ggplot

安装：install.packages("ggplot2")

加载：library(ggplot2)

Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)

其中：

• data: 数据集，主要是data frame；

• Aesthetics: 美学映射，比如将变量映射给x,y坐标轴，或者映射给颜色、大小、形状等图形属性；

• Geometry: 几何对象，比如柱形图、直方图、散点图、线图、密度图等。

在ggplot2中有两个主要绘图函数：qplot()以及ggplot()。

• qplot(): 顾名思义，快速绘图；

• ggplot()：此函数才是ggplot2的精髓，远比qplot()强大，可以一步步绘制十分复杂的图形。

主要介绍ggplot

1、散点图

　　ggplot(data=df, aes(x=mpg, y=wt))+  geom_point()

改变点形状、大小、颜色等属性

ggplot(data=df, aes(x=mpg, y=wt))+geom_point(color="blue", size=2, shape=23

使用数据集mtcars， 先创建一个ggplot图层

b <- ggplot(data = mtcars, aes(x=wt, y=mpg))

b + geom_point(aes(color = factor(cyl), shape = factor(cyl)))

自定义颜色

b+geom_point(aes(color=factor(cyl), shape=factor(cyl)))+  scale_color_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))+theme_classic()

若图例为连续性，

三类连续型颜色梯度（即渐变色）。

• scale_colour_gradient()和scale_fill_gradient()：双色梯度。顺序由低到高，参数low 和high 用于控制此梯度两端颜色；scale_colour_gradient(low="blue", "red")
• scale_colour_gradient2()和scale_fill_gradient2()：三色梯度。顺序为低-中-高，参数low和high 用于控制此梯度两端颜色，中点默认值是0，可以用参数midpoint 将其设置为任意值
• scale_colour_gradientn()和scale_fill_gradientn()：自定义的n 色梯度。此标度需要赋给参数colours 一个颜色向量。

若为离散型，如

 一种即scale_colour_hue()、cale_fill_hue()；另一种scale_colour_ brewer ()、scale_fill_ brewer () ，要想了解所有的调色板，可以使用RColorBrewer::display.brewer.all()查看.

用参数palette=”调色板名称或者数字” 如scale_colour_ brewer (palette=2) 等价于scale_colour_ brewer (palette=“'YIOrBr'”)

修改坐标轴

xlab（"名称"） 以及ylab（“名称”）

去掉坐标轴： labs（x=Null, y=Null），还可以增加坐标，标题，图例

1. labelled <- base +

2. labs(

3. x = "City mileage/gallon",  ##x轴

4. y = "Highway mileage/gallon",  ##y轴

5. colour = "Cylinders",   ##图例

6. title = "Highway and city mileage are highly correlated"。##标题

7. )

 

xlim()和 ylim() 可用来限制横轴或纵轴的宽度/量程/范围/最大值最小值等

分面（Facetting）

分面有两种主要类型：网格（grid）和包装（wrapped）。相较而言，Wrapped更常用。

使用方法是添加 facet_wrap()函数，参数写法是 ~+变量，例如：

1. ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +

2.  geom_point() +

3.  facet_wrap(~class）


ggtitle（“”）可用来添加标题

将变量转化为因子

如 变量a。      a <- factor(a, levels = c(0,1), labels=c("Automatic", "Manual"))    #"Automatic", "Manual" 是在原始文本的数据

添加光滑曲线

函数geom_smooth()，4个参数：；

1⃣️method： 有lm，glm， smooth， rlm和gam；

2⃣️formula：在光滑函数中使用的公式，包括y～x（默认）， y～log（x）等；

3⃣️se：绘制置信区间（TRUE/FALSE）。默认TRUE；

4⃣️level：使用的置信区间水平（默认95%）；

5⃣️fullrange：指定拟合应涵盖图（TRUE）， 或仅仅是数据（FALSE）。默认为FALSE。。   不太懂

例子来一波：      geom_smooth(method = lm, formula = y~poly(x,2), se = FALSE).  lm方法绘制， 拟合一个二次多项式回归。置信区间不显示。

自定义坐标轴

scale_y_continuous()。和scale_x_continuous().    breaks= 所显示的刻度数， labels=。刻度显示的标签， limits=控制要展示的值的范围

ggplot(data, aes(BC, YK)) + geom_point() + scale_y_continuous(breaks=c(5,10,15), labels=c("a", "b", "c"))

