ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色)

作者:严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生(生物信息学方向)伪码农,R语言爱好者,爱开源 编者按:数据可视化是解析、理解和展示数据不可缺少的一部分。炫或不炫看个人喜好和功

作者:严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生(生物信息学方向)伪码农,R语言爱好者,爱开源

编者按:数据可视化是解析、理解和展示数据不可缺少的一部分。炫或不炫看个人喜好和功底,能否达意是最基本的要求---最合适的图示和配色表达最直观的含义。长文多图预警,这是关于ggplot2使用的极详细教程(190+图),是入门和晋级参考的不二手册。

前面部分是关于qplot的使用,后面是ggplot2图层的使用。原文使用R自带数据集,后面有生信宝典出品的针对生信常见作图的ggplot2使用教程。为完善之际,本文整理了关于可视化套路 (什么图适合做什么), 图形配色 (美观不突兀)和多种在线、本地、编程和界面类绘图工具和脚本供集中学习和收藏使用。

简介

本文内容基本是来源于STHDA,这是一份十分详细的ggplot2使用指南,因此我将其翻译成中文,一是有助于我自己学习理解,另外其他R语言爱好者或者可视化爱好者可以用来学习。翻译过程肯定不能十全十美,各位读者有建议或改进的话,十分欢迎发Email(tyan@zju.edu.cn)给我。

ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念,Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象):

  • data: 数据集,主要是data frame;

  • Aesthetics: 美学映射,比如将变量映射给x,y坐标轴,或者映射给颜色、大小、形状等图形属性;

  • Geometry: 几何对象,比如柱形图、直方图、散点图、线图、密度图等。

ggplot2中有两个主要绘图函数:qplot()以及ggplot()。

  • qplot(): 顾名思义,快速绘图;

  • ggplot():此函数才是ggplot2的精髓,远比qplot()强大,可以一步步绘制十分复杂的图形。

ggplot2绘制出来的ggplot图可以作为一个变量,然后由print()显示出来。

图形类型

根据数据集,ggplot2提供不同的方法绘制图形,主要是为下面几类数据类型提供绘图方法:

  • 一个变量x: 连续或离散

  • 两个变量x&y:连续和(或)离散

  • 连续双变量分布x&y: 都是连续

  • 误差棒

  • 地图

  • 三变量

安装及加载

安装ggplot2提供三种方式:

#直接安装tidyverse,一劳永逸(推荐,数据分析大礼包) install.packages("tidyverse") #直接安装ggplot2 install.packages("ggplot2") #从Github上安装最新的版本,先安装devtools(如果没安装的话) devtools::install_github("tidyverse/ggplot2")

加载

library(ggplot2)

数据准备

数据集应该数据框data.frame

本文将使用数据集mtcars

#load the data set data(mtcars) df <- mtcars[, c("mpg","cyl","wt")] #将cyl转为因子型factor df$cyl <- as.factor(df$cyl) head(df)
##                    mpg cyl    wt ## Mazda RX4         21.0   6 2.620 ## Mazda RX4 Wag     21.0   6 2.875 ## Datsun 710        22.8   4 2.320 ## Hornet 4 Drive    21.4   6 3.215 ## Hornet Sportabout 18.7   8 3.440 ## Valiant           18.1   6 3.460

qplot()

qplot()类似于R基本绘图函数plot(),可以快速绘制常见的几种图形:散点图、箱线图、小提琴图、直方图以及密度曲线图。其绘图格式为:

qplot(x, y=NULL, data, geom="auto")

其中:

  • x,y: 根据需要绘制的图形使用;

  • data:数据集;

  • geom:几何图形,变量x,y同时指定的话默认为散点图,只指定x的话默认为直方图。

散点图

qplot(x=mpg, y=wt, data=df, geom = "point")


也可以添加平滑曲线

qplot(x=mpg, y=wt, data = df, geom = c("point", "smooth"))


还有其他参数可以修改,比如点的形状、大小、颜色等

#将变量cyl映射给颜色和形状 qplot(x=mpg, y=wt, data = df, colour=cyl, shape=cyl)

箱线图、小提琴图、点图

#构造数据集 set.seed(1234) wdata <- data.frame(   sex=factor(rep(c("F", "M"), each=200)),   weight=c(rnorm(200, 55), rnorm(200, 58)) ) head(wdata)
##   sex   weight ## 1   F 53.79293 ## 2   F 55.27743 ## 3   F 56.08444 ## 4   F 52.65430 ## 5   F 55.42912 ## 6   F 55.50606

箱线图

qplot(sex, weight, data = wdata, geom = "boxplot", fill=sex)


小提琴图

qplot(sex, weight, data = wdata, geom = "violin")


点图

qplot(sex, weight, data = wdata, geom = "dotplot", stackdir="center", binaxis="y", dotsize=0.5, color=sex)

直方图、密度图

直方图

qplot(weight, data = wdata, geom = "histogram", fill=sex)


密度图

qplot(weight, data = wdata, geom = "density", color=sex, linetype=sex)

ggplot()

上文中的qplot()绘制散点图:

qplot(x=mpg, y=wt, data=df, geom = "point")

在ggplot()中完全可以如下实现:

ggplot(data=df, aes(x=mpg, y=wt))+   geom_point()


改变点形状、大小、颜色等属性

ggplot(data=df, aes(x=mpg, y=wt))+geom_point(color="blue", size=2, shape=23)


绘图过程中常常要用到转换(transformation),这时添加图层的另一个方法是用stat_*()函数。
下例中的geom_density()与stat_density()是等价的

ggplot(wdata, aes(x=weight))+geom_density()

等价于

ggplot(wdata, aes(x=weight))+stat_density()

对于每一种几何图形。ggplot2 基本都提供了 geom()和 stat()

一个变量:连续型

使用数据集wdata,先计算出不同性别的体重平均值

library(plyr) mu <- ddply(wdata, "sex", summarise, grp.mean=mean(weight))

