可视化：RStudio ggplot2绘图系统讲解（一）

本文已参加「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。

这次带来的是 RStudio 的 ggplot2 绘图系统的讲解，超详细！！！

文中提到的代码在导入 ggplot2 和 tidyverse 包后，均可直接运行，所有数据集均为 R 自带数据集。

文末还为大家准备了习题和讲解哦，感兴趣的大伙们可以做一做呀！

ggplot2 绘图系统：简介

ggplot2 是一个现代的数据可视化工具，由 Hadley Wickham 在2005年以 R 包的形式发布。ggplot2 实现了统计学家 Leland Wilkinson 提出的图形语法系统 The Grammar of Graphics，这套系统将图形分解为各种语义学元素（比如：标度 scales，图层 layers 等）。ggplot2 已经在全世界范围内成为了非常受欢迎的绘图工具，并且被移植到了其它平台（如 Python）。

ggplot2 的术语

• data：定义了数据集
• mapping：将数据映射到 aesthetics 美学属性
• aes：美学属性，包括 x y 坐标，颜色，大小等（x，y，color，fill，alpha，size，linetype）
• geom_xxx：几何对象，定义了图形类型（geom_point，geom_line，geom_bar，geom_boxplot，...）
• stat_xxx：统计变换（stat_bin，stat_count，stat_density，stat_identity，...）
• coord_xxx：坐标系变换（coord_cartesian，coord_polar，coord_flip，...）
• scale_xxx：调整标度（scale_color_gradient，scale_fill_gradient，scale_x_continuous，...）
• facet_xxx：分面（facet_wrap，facet_grid，facet_null）
• guides：调整图例
• theme：调整主题

ggplot2 绘图系统：图层

ggplot2的图层

• ggplot2 使用各个图层的叠加来绘制可用的图像.
• ggplot2 的最简结构：数据 data + 映射 mapping=aes(...) + 几何对象 geom_xxx

# 如果没有安装ggplot2, 需要用以下命令安装
# install.packages("ggplot2")
# 载入包
library(ggplot2)

# ggplot2的各个图层

# 数据层
ggplot(data = mtcars)

# 数据层 + 映射层
ggplot(data = mtcars) + aes(x = wt, y = mpg)

# 通常可以使用 mapping 参数将这两层合并到一起写:
ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg))

# 数据层 + 映射层 + 几何对象
ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point()
ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg)) + geom_line()

# 数据层 + 映射层 + 几何对象1 + 几何对象2
ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point() + geom_line()

ggplot2 绘图系统: 几何对象

图形类型(几何对象)

我们常说的 图形类型（散点图，线图，条形图...） 由 ggplot2 的 几何对象(geom_xxx) 来控制，下面我给大家以 R 自带数据集 mtcars 为例，分别讲解各种常用的图形，附代码：

# 常用图形类型

# 散点图
ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg)) + 
  geom_point()

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg)) + 
  geom_point(color = "red", size = 5)

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg)) + 
  geom_point(color = "red", size = 5, alpha = 0.3)

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg)) + 
  geom_point(color = "red", size = 5, alpha = 0.3, shape = 17)

# 线图，线图没有shape属性，若利用 rgb 表示颜色，出现第七位和第八位代表透明度
ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg)) + 
  geom_line()

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg)) + 
  geom_line(color = "orange")

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg)) + 
  geom_line(color = "orange", linetype = 2)

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg)) + 
  geom_line(color = "orange", size = 2)

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg)) + 
  geom_line(color = "orange", size = 2, alpha = 0.4)

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg)) +
  geom_line(color = rgb(0.8, 0.9, 0.2))

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg)) +
  geom_line(color = "#FF0000")

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg)) +
  geom_line(color = "#FF000044")

# 条形图
ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = cyl)) + 
  geom_bar()

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl))) + 
  geom_bar()
# 注意上面两图中 x=cyl 和 x=factor(cyl) 的区别

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl))) + 
  geom_bar(color = "pink")

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl))) + 
  geom_bar(fill = "pink")

