R语言数据可视化包ggplot2散点图怎么画(ggplot2,r语言,开发技术)

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前言

在ggplot2里，所有图片由6个基本要素组成：

1. 数据（Data）

2. 层次（Layers），包含两种元素：几何元素（Geometrics）与统计转换（Statistical transformations）。

几何元素指的是你想画的图形，如点，线，或多边形等。

统计转换指的是你想画的统计描述，如均数，标准差或可信区间等。

3. 刻度（Scales）, 通常指几何元素（如点或者线）的大小，颜色和形状等。

4. 坐标系统（A coordinate system）, 通常指的是x轴与y轴。

5. 多面化（Faceting），简单的说，就是可以将一个图片分成多个小的亚图片。

6. 主题 （Theme），此要素可以控制非数据与非统计部分的内容，如背景颜色，字体大小等。

下面以一个简单的例子引入：

library(ggplot2)#导入ggplot包#使用mtcars数据做一个散点图ggplot(data=mtcars,#要素1：数据aes(x=wt,y=mpg,colour=factor(cyl)))+#要素3：刻度geom_point()+#要素2：几何元素（点）coord_cartesian()+#要素4：坐标轴facet_wrap(~cyl)+#要素5：分面化theme_bw()#要素6：主题

其中mtcars数据概况如下：

首先介绍第一类常用的图像类型：散点图

#载入ggplot2library(ggplot2)#建立数据集，横坐标为1:100，纵坐标为服从标准正态分布的随机数x<-seq(1,100,length=100)y<-rnorm(100,mean=0,sd=1)data<-data.frame(x=x,y=y)#作散点图ggplot(data,aes(x=x,y=y))+geom_point()

给原始数据加上分类标签：

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)

数据概况如下：

按z列分类以不同的颜色在图中画出散点图：

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

按z列分类以不同的形状在图中画出散点图：

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

多面化（将ABC三类分开展示）：

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")

这一段代码，显示的图表如下：

可以看出不加这一段代码侧边栏显示图例，但显然这个图例是多余的，因此我们一般去掉

自定义颜色：

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"))

添加拟合曲线：

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)#这里构造的数据集大致服从y=2xggplot(data,aes(x=x,y=y))+geom_point()+geom_smooth()#添加拟合曲线,默认的形式是局部回归，所以拟合出的线条是曲线。

因为geom_smooth()默认的形式是局部回归，所以拟合出的线条是曲线,阴影区域为置信区间。

这里也可以用其他模型拟合，如线型模型：

ggplot(data,aes(x=x,y=y))+geom_point()+geom_smooth(method="lm",se=FALSE)

（se = FALSE：去除置信区间）

更换主题 ：

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

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