ggplot2学习之4——layer函数

本文详细介绍了R语言4.0.2版本中ggplot2包的使用方法,重点讲解了图层函数与捷径函数的参数设置,包括geom、stat、data等,并通过实例展示了如何使用这些函数绘制散点图,以及如何处理默认数据集。

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说明

R语言的版本为4.0.2,IDE为Rstudio,版本为1.3.959。学习的主要内容是R官方文档当中给出的算法,对其中的英文注释做了自己理解基础上的翻译。

函数名及参数

# 图层函数,用于生成一个图层并设置图层属性,参数较多
# geom:字符串形式的几何参数,确定本图层绘制图形的类型
# stat:字符串形式的统计参数,确定用于该图层数据的统计学方法
# data:数据,定义本图层中使用的数据集,如为缺省值,则使用默认数据集
#    数据集的类型必须为数据框,否则会被强制转换为数据集
# mapping:映射,将数据中的各个属性映射到坐标轴或者其它几何要素上
#    指定之后的映射会与默认映射混合显示在顶部图层,如果没有默认映射,则必须指定
# position:字符串形式的位置参数,确定位置(也可以是返回位置参数的函数)
# params:给geom和stat传递的额外参数
# inherit.aes:逻辑参数,是否叠加本图层和默认的几何要素,假值为覆盖而非叠加
# check.aes:逻辑参数,是否见检查aes
# check.param:逻辑参数,是否检查params
# show.legend:逻辑参数,是否显示该图层的图例,NA为默认
# key_glyph:字符串形式或者函数名参数,设定该图层图例的样式
# layer_class:内部参数,创建的图层对象的类型,仅在ggplot2内部使用

layer(
  geom = NULL,
  stat = NULL,
  data = NULL,
  mapping = NULL,
  position = NULL,
  params = list(),
  inherit.aes = TRUE,
  check.aes = TRUE,
  check.param = TRUE,
  show.legend = NA,
  key_glyph = NULL,
  layer_class = Layer)

1、图层函数与捷径函数

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
图层函数绘制捷径函数绘制
# 使用图层函数绘制散点图
# mpg:R语言自带的数据包,ispl, hwy为其中的两列数据

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
  layer(geom = "point", stat = "identity", position = "identity",
        params = list(na.rm = FALSE))

# 使用捷径函数绘制散点图
# geom_**:图层函数的捷径函数,使用更加简练方便

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point()

2、对默认数据集进行处理

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
未处理数据绘图用head函数处理后绘图
# 使用图层函数绘制散点图
# mpg:R语言自带的数据包,ispl, hwy为其中的两列数据

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
  layer(geom = "point", stat = "identity", position = "identity",
        params = list(na.rm = FALSE))

# 在图层函数中对默认数据集进行处理,再做图
# head:取首函数,此处省略了参数

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
  layer(geom = "point", stat = "identity", position = "identity",
        data = head(mpg), params = list(na.rm = FALSE))
从提供的追踪信息来看,这是一个来自 R 编程语言的错误回溯日志(backtrace)。以下是对此问题的具体分析和解决思路: --- ### 错误背景解释 这一错误通常发生在使用 `ggplot2` 包创建图表的过程中。当代码试图构建或渲染一个 `ggplot` 对象时,某些层(layer)未能正确计算其美学属性(aesthetics),导致程序中断并抛出了异常。 具体而言: - 第 1 到第 3 步显示的是用户调用了打印函数 (`print`) 来展示 `ggplot` 图形; - 后续步骤逐步深入到内部实现细节,最终发现失败点位于对每层数据进行美学处理的部分 (`compute_aesthetics`); 这意味着可能存在以下几个方面的问题: 1. 提供给某一层的数据格式有问题。 2. 定义好的审美映射(`aes()`)存在冲突或者引用了不存在列名等资源。 3. 自定义统计变换(stat transformation) 或几何图形(geometry element) 内部逻辑出现差错。 --- ### 解决方案及排查流程 #### 一、审查各层面板设置 逐一核查你的每个 layer 设置内容,包括但不限于: * 确认所提供的 dataset 结构完整无损,并且包含所有所需字段; * 验证 aesthetic mappings (e.g., x=, y=, color=) 是否准确匹配至现有 columns 上面; 例如如果遇到类似这样的情况: ```R ggplot(df, aes(x=value_column, y=missing_col)) + geom_point() ``` 其中 column 'missing_col' 并不在 df 当前范围内就会引发此类错误。 #### 二、简化测试案例 试着去掉复杂选项如 faceting specifications(facet_wrap/facet_grid),以及额外的主题定制(theme settings),仅保留基本元素再次运行看看效果如何变化。这样可以帮助隔离特定组件引起的问题源头所在之处。 示例修正过程如下所示: 原始代码片段可能出现如下情形: ```R p <- ggplot(car_data, aes(displacement, miles_per_gallon)) p + geom_boxplot(outlier.size = NA_integer_) # outlier.size should not set to integer value directly here. ``` 这里因为geom_boxplot 的参数outliersize接受数值型而非整数向量所以会报错,在这种情况下修改为合适的输入形式即可解决问题: ```R correct_p <- p + geom_boxplot(outlier.size=NULL) ``` #### 三、利用调试工具进一步挖掘根源 若单纯依靠肉眼难以锁定确切位置的话,还可以借助于专门设计出来的诊断辅助手段——即执行以下命令行查看更为详尽的日志详情: ```R rlang::last_trace(drop = FALSE) ``` 它将会披露更多隐藏帧背后的信息链路供参考依据作出针对性调整动作。 --- ### 总结建议 针对本次反馈回来的情况重点围绕三个方面展开讨论分别是:基础资料校验准确性核验工作; 层级构造合理性复盘回顾任务完成度评判准则确立; 最后辅之必要的技术支持措施予以补强完善整个解决方案体系架构建设水平高度提升上去达到最佳实践标准要求. ---
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