ggplot2数据可视化入门：图形语法详解

乔印朗Dale

于 2025-06-06 09:11:58 发布

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ggplot2数据可视化入门：图形语法详解

ggplot2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ggp/ggplot2

概述

ggplot2是R语言中最强大的数据可视化包之一，它基于图形语法理论构建，提供了一种系统化、层次化的绘图方法。与传统的绘图工具不同，ggplot2允许用户通过组合不同的图形元素来构建复杂的可视化效果，而不是局限于预设的图表类型。

核心组件

ggplot2的图形由七个可组合的部分构成，这些部分共同构成了绘制图表的完整指令集。理解这些组件是掌握ggplot2的关键。

1. 数据(Data)

数据是任何图形的基础。ggplot2要求数据以整洁(tidy)格式提供，即：

每行代表一个观测值
每列代表一个变量

ggplot(data = mpg)

2. 映射(Mapping)

映射定义了数据如何转换为图形的视觉属性。通过aes()函数，我们可以指定：

哪些数据列对应x轴和y轴
颜色、形状、大小等视觉属性如何与数据关联

ggplot(mpg, mapping = aes(x = cty, y = hwy))

3. 图层(Layers)

图层是图形的核心，负责将数据转换为可视元素。每个图层包含三个关键部分：

几何对象(Geom)：决定数据如何显示(点、线、条形等)
统计变换(Stat)：可对数据进行汇总或转换
位置调整(Position)：控制元素在图形中的位置

ggplot(mpg, aes(cty, hwy)) +
  geom_point() +  # 散点图
  geom_smooth(formula = y ~ x, method = "lm")  # 线性趋势线

4. 比例尺(Scales)

比例尺控制数据值如何映射到图形属性，包括：

坐标轴范围
颜色、大小等属性的映射规则
图例的显示方式

ggplot(mpg, aes(cty, hwy, colour = class)) +
  geom_point() +
  scale_colour_viridis_d()  # 使用viridis色板

5. 分面(Facets)

分面允许将数据按一个或多个变量分割成多个小图，便于比较不同子集中的模式：

ggplot(mpg, aes(cty, hwy)) +
  geom_point() +
  facet_grid(year ~ drv)  # 按年份和驱动类型分面

6. 坐标系(Coordinates)

坐标系决定了位置美学如何映射到图形平面。除了常见的笛卡尔坐标系，ggplot2还支持：

极坐标(用于饼图、雷达图等)
地图投影
固定比例的坐标系

ggplot(mpg, aes(cty, hwy)) +
  geom_point() +
  coord_fixed()  # 固定x和y轴的比例

7. 主题(Theme)

主题控制图形的非数据元素的外观，包括：

背景颜色
网格线
图例位置
文本字体等

ggplot(mpg, aes(cty, hwy, colour = class)) +
  geom_point() +
  theme_minimal() +  # 使用简约主题
  theme(legend.position = "top")  # 将图例放在顶部

综合应用

将这些组件组合起来，我们可以创建复杂的、高度定制化的可视化效果：

ggplot(mpg, aes(cty, hwy)) +
  geom_point(aes(colour = displ)) +  # 按排量着色
  geom_smooth(formula = y ~ x, method = "lm") +  # 添加趋势线
  scale_colour_viridis_c() +  # 使用连续色标
  facet_grid(year ~ drv) +  # 按年份和驱动类型分面
  coord_fixed() +  # 固定比例
  theme_minimal() +  # 简约主题
  theme(panel.grid.minor = element_blank())  # 移除次要网格线