先绘制一个图层a,后面逐步添加图层

a <- ggplot(wdata, aes(x=weight))

可能添加的图层有:

  • 对于一个连续变量:

    • 面积图geom_area()

    • 密度图geom_density()

    • 点图geom_dotplot()

    • 频率多边图geom_freqpoly()

    • 直方图geom_histogram()

    • 经验累积密度图stat_ecdf()

    • QQ图stat_qq()

  • 对于一个离散变量:

    • 条形图geom_bar()

面积图

a+geom_area(stat = "bin")


改变颜色

a+geom_area(aes(fill=sex), stat = "bin", alpha=0.6)+   theme_classic()

注意:y轴默认为变量weight的数量即count,如果y轴要显示密度,可用以下代码:

a+geom_area(aes(y=..density..), stat = "bin")


可以通过修改不同属性如透明度、填充颜色、大小、线型等自定义图形:

密度图

使用以下函数:

  • geom_density():绘制密度图

  • geom_vline():添加竖直线

  • scale_color_manual():手动修改颜色

a+geom_density()


根据sex修改颜色,将sex映射给line颜色

a+geom_density(aes(color=sex))


修改填充颜色以及透明度

a+geom_density(aes(fill=sex), alpha=0.4)


添加均值线以及手动修改颜色

a+geom_density(aes(color=sex))+   geom_vline(data=mu, aes(xintercept=grp.mean, color=sex), linetype="dashed")+   scale_color_manual(values = c("red", "blue"))

点图

a+geom_dotplot()


将sex映射给颜色

a+geom_dotplot(aes(fill=sex))


手动修改颜色

a+geom_dotplot(aes(fill=sex))+   scale_fill_manual(values=c("#999999", "#E69F00"))

频率多边图

a+geom_freqpoly()


y轴显示为密度

a+geom_freqpoly(aes(y=..density..))+   theme_minimal()


修改颜色以及线型

a+geom_freqpoly(aes(color=sex, linetype=sex))+   theme_minimal()

直方图

a+geom_histogram()


将sex映射给线颜色

a+geom_histogram(aes(color=sex), fill="white", position = "dodge")+theme_classic()

经验累积密度图

a+stat_ecdf()

QQ图

ggplot(data = mtcars, aes(sample=mpg))+stat_qq()

一个离散变量

#加载数据集 data(mpg) b <- ggplot(mpg, aes(x=fl)) b+geom_bar()


修改填充颜色

b+geom_bar(fill="steelblue", color="black")+theme_classic()

两个变量:x,y皆连续

使用数据集mtcars, 先创建一个ggplot图层

b <- ggplot(data = mtcars, aes(x=wt, y=mpg))

可能添加的图层有:

  • geom_point():散点图

  • geom_smooth():平滑线

  • geom_quantile():分位线

  • geom_rug():边际地毯线

  • geom_jitter():避免重叠

  • geom_text():添加文本注释

散点图

b+geom_point()


将变量cyl映射给点的颜色和形状

b + geom_point(aes(color = factor(cyl), shape = factor(cyl)))


自定义颜色

b+geom_point(aes(color=factor(cyl), shape=factor(cyl)))+   scale_color_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))+theme_classic()

平滑线

可以添加回归曲线

b+geom_smooth()


散点图+回归线

b+geom_point()+   geom_smooth(method = "lm", se=FALSE)#去掉置信区间


使用loess方法

b+geom_point()+   geom_smooth(method = "loess")


将变量映射给颜色和形状

b+geom_point(aes(color=factor(cyl), shape=factor(cyl)))+   geom_smooth(aes(color=factor(cyl), shape=factor(cyl)), method = "lm", se=FALSE, fullrange=TRUE)

分位线

ggplot(data = mpg, aes(cty, hwy))+   geom_point()+geom_quantile()+   theme_minimal()

边际地毯线

使用数据集faithful

ggplot(data = faithful, aes(x=eruptions, y=waiting))+   geom_point()+geom_rug()

避免重叠

实际上geom_jitter()geom_point(position="jitter")的简称,下面使用数据集mpg

p <- ggplot(data = mpg, aes(displ, hwy)) p+geom_point()


增加抖动防止重叠

p+geom_jitter(width = 0.5, height = 0.5)


其中两个参数:

  • width:x轴方向的抖动幅度

  • height:y轴方向的抖动幅度

文本注释

参数label用来指定注释标签 (ggrepel可以避免标签重叠)

b+geom_text(aes(label=rownames(mtcars)))

两个变量:连续二元分布

使用数据集diamonds

head(diamonds[, c("carat", "price")])
## # A tibble: 6 x 2 ##   carat price ##   <dbl> <int> ## 1  0.23   326 ## 2  0.21   326 ## 3  0.23   327 ## 4  0.29   334 ## 5  0.31   335 ## 6  0.24   336

创建ggplot图层,后面再逐步添加图层

c <- ggplot(data=diamonds, aes(carat, price))

可添加的图层有:

  • geom_bin2d(): 二维封箱热图

  • geom_hex(): 六边形封箱图

  • geom_density_2d(): 二维等高线密度图

二维封箱热图

geom_bin2d()将点的数量用矩形封装起来,通过颜色深浅来反映点密度

c+geom_bin2d()


设置bin的数量

c+geom_bin2d(bins=150)

六边形封箱图

geom_hex()依赖于另一个R包hexbin,所以没安装的先安装:

install.packages("hexbin")
library(hexbin) c+geom_hex()


修改bin的数目

c+geom_hex(bins=10)

二维等高线密度图

sp <- ggplot(faithful, aes(x=eruptions, y=waiting)) sp+geom_point()+ geom_density_2d()