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl))) + 
  geom_bar(fill = "pink", width = 0.2)

# 直方图
ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = mpg)) + 
  geom_histogram()

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = mpg)) + 
  geom_histogram(bins = 6)

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = mpg)) + 
  geom_histogram(bins = 6, color = "white")

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = mpg)) + 
  geom_histogram(bins = 6, color = "blue", fill = "white")

# 箱线图
ggplot(data = mtcars, mapping = aes(y = mpg)) + 
  geom_boxplot()

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(y = mpg)) + 
  geom_boxplot(fill = "darkgreen", alpha = 0.4)


# 没有饼图

# 面积图（以后会提到）

ggplot2 绘图系统：映射

mapping 映射 指的是数据集中的各个变量是如何对应到图形元素（x轴，y轴，形状，大小，颜色，透明度）的。

数据集中的变量有多种类型（数值型变量 / 名义变量 / 有序变量），需要用合适的图形元素来表达数据。

# 映射图形元素
ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg, color = cyl)) + 
  geom_point()

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg, color = factor(cyl), size = wt)) + 
  geom_point()

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg)) + 
  geom_line() +
  geom_point(aes(color = factor(cyl), size = wt))


ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl))) +
  geom_bar()

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl), fill = factor(cyl))) +
  geom_bar()

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl), fill = cyl)) +
  geom_bar() # 注意与 fill = factor(cyl) 的区别

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl), fill = factor(am))) +
  geom_bar()

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl), fill = factor(am))) +
  geom_bar(position = "dodge")

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl), fill = factor(am))) +
  geom_bar(position = "fill")


ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = mpg)) +
  geom_histogram(bins = 10, color = "white")

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = mpg, fill = factor(cyl))) +
  geom_histogram(bins = 10, color = "white")


ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl), y = mpg)) +
  geom_boxplot()

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl), y = mpg, fill = factor(cyl))) +
  geom_boxplot()

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl), y = mpg, fill = factor(cyl))) +
  geom_boxplot(alpha = 0.5)

特别的

## 颜色堆积条形图
ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl), fill = factor(am))) +
  geom_bar()

## 并不是所有元素都能用position，只有条形属性才可用，并排显示
ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl), fill = factor(am))) +
  geom_bar(position = "dodge")

## 填满同高显示
ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl), fill = factor(am))) +
  geom_bar(position = "fill")

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = mpg)) +
  geom_histogram(bins = 10, color = "white")

## 以三种颜色显示出三种缸与车重之间的关系
ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = mpg, fill = factor(cyl))) +
  geom_histogram(bins = 10, color = "white")

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl), y = mpg)) +
  geom_boxplot()
ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl), y = mpg, fill = factor(cyl))) +
  geom_boxplot()
ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl), y = mpg, fill = factor(cyl))) +
  geom_boxplot(alpha = 0.5)

习题

在掌握了以上知识后，我也给大家布置两个小小的题目：

问题一：

ggplot2自带了一个数据集 mpg，其中包含了一些车辆信息（跟 mtcars 数据集很像）

要求:

(1) 基于 mpg 数据集, 用 ggplot2 画出 10 副图形

(2) 这些图形必须包含 geom_point，geom_line，geom_bar，geom_histogram，geom_boxplot 这五种图形类型（或者他们之间的组合）

(3) 在画图时使用各种美学映射

问题二：

复现下面这三张图（同样基于 mpg 数据集）

习题答案讲解

对于问题一，如果大家有问题的话，我可以单独出一片文章来进行讲解啦，下面是问题二的相关代码，大家可以如果做完了的话可以看一看，有什么问题可以及时提出来哦！

library(ggplot2)
library(tidyverse)

图一：
mpg%>%
  ggplot(aes(x=cty,y=displ,color=class))+
  geom_point()

图二：
mpg%>%
  ggplot(aes(x=factor(year),fill=class))+
  geom_bar(position='dodge')

图三：
mpg%>%
  ggplot(aes(x=cty,fill=factor(year)))+
  geom_histogram(bins=10,color='black')