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R語言數(shù)據(jù)可視化包ggplot2畫圖之散點(diǎn)圖的基本畫法

更新時間：2022年11月03日 16:13:23 作者：星途*

散點(diǎn)圖主要用于描述兩個連續(xù)變量之間的關(guān)系,通過散點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)變量之間的相關(guān)性強(qiáng)度、是否存在線性關(guān)系等,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于R語言數(shù)據(jù)可視化包ggplot2畫圖之散點(diǎn)圖的基本畫法,需要的朋友可以參考下

前言

ggplot2的功能很強(qiáng)大，并因?yàn)槠涑錾漠媹D能力而聞名，下面來介紹一下它的基本畫圖功能，本期介紹散點(diǎn)圖的基本畫法。

在ggplot2里，所有圖片由6個基本要素組成：

1. 數(shù)據(jù)（Data）

2. 層次（Layers），包含兩種元素：幾何元素（Geometrics）與統(tǒng)計轉(zhuǎn)換（Statistical transformations）。

幾何元素指的是你想畫的圖形，如點(diǎn)，線，或多邊形等。

統(tǒng)計轉(zhuǎn)換指的是你想畫的統(tǒng)計描述，如均數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差或可信區(qū)間等。

3. 刻度（Scales）, 通常指幾何元素（如點(diǎn)或者線）的大小，顏色和形狀等。

4. 坐標(biāo)系統(tǒng)（A coordinate system）, 通常指的是x軸與y軸。

5. 多面化（Faceting），簡單的說，就是可以將一個圖片分成多個小的亞圖片。

6. 主題（Theme），此要素可以控制非數(shù)據(jù)與非統(tǒng)計部分的內(nèi)容，如背景顏色，字體大小等。

下面以一個簡單的例子引入：

library(ggplot2)#導(dǎo)入ggplot包
#使用mtcars數(shù)據(jù)做一個散點(diǎn)圖
ggplot(data = mtcars,            # 要素1：數(shù)據(jù)
       aes(x = wt, y = mpg, 
       colour = factor(cyl))) +  # 要素3：刻度
       geom_point() +            # 要素2：幾何元素（點(diǎn)）
       coord_cartesian() +       # 要素4：坐標(biāo)軸
       facet_wrap(~ cyl) +       # 要素5：分面化
       theme_bw()                # 要素6：主題

其中mtcars數(shù)據(jù)概況如下：

首先介紹第一類常用的圖像類型：散點(diǎn)圖

#載入ggplot2
library(ggplot2)
#建立數(shù)據(jù)集，橫坐標(biāo)為1:100，縱坐標(biāo)為服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)
x <- seq(1,100,length=100) 
y <- rnorm(100,mean=0,sd=1)
data <- data.frame(x=x,y=y)
#作散點(diǎn)圖
ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + 
  geom_point()

給原始數(shù)據(jù)加上分類標(biāo)簽：

x <- seq(1,100,length=100) 
y <- rnorm(100,mean=0,sd=1)
z <- c(rep("A",30),rep("B",30),rep("C",40))
z <- sample(z,100)
data <- data.frame(x=x,y=y,z=z)

數(shù)據(jù)概況如下：

按z列分類以不同的顏色在圖中畫出散點(diǎn)圖：

ggplot(data, aes(x=x, y=y,color=z)) + 
  geom_point()

按z列分類以不同的形狀在圖中畫出散點(diǎn)圖：

ggplot(data, aes(x=x, y=y,shape=z)) + 
  geom_point()

多面化（將ABC三類分開展示）：

ggplot(data, aes(x=x, y=y,color=z)) + 
  geom_point()+
  facet_wrap(~z)+
  theme(legend.position = "none")

若不加
theme(legend.position = "none")
這一段代碼，顯示的圖表如下：

可以看出不加這一段代碼側(cè)邊欄顯示圖例，但顯然這個圖例是多余的，因此我們一般去掉

自定義顏色：

ggplot(data, aes(x=x, y=y,color=z)) + 
  geom_point()+
  facet_wrap(~z)+
  theme(legend.position = "none")+
  scale_colour_manual(values = c("purple", "red", "black"))

添加擬合曲線：

x <- seq(1,50,length=50) 
y <- rnorm(50,mean=0,sd=5)
z <- c(rep("A",20),rep("B",15),rep("C",15))
z <- sample(z,50)
data <- data.frame(x=x,y=2*x-y,z=z)#這里構(gòu)造的數(shù)據(jù)集大致服從y=2x
ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + 
  geom_point()+
  geom_smooth()#添加擬合曲線,默認(rèn)的形式是局部回歸，所以擬合出的線條是曲線。

因?yàn)間eom_smooth()默認(rèn)的形式是局部回歸，所以擬合出的線條是曲線,陰影區(qū)域?yàn)橹眯艆^(qū)間。

這里也可以用其他模型擬合，如線型模型：
ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + 
  geom_point()+
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
（se = FALSE：去除置信區(qū)間）

更換主題：

ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + 
  geom_point()+
  theme_test()

總結(jié)

到此這篇關(guān)于R語言數(shù)據(jù)可視化包ggplot2畫圖之散點(diǎn)圖的基本畫法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)R語言ggplot2散點(diǎn)圖畫法內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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