ggplot2初步实战

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1、1、Whyuseggplot2ggplot2是我见过最humanfriendly的画图软件，这得益于LelandWilkinson在他的著作《TheGrammarofGraphics》中提出了一套图形语法，把图形元素抽象成可以自由组合的成分，HadleyWickham把这套想法在R中实现。为什么要学习ggplot2，可以参考ggplot2:数据分析与图形艺术的序言（btw:在序言的最后，我被致谢了）。HadleyWickham也给出一堆理由让我们说服自己，我想再补充一点，HadleyWickham是学医出身的，做为学生物出身的人有什么理由不

2、支持呢:)ggplot2基本要素数据（Data）和映射（Mapping）几何对象（Geometric）标尺（Scale）统计变换（Statistics）坐标系统（Coordinante）图层（Layer）分面（Facet）主题（Theme）这里将从这些基本要素对ggplot2进行介绍。2、数据（Data）和映射（Mapping)下面以一份钻石的数据为例，这份数据非常大，随机取一个子集来画图。1require(ggplot2)2data(diamonds)3set.seed(42)4small<-diamonds[sample

3、(nrow(diamonds),1000),]5head(small)1##caratcutcolorclaritydepthtablepricexyz2##493450.71VeryGoodHSI162.56020965.685.753.573##505450.79PremiumHSI161.85922755.975.913.674##154341.03IdealFSI162.45761786.486.444.035##447920.50IdealEVS262.25416245.085.113.176##346140.27IdealEVS

4、161.6564704.144.172.567##279980.30PremiumEVS261.7586584.324.342.671summary(small)0##caratcutcolorclaritydepth102##Min.:0.220Fair:28D:121SI1:258Min.:55.203##1stQu.:0.400Good:88E:186VS2:2311stQu.:61.004##Median:0.710VeryGood:227F:164SI2:175Median:61.80##Mean:0.819Premium:257

5、G:216VS1:141Mean:61.5706##3rdQu.:1.070Ideal:400H:154VVS2:913rdQu.:62.507##Max.:2.660I:106VVS1:67Max.:72.208##J:53(Other):3709##tablepricexy10##Min.:50.1Min.:342Min.:3.85Min.:3.8411##1stQu.:56.01stQu.:9901stQu.:4.741stQu.:4.7612##Median:57.0Median:2595Median:5.75Median:5.78

6、13##Mean:57.4Mean:4111Mean:5.79Mean:5.7914##3rdQu.:59.03rdQu.:54953rdQu.:6.603rdQu.:6.6115##Max.:65.0Max.:18795Max.:8.83Max.:8.8716##17##z18##Min.:2.3319##1stQu.:2.9220##Median:3.5521##Mean:3.5722##3rdQu.:4.0723##Max.:5.5824##画图实际上是把数据中的变量映射到图形属性上。以克拉(carat)数为X轴变量，价格(price

7、)为Y轴变量。1p<-ggplot(data=small,mapping=aes(x=carat,y=price))上面这行代码把数据映射XY坐标轴上，需要告诉ggplot2，这些数据要映射成什么样的几何对象，下面以散点为例：1p+geom_point()几何对象将在下面的小节介绍，这一节，关注的是数据和图形属性之间的映射。如果想将切工（cut）映射到形状属性。只需要：1p<-ggplot(data=small,mapping=aes(x=carat,y=price,shape=cut))2p+geom_point()再比如我想将钻石的颜色

8、（color）映射颜色属性：1p<-ggplot(data=small,mapping=aes(x=carat,y=price,shape=cut,colour=color))2