level..))+
#修改核密度图的颜色
scale_fill_gradient(low = "blue",
high = "red")+
#修改坐标轴名称并且添加标题
#在labs里修改图例名称
labs(x ="Factor1",y = "Factor2",z = "Factor3",title = "This is my R works",fill = "密度",color = "城市")+
#设置透明度图例为不可见
guides(alpha = "none",position="bottom")+
#用city字段进行标注
geom_label(aes(label = city))+
#用city字段给点赋予不同的颜色
geom_point(size =2,aes(colour = city))+
theme(legend.position = "bottom",
#将点图层背后灰色的背景去掉
legend.key = element_rect(fill = NA))
p
主题添加
ggplot2跟ggtern中预设了一堆的主题可供我们选择,具体有以下的主题可以选择：
那么这里就挑选其中我最常使用的来展示：
theme_rgbw
p<- ggtern(data = df,aes(x, y, z))+
stat_density_tern(
geom='polygon',
bdl.val = NA,
aes(fill=..level..,
alpha = ..level..))+
#修改核密度图的颜色
scale_fill_gradient(low = "blue",
high = "red")+
#修改坐标轴名称并且添加标题
#在labs里修改图例名称
labs(x ="Factor1",y = "Factor2",z = "Factor3",title = "This is my R works",fill = "密度",color = "城市")+
#设置透明度图例为不可见
guides(alpha = "none",position="bottom")+
#用city字段给点赋予不同的颜色
#geom_label(aes(label = city))+
geom_point(size =2,aes(colour = city))+
theme(legend.position = "bottom",
#将点图层背后灰色的背景去掉
legend.key = element_rect(fill = NA))+
#添加主题
theme_rgbw()
p
字体的修改
ggplot2默认的字体是sans（Arial字体),那如果将这个这种字体修改成Times New Roman呢？
其实方法很简单，只需要在theme里面用text=element_text()函数来控制即可。
注意，ggplot2中serif字体就是Times New Roman
p<- ggtern(data = df,aes(x, y, z))+
stat_density_tern(
geom='polygon',
bdl.val = NA,
aes(fill=..level..,
alpha = ..level..))+
#修改核密度图的颜色
scale_fill_gradient(low = "blue",
high = "red")+
#修改坐标轴名称并且添加标题
#在labs里修改图例名称
labs(x ="Factor1",y = "Factor2",z = "Factor3",title = "This is my R works",fill = "密度",color = "城市")+
#设置透明度图例为不可见
guides(alpha = "none",position="bottom")+
#用city字段给点赋予不同的颜色
#geom_label(aes(label = city))+
geom_point(size =2,aes(colour = city))+
theme_rgbw()+
theme(legend.position = "bottom",
#将点图层背后灰色的背景去掉
legend.key = element_rect(fill = NA)),
#设置Times New Roman与字体大小
text=element_text(size=16, family="serif"))
p
上面就是我绘制三元相图的过程了，当然还有一些图形分面、图形保存的设置，这些都可以用ggplot2的方法去进行保存，这里就不重复造车轮子了，庆祝一下大功告成！
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