ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离
ggplot2是按图层作图
ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性
ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中。
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1、ggplot2的逻辑。
ggplot2的逻辑在我看来其实是真正实现了一个图层叠加的概念:一句语句代表一张图,然后再有最小的单元图层。这个与其他命令式的绘图完全不同,来做个比较:
#这是基于graphic包里例子
x <- rnorm(100,14,5)
y <- x + rnorm(100,0,1)
plot(x,y)
text(13,20, expression(x[1] == x[2]))
输出的图是这样的:
我们可以看到这种绘图方式实际上是按命令添加的,以plot开始,可以以任何方式结束,每加上一个元素,实际上都是以一句单独的命令来实现的。这样做的缺点就是,其实不符合人对于画图的一般认识。其次,就是,我们没有一个停止绘图的标志,这使得有时候再处理的时候就会产生一些困惑。优势其实也有,在做参数修改的时候,我们往往可以很方便地直接用一句单独的命令修改,譬如对于x轴的调整,觉得不满意就可以写命令直接调整。而ggplot2则意味着要重新作图。
再来看ggplot2的代码:
x <- rnorm(100,14,5)
y <- x + rnorm(100,0,1)
ggplot(data= NULL, aes(x = x, y = y)) + #开始绘图
geom_point(color = "darkred") + #添加点
annotate("text",x =13 , y = 20,parse = T,
label = "x[1] == x[2]") #添加注释
画出的结果如下:
我们可以发现,ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图);其二,图层之间的叠加是靠“+”号实现的,越后面其图层越高。
其次就是对于分组数据的处理,其实这方面,lattice已经做得很好了,不过我会在后面更仔细地叙述ggplot2是怎么看分组数据的绘图的。
2. ggplot2的要素
我们这里不谈qplot(quickly plotting)方法,单纯谈ggplot方法。不谈底层的实现思想,我们简单地理解,ggplot图的元素可以主要可以概括如下:最大的是plot(指整张图,包括background和title),其次是axis(包括stick,text,title和stick)、legend(包括backgroud、text、title)、facet这是第二层次,其中facet可以分为外部strip部分(包括backgroud和text)和内部panel部分(包括backgroud、boder和网格线grid,其中粗的叫grid.major,细的叫grid.minor)。大致见下图,这部分内容的熟悉程度直接影响到对于theme的掌握,因此希望大家留心。
3. ggplot2图层以及其他函数的分类
好了,现在把这些理念的东西讲完了之后,下面来理解ggplot2里的绘图命令。
ggplot2里的所有函数可以分为以下几类:
用于运算(我们在此不讲,如fortify_,mean_等)
初始化、展示绘图等命令(ggplot,plot,print等)
按变量组图(facet_等)
真正的绘图命令(stat_,geom_,annotate),这三类就是实现一个函数一个图层的核心函数。
微调图型:严格意义上说,这一类函数不是再实现图层,而是在做局部调整。
scale_:直译为标尺,这就是与aes内的各种美学(shape、color、fill、alpha)调整有关的函数。
guides:调整所有的text。
coord_:调整坐标。
theme:调整不与数据有关的图的元素的函数。
4. 绘图
第一步:初始化。ggplot2风格的绘图的第一步就是初始化,说白了就是载入数据空间、选择数据以及选择默认aes。
p <- ggplot(data = , aes(x = , y = ))
data就是载入你要画的数据所在的数据框,指定为你的绘图环境,载入之后,就可以免去写大量的$来提取data.frame之中的向量。当然,如果你的数据都是向量,也可不指定,但是要在申明中标注data = NULL,不然就会得到不必要的报错。
第二个是重头戏,即aes,是美学(aesthetic)的缩写。这是在ggplot2初学者眼里最不能理解的东西,甚至很多老手也会在犹豫,什么时候要把参数写在aes里,什么时候要写在aes外。我们做一个简单的,不非常恰当的解释:任何与数据向量顺序相关,需要逐个指定的参数都必须写在aes里。这之后我们会进一步解释,现在我们初始化的时候,最好只是把关于位置的x和y指定一下就好。
第二部,绘制图层。
很多人在解释ggplot2的时候喜欢说,ggplot2绘图有两种函数,一类是geom_,绘图用的;一类是stat_,统计变换用的。这样说不是不对,只是很不恰当,很多人就会问出一些问题,比如,统计变换竟然是做运算用的,为什么可以用来画图?为什么stat_bin和geom_histgram画出来的图是一样,竟然一样,为什么要重复?
事实上,任何一个ggplot2图层都包括stat和geom俩部分,或者说两个步骤(其实还包括position)。 而stat_identity则表示不做任何的统计变换。
使用周长和面积构建拟合方程
他的问题是拟合曲线和y=1相交,根据我自己的实际数据,比如y=15这里相交,首先在y=15这里添加水平线,使用到的是 geom_hline() 函数
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