R绘图 第九篇：绘制散点图和气泡图（ggplot2）

绘制散点图（scatterplots）使用geom_point()函数，气泡图（bubblechart）也是一个散点图，只不过点的大小由一个变量（size）来控制。散点图潜在的最大问题是过度绘图：当一个位置或相邻的位置上出现有多个点，就可能把点绘制在彼此之上， 这会严重扭曲散点图的视觉外观，你可以通过使点变得透明（geom_point(alpha = 0.05)）或者设置点的形状（geom_point(shape = ".")）来帮助解决该问题。

geom_point(mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity",
  position = "identity", ..., na.rm = FALSE, show.legend = NA,
  inherit.aes = TRUE)

参数注释：

• stat：统计转换（statistical transformation），默认值是identity，表明变量的值是就是统计的值；而统计函数count 需要对变量的值进行计数，统计值是计数的结果。
• position：位置调整（Position adjustment），默认值是identity，不调整
• mapping：映射参数

点的位置调整（Position adjustment）有多种方式：

• identity：不调整
• dodge：垂直方向不调整，只调整水平位置
• nudge：在一定的范围内调整水平和垂直位置
• jitter：抖动，当具有离散位置和相对较少的点数时，抖动很有用
• jitterdodge：同时jitter和 dodge
• stack：堆叠，
• fill：填充，用于条形图

每个位置调整都对应一个函数position_xxx()。

使用aes()函数来设置映射参数，geom_point()函数可以使用的映射有：

• x
• y
• alpha：设置点重叠部分的透明度
• colour：点的颜色
• fill：点的填充色
• group：分组
• shape：点形状
• size：点的大小
• stroke：描边

这些参数用于修改散点图的图形属性。 

一，绘制基本的点图

使用mtcars数据集来绘制散点图，并根据cyl字段来设置每个点的颜色：

library(ggplo2)

ggplot(mtcars, aes(wt, mpg))+
  geom_point(aes(colour = factor(cyl)))

二，绘制气泡图

使用geom_point()，绘制气泡图，并添加水平线：

library(ggplot2)

#win.graph(width=5, height=4,pointsize=8)

df <- data.frame(year=rep(c(2017,2018),3),
                 product=rep(c('ProductA','ProductB','ProductC'),2),
                 ratio=runif(6, min = 0, max = 1))

df <- df[order(df$year),]
df <- within(df,{bubblesize<- sqrt(df$ratio*10/pi)})
df$product <- factor(df$product,levels=unique(df$product),ordered=TRUE)
ratio.mean <- mean(df$ratio)
y.min <- min(df$ratio)

mytheme <- theme_minimal()+
  theme(
    panel.grid.major.y=element_blank(),
    panel.grid.minor.y=element_blank(),
    axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
    plot.title=element_text(hjust =0.5),
    axis.line.y=element_line(linetype=1,color='grey'),
    axis.line.x=element_line(linetype=1,color='grey'),
    axis.ticks = element_line(linetype=2,color='grey'),
    panel.grid=element_line(linetype=2,color='grey'),
    legend.background = element_rect(fill="gray90", size=0,color='white'),
    legend.text=element_text(face="bold",size=8),
    legend.title=element_text(face="bold",size=8),
    axis.text=element_text(face="bold",size=8)
  )

ggplot(data=df, mapping=aes(x=product,y=ratio,color=factor(year)))+
  geom_point(stat= "identity",aes(size=bubblesize),alpha=0.7,show.legend = TRUE)+ 
  guides(color=guide_legend(title="Year"))+
  scale_size(range = c(1, 30),guide=FALSE)+
  scale_color_manual(values=c("#666666","#FF0016"))+
  scale_y_continuous(labels = scales::percent,limits=c(y.min,1))+
  labs(x='Product',y='Increase ratio',title='Product increase ratio')+
  geom_text(aes(y=ratio,label=scales::percent(ratio),hjust=0.5), size=3,color="black",position = position_dodge(width=0.00),check_overlap = FALSE) +
  mytheme+
  geom_hline(yintercept = ratio.mean,linetype='dashed')+
  annotate(geom='text',x=0,y=ratio.mean,label=scales::percent(ratio.mean),hjust=-0.4,vjust=-0.5);

其中，scale_size()图层用于指定bubble的大小，annotate()函数用于为水平线添加文本说明：

 

参考文档：

ggplot2 geom_point

Creating and Tweaking Bubble Chart with ggplot2

转载于:https://www.cnblogs.com/ljhdo/p/5042726.html