两个变量:连续函数

主要是如何通过线来连接两个变量,使用数据集economics

head(economics)
## # A tibble: 6 x 6 ##         date   pce    pop psavert uempmed unemploy ##       <date> <dbl>  <int>   <dbl>   <dbl>    <int> ## 1 1967-07-01 507.4 198712    12.5     4.5     2944 ## 2 1967-08-01 510.5 198911    12.5     4.7     2945 ## 3 1967-09-01 516.3 199113    11.7     4.6     2958 ## 4 1967-10-01 512.9 199311    12.5     4.9     3143 ## 5 1967-11-01 518.1 199498    12.5     4.7     3066 ## 6 1967-12-01 525.8 199657    12.1     4.8     3018

先创建一个ggplot图层,后面逐步添加图层

d <- ggplot(data = economics, aes(x=date, y=unemploy))

可添加的图层有:

  • geom_area():面积图

  • geom_line():折线图

  • geom_step(): 阶梯图

面积图

d+geom_area()

线图

d+geom_line()

阶梯图

set.seed(1111) ss <- economics[sample(1:nrow(economics), 20),] ggplot(ss, aes(x=date, y=unemploy))+   geom_step()

两个变量:x离散,y连续

使用数据集ToothGrowth,其中的变量len(Tooth length)是连续变量,dose是离散变量。

ToothGrowth$dose <- as.factor(ToothGrowth$dose) head(ToothGrowth)
##    len supp dose ## 1  4.2   VC  0.5 ## 2 11.5   VC  0.5 ## 3  7.3   VC  0.5 ## 4  5.8   VC  0.5 ## 5  6.4   VC  0.5 ## 6 10.0   VC  0.5

创建图层

e <- ggplot(data = ToothGrowth, aes(x=dose, y=len))

可添加的图层有:

  • geom_boxplot(): 箱线图

  • geom_violin():小提琴图

  • geom_dotplot():点图

  • geom_jitter(): 带状图

  • geom_line(): 线图

  • geom_bar(): 条形图

箱线图

e+geom_boxplot()


添加有缺口的箱线图

e+geom_boxplot(notch = TRUE)


按dose分组映射给颜色

e+geom_boxplot(aes(color=dose))


将dose映射给填充颜色

e+geom_boxplot(aes(fill=dose))


按supp进行分类并映射给填充颜色

ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len))+ geom_boxplot(aes(fill=supp))

小提琴图

e+geom_violin(trim = FALSE)


添加中值点

e+geom_violin(trim = FALSE)+   stat_summary(fun.data = mean_sdl, fun.args = list(mult=1),                 geom="pointrange", color="red")


与箱线图结合

e+geom_violin(trim = FALSE)+   geom_boxplot(width=0.2)


将dose映射给颜色进行分组

e+geom_violin(aes(color=dose), trim = FALSE)

点图

e+geom_dotplot(binaxis = "y", stackdir = "center")


添加中值点

e + geom_dotplot(binaxis = "y", stackdir = "center") +    stat_summary(fun.data=mean_sdl, color = "red",geom = "pointrange",fun.args=list(mult=1))


与箱线图结合

e + geom_boxplot() +    geom_dotplot(binaxis = "y", stackdir = "center")


添加小提琴图

e + geom_violin(trim = FALSE) +   geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center')


将dose映射给颜色以及填充色

e + geom_dotplot(aes(color = dose, fill = dose),                   binaxis = "y", stackdir = "center")

带状图

带状图是一种一维散点图,当样本量很小时,与箱线图相当

e + geom_jitter(position=position_jitter(0.2))


添加中值点

e + geom_jitter(position=position_jitter(0.2)) +    stat_summary(fun.data="mean_sdl",  fun.args = list(mult=1),                 geom="pointrange", color = "red")


与点图结合

e + geom_jitter(position=position_jitter(0.2)) +    geom_dotplot(binaxis = "y", stackdir = "center")


与小提琴图结合

e + geom_violin(trim = FALSE) +   geom_jitter(position=position_jitter(0.2))


将dose映射给颜色和形状

e +  geom_jitter(aes(color = dose, shape = dose),                  position=position_jitter(0.2))

线图

#构造数据集 df <- data.frame(supp=rep(c("VC", "OJ"), each=3),                 dose=rep(c("D0.5", "D1", "D2"),2),                 len=c(6.8, 15, 33, 4.2, 10, 29.5)) head(df)
##   supp dose  len ## 1   VC D0.5  6.8 ## 2   VC   D1 15.0 ## 3   VC   D2 33.0 ## 4   OJ D0.5  4.2 ## 5   OJ   D1 10.0 ## 6   OJ   D2 29.5

将supp映射线型

ggplot(df, aes(x=dose, y=len, group=supp)) +   geom_line(aes(linetype=supp))+   geom_point()


修改线型、点的形状以及颜色

ggplot(df, aes(x=dose, y=len, group=supp)) +   geom_line(aes(linetype=supp, color = supp))+   geom_point(aes(shape=supp, color = supp))

条形图

#构造数据集 df <- data.frame(dose=c("D0.5", "D1", "D2"),                 len=c(4.2, 10, 29.5)) head(df)
##   dose  len ## 1 D0.5  4.2 ## 2   D1 10.0 ## 3   D2 29.5
df2 <- data.frame(supp=rep(c("VC", "OJ"), each=3),                 dose=rep(c("D0.5", "D1", "D2"),2),                 len=c(6.8, 15, 33, 4.2, 10, 29.5)) head(df2)
##   supp dose  len ## 1   VC D0.5  6.8 ## 2   VC   D1 15.0 ## 3   VC   D2 33.0 ## 4   OJ D0.5  4.2 ## 5   OJ   D1 10.0 ## 6   OJ   D2 29.5

创建图层

f <- ggplot(df, aes(x = dose, y = len)) f + geom_bar(stat = "identity")


修改填充色以及添加标签

f + geom_bar(stat="identity", fill="steelblue")+   geom_text(aes(label=len), vjust=-0.3, size=3.5)+   theme_minimal()


将dose映射给条形图颜色

f + geom_bar(aes(color = dose),              stat="identity", fill="white")


修改填充色

f + geom_bar(aes(fill = dose), stat="identity")


