使用gganimate包做动态图 r 学习笔记

今天学习一个主要用于绘制动画的ggplot2的扩展包—gganimate包

gganimate包简要介绍

几个主要函数

transition_(）定义了数据应如何散布以及如何与时间相关。
shadow_() 定义应如何在给定的时间点显示其他时间点的数据。
view_() 定义位置比例应如何随着动画变化。
enter_()/exit_() 定义在动画过程中新数据应如何显示以及旧数据应如何消失。
ease_aes() 系列函数定义在过渡期间应如何缓和不同的美学。

gganimate的关键语法有三个：ggplot图形、transition_*()过渡函数、animate()生成动画。

先决条件：

gganimate 稳定版本在 CRAN 上可用，可与 一起安装。最新的开发版本可以安装如下：

install.packages('gganimate')devtools::install_github('thomasp85/gganimate')

加载所需的包，将默认 ggplot2 主题设置为 ：theme_bw()

library(ggplot2)
library(gganimate)
library(gifski)
library(av)
theme_set(theme_bw())

演示数据集

library(gapminder)
head(gapminder)

  country     continent  year lifeExp      pop gdpPercap
  <fct>       <fct>     <int>   <dbl>    <int>     <dbl>
1 Afghanistan Asia       1952    28.8  8425333      779.
2 Afghanistan Asia       1957    30.3  9240934      821.
3 Afghanistan Asia       1962    32.0 10267083      853.
4 Afghanistan Asia       1967    34.0 11537966      836.
5 Afghanistan Asia       1972    36.1 13079460      740.
6 Afghanistan Asia       1977    38.4 14880372      786.

静态绘图

p <- ggplot(
  gapminder, 
  aes(x = gdpPercap, y=lifeExp, size = pop, colour = country)
  ) +
  geom_point(show.legend = FALSE, alpha = 0.7) +
  scale_color_viridis_d() +
  scale_size(range = c(2, 12)) +
  scale_x_log10() +
  labs(x = "GDP per capita", y = "Life expectancy")
p

核心函数1：transition_*() 按时间添加动态

transition_*()系列函数，这个系列的函数对于生成动图至关重要，确切地来说，动画的过渡效果都是由它（们）定义的。该系列共有九个函数：
tansition_states()的参数：

tansition_states() 这个函数应该是用得最多的。
参数：
states定义哪个图形随着哪个变量的变化而变化，该变量最好是有序的因子。
transition_length定义在该变量不同取值变化的过渡状态的时间。
state_length定义在该变量不同取值的停留时间。
wrap取值为逻辑值，指示在动画最后一个图形是否要过渡回最初的图形。
当你添加了transistion_states()图层后，就多了四个可以提供给标题的参数：

transitioning返回逻辑值，表明动画现在是否正在过渡。
previous_state表明动画过渡时显示刚才那个状态的名字，可以理解为过渡时当前显示的标签会有延迟。
next_state表明动画过渡时显示之后那个状态的名字，可以理解为过渡时当前显示的标签会有提前。
closest_state可以理解为上述两个参数的折中。

transition_filter()

transition_filter() 用来为动画添加筛选过程。
filter_length指定筛选过程的时间。可以理解为从上一个通过筛选的状态到下一个筛选状态的延迟。

不同筛选的状态需要给出不同的名字，名字后面接一个逻辑表达式，用于给这个筛选的状态提供筛选的条件。

状态的名字可以用"closest_filter"、"previous_filter"和"next_filter"提供给标题(closest、previous和next含义之前提到过)。

筛选状态的条件可以用"closest_expression"、"previous_expression"和"next_expression"提供给标题。

同样，这个函数也能将"transitioning"提供给标题，用于指示当前是否在过渡。

下面用官方文档的一个例子来加以说明：

anim3 <- ggplot(iris,aes(Petal.Width,
                       Petal.Length,colour = Species))+
    geom_point()+
    transition_filter(
      transition_length = 2,
      filter_length = 1,
      Setosa = Species =='setosa',
      Long = Petal.Length > 4,
      Wide = Petal.Width >2
    ) +
    ggtitle('Filter:{closest_filter}',
            subtitle = '{closest_expression}')

（在上面这个例子中，给出了三个筛选的状态：
Setosa，条件为Species ==‘setosa’
Long，条件为Petal.Length >4
Wide，条件为Petal.Widh >2）

transition_null

transition_null()这个函数最简单，顾名思义，就是不添加任何过渡效果，也就是不生成动画。

transition_reveal()的参数：

transition_reveal() 用于时间序列动图的绘制。参数：

along，指定动画变量

range，指定动画的时间范围，默认为along的范围

keep_last，逻辑值，是否保留之前的图形

可以提供给标题的参数：

frame_along

示例：

p <- ggplot(
  airquality,
  aes(Day, Temp, group = Month, color = factor(Month))
) +
  geom_line() +
  scale_color_viridis_d() +
  labs(x = "Day of Month", y = "Temperature") +
  theme(legend.position = "top")  #静态绘图
p + transition_reveal(Day)#按天显示（x 轴）
p + geom_point() +transition_reveal(Day)#显示点
p + geom_point(aes(group = seq_along(Day))) +transition_reveal(Day)#用一组点来显示数据

transtion_time()的参数

transtion_time() 同样也是用于时间序列动图。参数：

time，指定动画变量

range，指定动画的时间范围，默认为time的范围

可以提供给标题的参数：frame_time
示例： 状态之间的转换长度将设置为对应于它们之间的实际时差。transition_time()
标签变量， 给出当前帧对应的时间 ：frame_time

p + transition_time(year) +
  labs(title = "Year: {frame_time}") #状态之间的转换长度将设置为对应于它们之间的实际时差

