R包——ggplot2（一）

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• 資料(Data)和映射(Mapping)
• 幾何對象(Geometric)
• 尺規(Scale)
• 統計變換(Statistics)
• 座標系統(Coordinate)
• 圖層(Layer)
• 分面(Facet)
• 主題(Theme)

資料(Data)和映射(Mapping)

下面用diamonds的資料為例，由於資料很大，隨機選取一個子集進行畫圖

> library(ggplot2)
> data(diamonds)
> set.seed(42)#設定產生隨機數的種子，使結果具有重複性
> small<-diamonds[sample(nrow(diamonds),1000),]#抽樣
> head(small)
      carat       cut color clarity depth table price    x    y    z
49345  0.71 Very Good     H     SI1  62.5    60  2096 5.68 5.75 3.57
50545  0.79   Premium     H     SI1  61.8    59  2275 5.97 5.91 3.67
15434  1.03     Ideal     F     SI1  62.4    57  6178 6.48 6.44 4.03
44792  0.50     Ideal     E     VS2  62.2    54  1624 5.08 5.11 3.17
34614  0.27     Ideal     E     VS1  61.6    56   470 4.14 4.17 2.56
27998  0.30   Premium     E     VS2  61.7    58   658 4.32 4.34 2.67

summary一下

> summary(small)
     carat               cut      color      clarity        depth      
 Min.   :0.2200   Fair     : 28   D:121   SI1    :258   Min.   :55.20  
 1st Qu.:0.4000   Good     : 88   E:186   VS2    :231   1st Qu.:61.00  
 Median :0.7100   Very Good:227   F:164   SI2    :175   Median :61.80  
 Mean   :0.8187   Premium  :257   G:216   VS1    :141   Mean   :61.71  
 3rd Qu.:1.0700   Ideal    :400   H:154   VVS2   : 91   3rd Qu.:62.50  
 Max.   :2.6600                   I:106   VVS1   : 67   Max.   :72.20  
                                  J: 53   (Other): 37                  
     table           price               x               y        
 Min.   :50.10   Min.   :  342.0   Min.   :3.850   Min.   :3.840  
 1st Qu.:56.00   1st Qu.:  989.5   1st Qu.:4.740   1st Qu.:4.758  
 Median :57.00   Median : 2595.0   Median :5.750   Median :5.775  


 Mean   :57.43   Mean   : 4110.5   Mean   :5.787   Mean   :5.791  
 3rd Qu.:59.00   3rd Qu.: 5495.2   3rd Qu.:6.600   3rd Qu.:6.610  
 Max.   :65.00   Max.   :18795.0   Max.   :8.830   Max.   :8.870  

       z        
 Min.   :2.330  
 1st Qu.:2.920  
 Median :3.550  
 Mean   :3.572  
 3rd Qu.:4.070  
 Max.   :5.580  

以克拉(carat)數為X軸變數，價格(price)為Y軸變數

> p<-ggplot(data=small,mapping=aes(x=carat,y=price))#將資料對應到XY座標軸上

下面，畫出散佈圖

> p+geom_point()

如果想把切工(cut)映射到形狀屬性：

> p<-ggplot(data=small,mapping=aes(x=carat,y=price,shape=cut))
> p+geom_point()

如果想再將顏色(color)映射顏色屬性：

> p<-ggplot(data=small,mapping=aes(x=carat,y=price,shape=cut,colour=color))
> p+geom_point()

幾何對象(Geometric)

在上面的例子，各種屬性對應都由ggplot函數執行，只需要加一個圖層，使用geom_point()告訴ggplot要畫散佈圖，於是所有的屬性都映射到散點上。

再如geom_histogram用於長條圖，geom_bar用於畫柱狀圖，geom_boxplot用於畫箱式圖等。

，也可以用下面代碼，來畫

> p<-ggplot(small)
> p+geom_point(aes(x=carat,y=price,shape=cut,colour=color))

長條圖

>ggplot(small)+geom_histogram(aes(x=price))

同樣可以根據另外的變數給它填充顏色

>ggplot(small)+geom_histogram(aes(x=price,fill=cut))

同樣，可以將它們分開

>ggplot(small)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut), position="dodge")

還可以按照相對比例來畫，

>ggplot(small)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut), position="fill")

柱狀圖

> ggplot(small)+geom_bar(aes(x=clarity))

通過stat參數，可以讓geom_bar按指定高度畫圖，

> ggplot()+geom_bar(aes(x=c(LETTERS[1:3]),y=1:3), stat="identity")

密度函數圖

> ggplot(small)+geom_density(aes(x=price, colour=cut))

> ggplot(small)+geom_density(aes(x=price,fill=clarity))

colour參數指定的是顏色，fill是往曲線下面填充顏色

箱式圖

> ggplot(small)+geom_boxplot(aes(x=cut, y=price,fill=color))

下面是各種geom_xxx函數

geom_abline    geom_area  

geom_bar       geom_bin2d

geom_blank     geom_boxplot  

geom_contour   geom_crossbar

geom_density   geom_density2d   

geom_dotplot   geom_errorbar

geom_errorbarh    geom_freqpoly 

geom_hex       geom_histogram

geom_hline     geom_jitter   

geom_line      geom_linerange

geom_map       geom_path  

geom_point     geom_pointrange

geom_polygon   geom_quantile 

geom_raster    geom_rect

geom_ribbon    geom_rug   

geom_segment   geom_smooth

geom_step      geom_text  

geom_tile      geom_violin

geom_vline

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