将变量supp映射给填充色,从而达到分组效果

g <- ggplot(data=df2, aes(x=dose, y=len, fill=supp))  g + geom_bar(stat = "identity")#position默认为stack


修改position为dodge

g + geom_bar(stat="identity", position=position_dodge())

两个变量:x、y皆离散

使用数据集diamonds中的两个离散变量color以及cut

ggplot(diamonds, aes(cut, color)) +   geom_jitter(aes(color = cut), size = 0.5)

两个变量:绘制误差图

df <- ToothGrowth df$dose <- as.factor(df$dose) head(df)
##    len supp dose ## 1  4.2   VC  0.5 ## 2 11.5   VC  0.5 ## 3  7.3   VC  0.5 ## 4  5.8   VC  0.5 ## 5  6.4   VC  0.5 ## 6 10.0   VC  0.5

绘制误差图需要知道均值以及标准误,下面这个函数用来计算每组的均值以及标准误。

data_summary <- function(data, varname, grps){   require(plyr)   summary_func <- function(x, col){     c(mean = mean(x[[col]], na.rm=TRUE),       sd = sd(x[[col]], na.rm=TRUE))   }   data_sum<-ddply(data, grps, .fun=summary_func, varname)   data_sum <- rename(data_sum, c("mean" = varname))  return(data_sum) }

计算均值以及标准误

df2 <- data_summary(df, varname="len", grps= "dose") # Convert dose to a factor variable df2$dose=as.factor(df2$dose) head(df2)
##   dose    len       sd ## 1  0.5 10.605 4.499763 ## 2    1 19.735 4.415436 ## 3    2 26.100 3.774150

创建图层

f <- ggplot(df2, aes(x = dose, y = len,                       ymin = len-sd, ymax = len+sd))

可添加的图层有:

  • geom_crossbar(): 空心柱,上中下三线分别代表ymax、mean、ymin

  • geom_errorbar(): 误差棒

  • geom_errorbarh(): 水平误差棒

  • geom_linerange():竖直误差线

  • geom_pointrange():中间为一点的误差线

具体如下:

geom_crossbar()

f+geom_crossbar()


将dose映射给颜色

f+geom_crossbar(aes(color=dose))


自定义颜色

f+geom_crossbar(aes(color=dose))+   scale_color_manual(values = c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))+theme_classic()


修改填充色

f+geom_crossbar(aes(fill=dose))+   scale_fill_manual(values = c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))+   theme_classic()


通过将supp映射给颜色实现分组,可以利用函数stat_summary()来计算mean和sd

f <- ggplot(df, aes(x=dose, y=len, color=supp)) f+stat_summary(fun.data = mean_sdl, fun.args = list(mult=1), geom="crossbar", width=0.6, position = position_dodge(0.8))

误差棒

f <- ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, ymin=len-sd, ymax=len+sd))

将dose映射给颜色

f+geom_errorbar(aes(color=dose), width=0.2)


与线图结合

f+geom_line(aes(group=1))+   geom_errorbar(width=0.15)


与条形图结合,并将变量dose映射给颜色

f+geom_bar(aes(color=dose), stat = "identity", fill="white")+   geom_errorbar(aes(color=dose), width=0.1)

水平误差棒

#构造数据集 df2 <- data_summary(ToothGrowth, varname="len", grps = "dose") df2$dose <- as.factor(df2$dose) head(df2)
##   dose    len       sd ## 1  0.5 10.605 4.499763 ## 2    1 19.735 4.415436 ## 3    2 26.100 3.774150

创建图层

f <- ggplot(data = df2, aes(x=len, y=dose,xmin=len-sd, xmax=len+sd))

参数xmin与xmax用来设置水平误差棒

f+geom_errorbarh()


通过映射实现分组

f+geom_errorbarh(aes(color=dose))

geom_linerange()与geom_pointrange()

f <- ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, ymin=len-sd, ymax=len+sd))

line range

f+geom_linerange()


point range

f+geom_pointrange()

点图+误差棒

g <- ggplot(df, aes(x=dose, y=len))+   geom_dotplot(binaxis = "y", stackdir = "center")

添加geom_crossbar()

g+stat_summary(fun.data = mean_sdl, fun.args = list(mult=1), geom="crossbar", color="red", width=0.1)


添加geom_errorbar()

g + stat_summary(fun.data=mean_sdl, fun.args = list(mult=1),          geom="errorbar", color="red", width=0.2) +   stat_summary(fun.y=mean, geom="point", color="red")


添加geom_pointrange()

g + stat_summary(fun.data=mean_sdl, fun.args = list(mult=1),                   geom="pointrange", color="red")

两个变量:地图绘制

ggplot2提供了绘制地图的函数geom_map(),依赖于包maps提供地理信息。
安装map

install.paclages("maps")

下面将绘制美国地图,数据集采用USArrests

library(maps) head(USArrests)
##            Murder Assault UrbanPop Rape ## Alabama      13.2     236       58 21.2 ## Alaska       10.0     263       48 44.5 ## Arizona       8.1     294       80 31.0 ## Arkansas      8.8     190       50 19.5 ## California    9.0     276       91 40.6 ## Colorado      7.9     204       78 38.7

对数据进行整理一下,添加一列state

crimes <- data.frame(state=tolower(rownames(USArrests)), USArrests) head(crimes)
##            Murder Assault UrbanPop Rape ## Alabama      13.2     236       58 21.2 ## Alaska       10.0     263       48 44.5 ## Arizona       8.1     294       80 31.0 ## Arkansas      8.8     190       50 19.5 ## California    9.0     276       91 40.6 ## Colorado      7.9     204       78 38.7
#数据重铸 library(reshape2) crimesm <- melt(crimes, id=1) head(crimesm)
##        state variable value ## 1    alabama   Murder  13.2 ## 2     alaska   Murder  10.0 ## 3    arizona   Murder   8.1 ## 4   arkansas   Murder   8.8 ## 5 california   Murder   9.0 ## 6   colorado   Murder   7.9
map_data <- map_data("state") #绘制地图,使用Murder进行着色 ggplot(crimes, aes(map_id=state))+   geom_map(aes(fill=Murder), map=map_data)+   expand_limits(x=map_data$long, y=map_data$lat)