图例的位置

决定放哪儿的参数是： theme()中的 legend.position。

默认状态是 theme(legend.position="right")

然后我们可以通过“right”, “left”, “top”, “bottom”，把他放在上/下/左，或者去掉“none” 也可以使用具体数字

theme(legend.position=c(1,8))

改变图例的题目和标签：

p+scale_colour_hue("what does it eat?",labels=c("plants","meat","both","don't know"));  # what。。为图例title， labels中的为图例text

另一种我经常用：可以改变颜色和图例 p + scale_color_manual(values=c("red","blue","yellow","black","red","green"),  name = "fold", breaks=c(">2",">3",">5",">6","1","4"),labels=c("1","2","3","4","5","6")).         ###values=c() 改变颜色，  name=图例title，breaks 以前图例上text，labels 更改新的图例text

标尺（scale）

可以使用标尺将带有因子的水平的 视觉线索（如颜色，形状，线条，尺寸和透明度）关联起来

scale_color_manual(values=c("颜色"， “颜色”))函数修改对应因子的颜色

如ggplot(data, aes(YC, BC, color=factor(fold))) + geom_point(size= 2) + scale_color_manual(values=c("orange", "olivedrab", "navy"))

此外，还可以通过scale_color_brewer(palette="颜色集合")      颜色集合（“Set2，Set3， Pastell等”），想获得更多的颜色集合可以使用：

library（RcolorBrewer）

display.brewer.all()

主题（theme）

theme()函数中的选项可以让我们调整字体、背景、颜色和网络线等。主题可以使用一次，也可以保存起来应用到多个图中。

mytheme() <- theme(plot.title = element.text(face = "bold.italic", size= "14", color= "brown"),    ##plot.title 标题；element.text 修改文本； face：字体，size：大小，colosr

axis.title= axis.title=element_text(face = "italic", size = "16", color="blue"),    ##axis.title.  修改横纵坐标题目

　　　　　　axis.text=element_text(face="bold", size = 9, color = "red"),   ## 坐标轴文字

　　　　　　panel.background = element_rect(fill = "white", color="red"),  ##panel.background 面板背景； fill：填充色；color 面板到框的颜色

　　　　　　panel.grid.major.y = element_line(color = "red", linetype = 1),  ## 面板y轴大网格线

　　　　　　panel.grid.minor.y = element_line(color = "red", linetype = 1),   ##面板y轴小网格线

　　　　　　panel.grid.minor.x = element_blank()), 　　　　　　　　　　　　##面板x轴小网格线，，为空

　　　　　　legend.position = "top")　　　　　　　　　　　　　　##图例的位置,“right”, “left”, “top”, “bottom”，把他放在上/下/左，或者去掉“none” 也可以使用具体数字

theme(legend.position=c(1,8))

ggplot(data, aes(YC, BC, color=factor(fold))) + geom_point(size= 2) + scale_color_brewer(palette="Set2") + labs(title="This is title") + scale_y_continuous(breaks=c(5,10,15,20), labels=c("oen","two", "three","four")) + mytheme

形成的图

多重图

利用gridExtr包中的grid.arrange()函数，将几个图形合并为一个

如有p1, p2, p3图形

library(gridExtra)

grid.arrange(p1,p2,p3, ncol=3)。以列的形式

ggplot的两种保存方式

1、

1. pdf("output.pdf", width = 6, height = 6)

2. ggplot(mpg, aes(displ, cty)) + geom_point()

3. dev.off()

2、

1. myplot <- ggplot(mpg, aes(displ, cty)) + geom_point()

2. ggsave(file = "mygrafh.png", plot = myplot, width =5, height =4) ##在当前路径下将myplot保存名为mygrafh.png的5英寸✖️4英寸PNG格式图片。

显然第二种方法更加方便简洁，不过我们需要设置以下参数：

• path设定图形储存路径。 ggsave() 可以生成以下格式： .eps, .pdf, .svg, .wmf,.png, .jpg, .bmp, and .tiff.

• width和 height设置绝对尺寸的大小，可以精确控制尺寸

• 分辨率 dpi默认值300，你可以修改为600。