【R语言学习笔记】探索ggplot的排列组合：线图（一）

上一节探索了散点图，但是散点图好像可以编辑的点不多，排列组合也不太多；下面进行线图的探索

1、 最简单的线图
还是借用mtcars的数据集：

p<-ggplot(data=mtcars)
p+geom_line(aes(x=wt,y=mpg))

结果如图：

也就是横轴为wt，纵轴为mpg的一个折线图。这个折线图和之前的散点图非常相似，不过是把点用线之间连了起来。

下面进行上色，上色有两个区别，第一个代码为：

p+geom_line(aes(x=wt,y=mpg),colour='red')

这个就是普通的上色，赋予line一个red色的线图，图形如下：

这也是一般的上色方法。

但是在aes里也可以加入colour参数，但是这个参数和之前的上色具有一定的区别，在aes里上色就是针对x,y轴以外形成了一个新的参数（或者认为坐标轴），所以在aes里的colour会有单独的一个标识，展示出第三个参数为colour，比如：

p+geom_line(aes(x=wt,y=mpg,colour='red'))

在右侧有一个图例，展示出来。

2、带粗细或带不同颜色的线图
下面再进行一个线图中带大小的展示，其实是线的粗细，这部分有点类似于散点图的气泡图，个人理解，一般应用于类似既需要知道样本的大小，又需要知道趋势的一类图，颜色也类似，但是颜色图一般只有用粗一点的线才能看的清除。

假设按照年龄、身高、体重进行数据集的建立，我们都知道身高长到一定程度就不长了，但是体重仍旧会增长，所以建立如下数据集

set.seed(100)
d<-data.frame(
  weight=c(rnorm(9,1,0.1)*c(seq(1,1.8,0.1))*50,seq(90,110,2)),
  height=c(seq(1,1.8,0.1),rep(1.8,11)),
  age=seq(11,30,1)
)

数据为

    weight height age
1   47.48904    1.0  11
2   55.72342    1.1  12
3   59.52650    1.2  13
4   70.76410    1.3  14
5   70.81880    1.4  15
6   77.38973    1.5  16
7   75.34567    1.6  17
8   91.07353    1.7  18
9   82.57267    1.8  19
10  90.00000    1.8  20
11  92.00000    1.8  21
12  94.00000    1.8  22
13  96.00000    1.8  23
14  98.00000    1.8  24
15 100.00000    1.8  25
16 102.00000    1.8  26
17 104.00000    1.8  27
18 106.00000    1.8  28
19 108.00000    1.8  29
20 110.00000    1.8  30

可以看出，然后进行年龄和身高的关系展示，下面代码从两个方面展示：线的粗细和颜色

p1<-ggplot(data=d)
p1+geom_line(aes(x=age,y=height,size=weight))
p1+geom_line(aes(x=age,y=height,colour=weight),size=2)

结果如下

第二个颜色线图，为了看的清楚，加粗了(size=2)。

这两个图都是说明一个问题，就是大体上可以看到年龄过了20，身高就不涨了，体重却仍旧在涨。