三个变量

使用数据集mtcars,首先绘制一个相关性图

#构造数据 df <- mtcars[, c(1,3,4,5,6,7)] head(df)
##                    mpg disp  hp drat    wt  qsec ## Mazda RX4         21.0  160 110 3.90 2.620 16.46 ## Mazda RX4 Wag     21.0  160 110 3.90 2.875 17.02 ## Datsun 710        22.8  108  93 3.85 2.320 18.61 ## Hornet 4 Drive    21.4  258 110 3.08 3.215 19.44 ## Hornet Sportabout 18.7  360 175 3.15 3.440 17.02 ## Valiant           18.1  225 105 2.76 3.460 20.22
cormat <- round(cor(df), 2) cormat_melt <- melt(cormat) head(cormat)
##        mpg  disp    hp  drat    wt  qsec ## mpg   1.00 -0.85 -0.78  0.68 -0.87  0.42 ## disp -0.85  1.00  0.79 -0.71  0.89 -0.43 ## hp   -0.78  0.79  1.00 -0.45  0.66 -0.71 ## drat  0.68 -0.71 -0.45  1.00 -0.71  0.09 ## wt   -0.87  0.89  0.66 -0.71  1.00 -0.17 ## qsec  0.42 -0.43 -0.71  0.09 -0.17  1.00

创建图层:

g <- ggplot(cormat_melt, aes(x=Var1, y=Var2))

在此基础上可添加的图层有:

  • geom_tile(): 瓦片图

  • geom_raster(): 光栅图,瓦片图的一种,只不过所有的tiles都是一样的大小

现在使用使用geom_tile()绘制相关性矩阵图,我们这里这绘制下三角矩阵图,首先要整理数据:

#获得相关矩阵的下三角 get_lower_tri <- function(cormat){   cormat[upper.tri(cormat)] <- NA   return(cormat) } #获得相关矩阵的上三角 get_upper_tri <- function(cormat){   cormat[lower.tri(cormat)] <- NA   return(cormat) } upper_tri <- get_upper_tri(cormat = cormat) head(upper_tri)
##      mpg  disp    hp  drat    wt  qsec ## mpg    1 -0.85 -0.78  0.68 -0.87  0.42 ## disp  NA  1.00  0.79 -0.71  0.89 -0.43 ## hp    NA    NA  1.00 -0.45  0.66 -0.71 ## drat  NA    NA    NA  1.00 -0.71  0.09 ## wt    NA    NA    NA    NA  1.00 -0.17 ## qsec  NA    NA    NA    NA    NA  1.00

绘制相关矩阵图

#数据重铸 upper_tri_melt <- melt(upper_tri, na.rm = TRUE) ggplot(data=upper_tri_melt, aes(Var1, y=Var2, fill=value))+   geom_tile(color="white")+   scale_fill_gradient2(low = "blue", high = "red", mid = "white", midpoint = 0, limit=c(-1, 1), space = "Lab", name="Person\nCorrelation")+   theme_minimal()+   theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, size = 12, hjust = 1))+   coord_fixed()

上图中蓝色代表互相关,红色代表正相关,至于coord_fixed()保证x,y轴比例为1

可以看出上图顺序有点乱,我们可以对相关矩阵进行排序

#构造函数 reorder_cormat <- function(cormat){   dd <- as.dist((1-cormat)/2)   hc <- hclust(dd)   cormat <- cormat[hc$order, hc$order] } cormat <- reorder_cormat(cormat) lower_tri <- get_lower_tri(cormat) lower_tri_melt <- melt(lower_tri, na.rm = TRUE) head(lower_tri_melt)
##   Var1 Var2 value ## 1   hp   hp  1.00 ## 2 disp   hp  0.79 ## 3   wt   hp  0.66 ## 4 qsec   hp -0.71 ## 5  mpg   hp -0.78 ## 6 drat   hp -0.45

绘制图形

ggheatmap <- ggplot(lower_tri_melt, aes(Var1, Var2, fill=value))+   geom_tile(color="white")+   scale_fill_gradient2(low = "blue", high = "red", mid = "white", midpoint = 0, limit=c(-1, 1), space = "Lab", name="Person\nCorrelation")+   theme_minimal()+  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1,      size = 12, hjust = 1))+  coord_fixed() print(ggheatmap)

图元:多边形、路径、带状、射线(线段)、矩形等

本节主要讲述的是添加图形元件,将用到一下函数:

  • geom_polygon():添加多边形

  • geom_path(): 路径

  • geom_ribbon(): 带状

  • geom_segment(): 射线、线段

  • geom_curve(): 曲线

  • geom_rect(): 二维矩形

添加多边形

library(dplyr) map_data("world")%>%   filter(region==c("China", "Taiwan"))%>%   ggplot(aes(x=long, y=lat, group=group))+   geom_polygon(fill="red", color="black")

添加路径、带状、矩形

创建图层

h <- ggplot(economics, aes(date, unemploy))

添加路径

h+geom_path()


添加带状

h+geom_ribbon(aes(ymin=unemploy-800, ymax=unemploy+800), fill = "grey70")+geom_line(aes(y=unemploy))


添加矩形

h+   geom_path()+   geom_rect(aes(xmin=as.Date("1980-01-01"), ymin=-Inf, xmax=as.Date("1985-01-01"), ymax=Inf), fill="steelblue")

添加线段

i <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg))+geom_point() #添加线段 i+geom_segment(aes(x=2, y=15, xend=3, yend=15))


添加箭头

i+geom_segment(aes(x=5, y=30, xend=3.5, yend=25), arrow = arrow(length = unit(0.5, "cm")))

添加曲线

i+geom_curve(aes(x=2, y=15, xend=3, yend=15), color="red")