按大陆板块分（这个是ggplot2的语法）

p + facet_wrap(~continent) +
  transition_time(year) +
  labs(title = "Year: {frame_time}") #按大陆创建分面

核心函数2：view_*（）让视图跟随每个帧中的数据变换

view_follow()参数：
fixed_x，fixed_y，可以是逻辑值（固定或不固定x轴或y轴）也可以是数值向量（提供固定的显示范围，可以使用）
aspect_ratio，固定x、y坐标轴度量的比例，默认为1，不能与fixed_x和fixed_y同时使用，否则将会使它们的设置失效

view_static()
这个最简单，顾名思义，就是保持视图静止不动。

view_step()
这个函数可以随着数据的变化而实时调节视图，即视情况保持视图静止或者伸缩变换，配合transition_states()使用是个很好的选择，这个函数有两个版本：标准版：view_step()和手动版：view_step_manual()。
共有的参数：
pause_length，视图静止时长
step_length，视图变化时长
delay，延迟，默认为0
ease，在视图变化时的缓和函数，默认为"cubic-in-out"
wrap，在动画最后是否要返回第一帧，默认为TRUE
pause_first，在第一帧是否暂停，默认为TRUE
fixed_x、fixed_y、exclude_layer、aspect_ratio
view_step特有的参数：
nsteps，视图变化的次数，若设为NULL则默认为pause_lenth、step_length的最大值
look_ahead，提前进行视图变化的时长，默认为pause_length
include，视图变化是否要包括开始帧和结束帧，默认为TRUE
view_manual_step()特有的参数：
xmin，xmax，ymin，ymax，手动设置视图的范围

示例：

p + transition_time(year) +
  labs(title = "Year: {frame_time}") +
  view_follow(fixed_y = TRUE) #让视图跟随每个帧中的数据

核心函数3：shadow（）：在给定的时间点显示其他时间点的数据（加小尾巴）

shadow_wake()：
指定绘制当前图形的“苏醒”时间，可以理解为在图形变化的过程中生成幻影。参数：
参数：
wake_length：指定幻影的持续时间，取值在0到1之间，若取值为0.5，可以理解为每个时间点都有一半的图形是幻影。
size、alpha为逻辑值或者0到1之间的数值，表示以怎样的取值来结束幻影（默认为FALSE，或者说是0，例如对于size，表示以0的大小结束幻影）。colour、fill指定幻影结束时应该以怎样的映射结束。
wrap逻辑值，指示动图结尾到重新开始时是否也要添加这个幻影的过程。
exclude_phase，指明不为哪些“相”提供幻影，常用取值有’enter’（进入时）、‘exit’（退出时）、‘static’（静止时）、‘transition’（过渡时）、‘raw’（自然状态时，这个不知道怎么翻译……），默认为c(‘enter’,‘exit’)。

shadow_null()
这个最简单，顾名思义，就是不留下任何影子。

shadow_trail()
设置影子的轨迹。
参数：
distance，设其取值为x(0 max_frames设置最多留下多少个这样的影子。 其他参数：exclude_layer()，alpha，colour。

shadow_mark()
用于生成影子。
参数：
past和future可设为逻辑值。若设past=TRUE，则留下已生成的图形的影子，future则提前生成将要生成的图形的影子
exclude_layer()，表示对这些影子要删除掉哪些ggplot2的图层，以ggplot2图层序号的向量的形式取值，在本例中，若取值为c(1,2)，则柱形图geom_bar（第一个图层）和数据标签geom_text（第二个图层）都不会在影子中出现。
其他参数：alpha，colour，设置影子的透明度和颜色，如若设置alpha=alpha/2，则影子透明度为当前图形的1/2。

示例：显示具有逐渐减退的帧

p + transition_time(year) +
  labs(title = "Year: {frame_time}") +
  shadow_wake(wake_length = 0.1, alpha = FALSE)

示例：将原始数据显示为背景标记。此阴影允许您显示当前帧后面的原始数据。过去和/或未来的原始数据都可以显示和设置样式。

p + transition_time(year) +
  labs(title = "Year: {frame_time}") +
  shadow_mark(alpha = 0.3, size = 0.5)

参考：https://gganimate.com/reference/index.html
https://www.datanovia.com/en/blog/gganimate-how-to-create-plots-with-beautiful-animation-in-r/#comments