R语言散点图点形状 r语言散点图点的大小 |
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R语言散点图点形状 r语言散点图点的大小
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【R数据可视化手册-散点图】data & package基本语法修改参数点型、大小、颜色自定义的调色板、点型映射连续变量数据点重叠添加标签复杂图形回归模型1.拟合线2.置信区间3.预测值4.添加模型公式边际地毯气泡图 data & packagerm(list = ls()) library(ggplot2) library(gcookbook) # 为了使用数据 library(MASS) # 为了使用数据 library(hexbin) # 为了使用函数 数据：heigheweight、diamonds、ChickWeight、countries、faithful 基本语法ggplot(data, aes(x, y)) + geom_point()ggplot(heightweight, aes(x = ageYear, y = heightIn)) + geom_point()
geom_point()默认的点型shape = 16, size = 2, fill = “black”。对于分组变量，可以直接映射给shape/colour等参数 # 将分组变量映射给colour、shape ggplot(heightweight, aes(x = ageYear, y = heightIn, colour = sex, shape = sex)) + geom_point()
可以进一步调用RColorBrewer的调色板，或者使用自定义的点型。R绘图系统中，编号1-20的颜色通过colour设置，编号21-25的点型可以同时调节colour（边线颜色）、fill（填充色）
将分组变量映射给shape后，可调用scale_shape_manual()修改点型 ggplot(heightweight, aes(x = ageYear, y = heightIn, shape = sex)) + geom_point(size = 3) + scale_shape_manual(values = c(1, 4))
也可以使用空心/实心表示不同变量 hw 默认情况下，颜色标度的范围使从各箱子中的最小非零值为起始，可以修改limitis设置颜色标度的范围，并调用scale_fill_gradient()自定义颜色的最小色阶和最大色阶可以调用hexbin包中的stat_binhex()函数绘制六边形分箱 # 使用六边形分箱和自定义分组 ggplot(diamonds, aes(x = carat, y = price)) + stat_binhex() + scale_fill_gradient(low = "lightblue", high = "red", limits = c(0, 6000), breaks = c(0, 250, 500, 1000, 2000, 4000, 6000)) # 自定义分组
在手动设置分箱范围时，如果出现落在范围外的箱子，会被标示为灰色 当出现重叠的散点图的至少一个数据轴都对应离散型数据时，可以调用position_jitter()给数据添加随机扰动 # 添加随机扰动 ggplot(ChickWeight, aes(x = Time, y = weight)) + geom_point() + geom_point(position = "jitter") # 等价命令 ggplot(ChickWeight, aes(x = Time, y = weight)) + geom_point(position = position_jitter(width = 0.5, height = 0))
position_jitter()默认为数据在每个方向上添加的扰动值时数据点最小精度的40% # 箱线图 ggplot(ChickWeight, aes(x = Time, y = weight)) + geom_boxplot(aes(group = Time))
自动添加全部数据点标签，调用geom_text()，并将标签对应的字符型/因子型变量映射给label coun 2000) # 创建数据集 ggplot(coun, aes(x = healthexp, y = infmortality)) + geom_point() + geom_text(aes(label = Name), size = 4) # 默认size = 5
手动添加部分数据点标签，调用annotate()，并根据图片调整位置参数x、y ggplot(coun, aes(x = healthexp, y = infmortality)) + geom_point() + annotate("text", x = 4350, y = 5.4, label = "Canada") + annotate("text", x = 7400, y = 6.8, label = "USA")
调整标签文本位置 vjust = 0，标签文本的基线和数据点对齐；vjust = 1，标签文本的顶部和数据点对齐 hjust = 0，左对齐；hjust = 1，右对齐 y方向，可以修改vjust或者y # 修改vjust ggplot(coun, aes(x = healthexp, y = infmortality)) + geom_point() + geom_text(aes(label = Name), size = 4, vjust = 0) # 或者修改对y的映射值 ggplot(coun, aes(x = healthexp, y = infmortality)) + geom_point() + geom_text(aes(y = infmortality + 0.1, label = Name), size = 4, vjust = 0)
x方向，一般设置hjuest = 1/0，然后修改x ggplot(coun, aes(x = healthexp, y = infmortality)) + geom_point() + geom_text(aes(x = healthexp + 100, label = Name), size = 4, vjust = 0)
因为修改hjust移动的距离和文本标签长度成正比，长文本标签移动的距离更多?
也可以通过先筛选要添加的标签，使用geom_text()自动添加 coun$Name1 |
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