图形参数:主标题、坐标轴标签、图例标题

创建图层

ToothGrowth$dose <- as.factor(ToothGrowth$dose) p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len))+geom_boxplot()

修改标题以及标签的函数有:

  • ggtitle(“New main title”): 添加主标题

  • xlab(“New X axis label”): 修改x轴标签

  • ylab(“New Y axis label”): 修改y轴标签

  • labs(title = “New main title”, x = “New X axis label”, y = “New Y axis label”): 可同时添加主标题以及坐标轴标签,另外,图例标题也可以用此函数修改

修改主标题以及标签

(p <- p+labs(title="Plot of length\nby dose", x="Dose (mg)", y="teeth length"))

修改标签属性:颜色、字体、大小等

使用theme()修改,element_text()可以具体修改图形参数,element_blank()隐藏标签

#修改标签 p+theme( plot.title = element_text(color = "red", size = 14, face = "bold.italic"), axis.title.x = element_text(color="blue", size = 14, face = "bold"), axis.title.y = element_text(color="#993333", size = 14, face = "bold") )

#隐藏标签 p+theme(   plot.title = element_blank(),   axis.title.x = element_blank(),   axis.title.y = element_blank() )

修改图例标题

p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len, fill=dose))+   geom_boxplot() p

#修改图例标题 p+labs(fill="Dose (mg)")

图例位置以及外观

修改图例位置以及外观

#图例位置在最上面,有五个选项:"left","top", "right", "bottom", "none" p+theme(legend.position = "top")


移除图例

p+theme(legend.position = "none")


修改图例标题以及标签外观

p+theme(   legend.title = element_text(color="blue"),   legend.text = element_text(color="red") )


修改图例背景

p+theme(legend.background = element_rect(fill="lightblue"))

利用scale()函数自定义图例

主要两个函数:

  • scale_x_discrete():修改图例标签顺序

  • scale_fill_discrete(): 修改图例标题以及标签

#修改顺序 p+scale_x_discrete(limits=c("2", "0.5", "1"))

#修改标题以及标签 p+scale_fill_discrete(name="Dose", label=c("A","B","C"))

自动/手动修改颜色

mtcars$cyl <- as.factor(mtcars$cyl)

创建图层

# boxplot bp <- ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) # scatter plot sp <- ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg))

修改填充色、轮廓线颜色

bp+geom_boxplot(fill="steelblue", color="red")

sp+geom_point(color="darkblue")

通过映射分组修改颜色

(bp <- bp+geom_boxplot(aes(fill=dose)))

(sp <- sp+geom_point(aes(color=cyl)))

手动修改颜色

主要两个函数:

  • scale_fill_manual(): 填充色

  • scale_color_manual():轮廓色,如点线

# Box plot bp + scale_fill_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))

# Scatter plot sp + scale_color_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))

使用RColorBrewer调色板

  • scale_fill_brewer(): 填充色

  • scale_color_brewer():轮廓色,如点线

# Box plot bp + scale_fill_brewer(palette="Dark2")

# Scatter plot sp + scale_color_brewer(palette="Dark2")


RColorBrewer包提供以下调色板


还专门有一个灰度调色板:

# Box plot bp + scale_fill_grey() + theme_classic()

# Scatter plot sp + scale_color_grey() + theme_classic()

梯度或连续颜色

有时我们会将某个连续变量映射给颜色,这时修改这种梯度或连续型颜色就可以使用以下函数:

  • scale_color_gradient(), scale_fill_gradient():两种颜色的连续梯度

  • scale_color_gradient2(), scale_fill_gradient2():不同梯度

  • scale_color_gradientn(), scale_fill_gradientn():多种颜色梯度

# Color by qsec values sp2<-ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) +   geom_point(aes(color = qsec)) sp2

# Change the low and high colors # Sequential color scheme sp2+scale_color_gradient(low="blue", high="red")

# Diverging color scheme mid<-mean(mtcars$qsec) sp2+scale_color_gradient2(midpoint=mid, low="blue", mid="white",                           high="red", space = "Lab" )

点颜色、大小、形状

R提供的点形状是由数字表示的,具体如下:

# Basic scatter plot ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) +   geom_point(shape = 18, color = "steelblue", size = 4)

# Change point shapes and colors by groups ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) +   geom_point(aes(shape = cyl, color = cyl))


可通过以下方法对点的颜色、大小、形状进行修改:

  • scale_shape_manual() : to change point shapes

  • scale_color_manual() : to change point colors

  • scale_size_manual() : to change the size of points

# Change colors and shapes manually ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg, group=cyl)) +   geom_point(aes(shape=cyl, color=cyl), size=2)+   scale_shape_manual(values=c(3, 16, 17))+   scale_color_manual(values=c('#999999','#E69F00', '#56B4E9'))+   theme(legend.position="top")

文本注释

对图形进行文本注释有以下方法:

  • geom_text(): 文本注释

  • geom_label(): 文本注释,类似于geom_text(),只是多了个背景框

  • annotate(): 文本注释

  • annotation_custom(): 分面时可以在所有的面板进行文本注释

set.seed(1234) df <- mtcars[sample(1:nrow(mtcars), 10), ] df$cyl <- as.factor(df$cyl)

散点图注释

# Scatter plot sp <- ggplot(df, aes(x=wt, y=mpg))+ geom_point()  # Add text, change colors by groups sp + geom_text(aes(label = rownames(df), color = cyl),                size = 3, vjust = -1)

# Add text at a particular coordinate sp + geom_text(x = 3, y = 30, label = "Scatter plot",               color="red")

# geom_label()进行注释 sp + geom_label(aes(label=rownames(df)))

# annotation_custom(),需要用到textGrob() library(grid) # Create a text grob <- grobTree(textGrob("Scatter plot", x=0.1,  y=0.95, hjust=0,   gp=gpar(col="red", fontsize=13, fontface="italic"))) # Plot sp + annotation_custom(grob)


#分面注释 sp + annotation_custom(grob)+facet_wrap(~cyl, scales="free")

线型

R里的线型有七种:“blank”, “solid”, “dashed”, “dotted”, “dotdash”, “longdash”, “twodash”,对应数字0,1,2,3,4,5,6.

具体如下:

# Create some data df2 <- data.frame(sex = rep(c("Female", "Male"), each=3),                   time=c("breakfeast", "Lunch", "Dinner"),                   bill=c(10, 30, 15, 13, 40, 17) ) head(df2)
##      sex       time bill ## 1 Female breakfeast   10 ## 2 Female      Lunch   30 ## 3 Female     Dinner   15 ## 4   Male breakfeast   13 ## 5   Male      Lunch   40 ## 6   Male     Dinner   17
# Line plot with multiple groups # Change line types and colors by groups (sex) ggplot(df2, aes(x=time, y=bill, group=sex)) +   geom_line(aes(linetype = sex, color = sex))+   geom_point(aes(color=sex))+   theme(legend.position="top")


同点一样,线也可以类似修改:

  • scale_linetype_manual() : to change line types

  • scale_color_manual() : to change line colors

  • scale_size_manual() : to change the size of lines

# Change line types, colors and sizes ggplot(df2, aes(x=time, y=bill, group=sex)) +   geom_line(aes(linetype=sex, color=sex, size=sex))+   geom_point()+   scale_linetype_manual(values=c("twodash", "dotted"))+   scale_color_manual(values=c('#999999','#E69F00'))+   scale_size_manual(values=c(1, 1.5))+   theme(legend.position="top")

主题与背景颜色

# Convert the column dose from numeric to factor variable ToothGrowth$dose <- as.factor(ToothGrowth$dose)

创建箱线图

p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len))+   geom_boxplot()

修改主题
ggplot2提供了好几种主题,另外有一个扩展包ggthemes专门提供了一主题,可以安装利用。

install.packages("ggthemes")
  • theme_gray(): gray background color and white grid lines

  • theme_bw() : white background and gray grid lines

p+theme_gray(base_size = 14)

p+theme_bw()

  • theme_linedraw : black lines around the plot

  • theme_light : light gray lines and axis (more attention towards the data)

p + theme_linedraw()

p + theme_light()

  • theme_minimal: no background annotations

  • theme_classic : theme with axis lines and no grid lines

p + theme_minimal()

p + theme_classic()


ggthemes提供的主题

p+ggthemes::theme_economist()

坐标轴:最大最小值

p <- ggplot(cars, aes(x=speed, y=dist))+geom_point()

修改坐标轴范围有以下几种方式:
1、不删除数据

  • p+coord_cartesian(xlim=c(5, 20), ylim=c(0, 50)):笛卡尔坐标系,这是设定修改不会删除数据

2、会删除部分数据:不在此范围内的数据都会被删除,因此在此基础上添加图层时数据是不完整的

  • p+xlim(5, 20)+ylim(0, 50)

  • p+scale_x_continuous(limits=c(5, 20))+scale_y_continuous(limits=c(0, 50))

3、扩展图形范围:expand()函数,扩大范围

  • p+expand_limits(x=0, y=0):设置截距为0,即过原点

  • p+expand_limits(x=c(5, 50), y=c(0, 150)):扩大坐标轴范围,这样图形显示就小了

下面通过图形演示

p

#通过coord_cartesian()函数修改坐标轴范围 p+coord_cartesian(xlim =c (5, 20), ylim = c(0, 50))

#通过xlim()和ylim()函数修改 p+xlim(5, 20)+ylim(0, 50)

#expand limits p+expand_limits(x=c(5, 50), y=c(0, 150))

坐标变换

p <- ggplot(cars, aes(x=speed, y=dist))+geom_point()

坐标变换有以下几种:

  • p+scale_x_log10(),p+scale_y_log10(): 绘图时对x,y取10的对数

  • p+scale_x_sqrt(),p+scale_x_sqrt(): 开根号

  • p+scale_x_reverse(),p+scale_x_reverse():坐标轴反向

  • p+coord_trans(x =“log10”, y=“log10”): 同上,可以对坐标轴取对数、根号等

  • p+scale_x_continuous(trans=”log2”),p+scale_x_continuous(trans=”log2”): 同上,取对数的另外一种方法

下面实例演示:

p

p+scale_x_continuous(trans = "log2")+   scale_y_continuous(trans = "log2")

#修改坐标刻度标签 require(scales) p+scale_y_continuous(trans=log2_trans(),                      breaks = trans_breaks("log2", function(x) 2^x),                      labels=trans_format("log2", math_format(2^.x)))

#坐标轴反向 p+scale_y_reverse()

坐标刻度:刻度线、标签、顺序等

更改坐标轴刻度线标签等函数:

  • element_text(face, color, size, angle): 修改文本风格

  • element_blank(): 隐藏文本

(p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len))+geom_boxplot())


修改刻度标签等

p+theme(axis.text.x = element_text(face = "bold", color="#993333", size=14, angle = 45),         axis.text.y = element_text(face = "bold", size = 14, color = "blue", angle = 45))


移除刻度标签等

p + theme(   axis.text.x = element_blank(), # Remove x axis tick labels   axis.text.y = element_blank(), # Remove y axis tick labels   axis.ticks = element_blank()) # Remove ticks


当然可以自定义坐标轴了

  • 离散非连续坐标轴

    • scale_x_discrete(name, breaks, labels, limits)

    • scale_y_discrete(name, breaks, labels, limits)

  • 连续型坐标轴

    • scale_x_conyinuous(name, breaks, labels, limits)

    • scale_y_continuous(name, breaks, labels, limits)

详细情况如下:

  • name: x,y轴的标题

  • breaks: 刻度,分成几段

  • labels:坐标轴刻度线标签

  • limits: 坐标轴范围

其中scale_xx()函数可以修改坐标轴的如下参数:

  • 坐标轴标题

  • 坐标轴范围

  • 刻度标签位置

  • 手动设置刻度标签

具体演示:

  • 离散坐标轴

#修改标签以及顺序 p+scale_x_discrete(name="Dose (mg)", limits=c("2", "1", "0.5"))

#修改刻度标签 p+scale_x_discrete(breaks=c("0.5", "1", "2"),labels=c("Dose 0.5", "Dose 1", "Dose 2"))

#修改要显示的项 p+scale_x_discrete(limits=c("0.5", "2"))

  • 连续型坐标轴

    #散点图 (sp <- ggplot(cars, aes(x=speed, y=dist))+geom_point())


    修改坐标轴标签以及范围

    (sp <- sp+scale_x_continuous(name = "Speed of cars", limits = c(0, 30))+ scale_y_continuous(name = "Stopping distance", limits = c(0, 150)))


    更改y轴刻度,间隔50

    sp+scale_y_continuous(breaks = seq(0, 150, 50))


    修改y轴标签为百分数

    require(scales) sp+scale_y_continuous(labels = percent)

    添加直线:水平线、竖直线、回归线

    ggplot2提供以下方法为图形添加直线:

  • geom_hline(yintercept, linetype, color, size): 添加水平线

  • geom_vline(xintercept, linetype, color, size):添加竖直线

  • geom_abline(intercept, slope, linetype, color, size):添加回归线

  • geom_segment():添加线段

实例演示:

sp <- ggplot(data=mtcars, aes(x=wt, y=mpg))+ geom_point()

添加直线:

#在y=20处添加一水平线,并设置颜色等 sp+geom_hline(yintercept = 20, linetype="dashed", color='red')

#在x=3处添加一竖直线,并设置颜色等 sp+geom_vline(xintercept = 3, color="blue", size=1.5)

#添加回归线 sp+geom_abline(intercept = 37, slope = -5, color="blue")

#添加水平线段 sp+geom_segment(aes(x=2, y=15, xend=3, yend=15), color="red")

图形旋转:旋转、反向

主要是下面两个函数:

  • coord_flip():创建水平方向图

  • scale_x_reverse(),scale_y_reverse():坐标轴反向

set.seed(1234) (hp <- qplot(x=rnorm(200), geom = "histogram"))

#水平柱形图 hp+coord_flip()

#y轴反向 hp+scale_y_reverse()

分面

分面就是根据一个或多个变量将图形分为几个图形以便于可视化,主要有两个方法实现:

  • facet_grid()

  • facet_wrap()

ToothGrowth$dose <- as.factor(ToothGrowth$dose) (p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len, group=dose))+   geom_boxplot(aes(fill=dose)))


针对上面图形进行分面:

  • p+facet_grid(supp~.): 按变量supp进行竖直方向分面

  • p+facet_grid(.~supp): 按变量supp进行水平方向分面

  • p+facet_wrap(dose~supp):按双变量supp和dose进行水平竖直方向分面

  • p+facet_wrap(~fl): 将分成的面板边靠边置于一个矩形框内

1、按一个离散变量进行分面:

#竖直方向进行分面 p+facet_grid(supp~.)

#水平方向分面 p+facet_grid(.~supp)


2、按两个离散变量进行分面

#行按dose分面,列按supp分面 p+facet_grid(dose~supp)

#行按supp,列按dose分面 p+facet_grid(supp~dose)


从上面图形可以看出,每个面板的坐标轴比例都是一样的,我们可以通过设置参数scales来控制坐标轴比例

p + facet_grid(dose ~ supp, scales='free')

位置调整

很多图形需要我们调整位置,比如直方图时,由堆叠式、百分式、分离式等,具体的要通过实例说明

p <- ggplot(mpg, aes(fl, fill=drv)) #直方图边靠边排列,参数position="dodge" p+geom_bar(position = "dodge")


堆叠式position=”stack”

p+geom_bar(position = "stack")


position=”fill”类似玉堆叠图,只不过按百分比排列,所有柱子都被标准化成同样高度

p+geom_bar(position = "fill")


position=”jitter”,(主要适用于散点图)增加扰动,避免重叠,前面讲的geom_jitter()就是来源于此

ggplot(mpg, aes(cty, hwy))+   geom_point(position = "jitter")


上面几个函数有两个重要的参数:heigth、weight。

  • position_dodge(width, height)

  • position_fill(width, height)

  • position_stack(width, height)

  • position_jitter(width, height)

p+geom_bar(position = position_dodge(width = 1))

坐标系

p <- ggplot(mpg, aes(fl))+geom_bar()

ggplot2中的坐标系主要有:

  • p+coord_cartesian(xlim=NULL, ylim=NULL):笛卡尔坐标系(默认)

  • p+coord_fixed(ratio=1, clim=NULL, ylim=NULL):固定了坐标轴比例的笛卡尔坐标系。默认比例为1

  • p+coord_flip(…):旋转笛卡尔坐标系

  • p+coord_polar(theta=”x”, start=0, direction=1):极坐标系

  • p+coord_trans(x,y,limx,limy):变换笛卡尔坐标系

  • coord_map():地图坐标系

各个坐标系参数如下:
1、笛卡尔坐标系:coord_cartesian(), coord_fixed() and coord_flip()

  • xlim:x轴范围

  • ylim:y轴范围

  • ratio:y/x

  • …:其他参数

2、极坐标系:coord_polar()

  • theta:外延坐标,x或y

  • start:坐标开始的位置,默认为12点钟

  • direction:方向:顺时针(1),逆时针(-1)

3、变换坐标系:coord_trans()

  • x,y:变换的坐标轴

  • limx,limy:坐标轴范围

实例演示:

p+coord_cartesian(ylim = c(0,200))

p+coord_fixed(ratio = 1/50)

p+coord_flip()

p+coord_polar(theta = "x", direction = 1)

p+coord_trans(y="sqrt")

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转自:生信宝典
  • 发表于 2018-08-23 19:06
  • 阅读 ( 8188 )
  • 分类:编程语言

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不写代码的码农
shengxinbaodian

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