R语言可视化 ggplot2—语法突破-图形图层语法

library(ggplot2)

耗油量数据

散点图

发动机排量(以升为单位displ)对高速公路耗油量(英里每加仑hwy)散点图。

点根据汽缸数目着色。

该图可以发现影响燃油经济性最重要的因素：发动机排量大小。

qplot(displ, hwy, data = mpg, colour = factor(cyl))

散点图+回归线

更复杂的图形一般没有特定的名称。这幅图在上图的基础上对每个组添加了回归线。这个图应该叫什么名字呢？

qplot(displ, hwy, data = mpg, colour = factor(cyl)) + 
  geom_smooth(data = subset(mpg, cyl != 5), method = "lm")

subset(mpg, cyl! = 5)的意思是不画cyl = 5 的回归线

画了两条直线原因是factor(cyl)

散点图+回归线+分面

一个含有分面和多个图层的复杂图形

qplot(displ, hwy, data = mpg, facets = . ~ year) + geom_smooth()

四种不同标度的图例（大小、颜色、形状、颜色）

从左到右依次是:连续型变量映射到大小和颜色，离散型变量映射到形状和颜色。

x <- 1:10
y <- factor(letters[1:5])
qplot(x, x, size = x)
qplot(x, x, colour = x)
qplot(y, y, shape = y)
qplot(y, y, colour = y)

坐标系

坐标系，或简称为coord，可将对象的位置映射到图形平面上。位置通常由两个坐标（x,y）决定，但是有时可能需要三个或更多（尽管目前还不能在ggplot2中实现）。笛卡尔坐标系是最常用的二维坐标系，极坐标系和各种地图投影则用得相对少一些。

坐标系可以同时影响所有的位置变量。与标度不同，坐标系还可以改变几何对象的外观。例如，在极坐标系中，条形看起来像扇形。另外，标度变换是在统计变换前执行的，而坐标变换是在此之后执行的。坐标变换的具体效果请见接下来的文章。

三种不同坐标系的坐标轴和网格线:笛卡尔(Cartesian)、半对数(semi-log)和极坐标系(polar)。极坐标系展示了非笛卡尔坐标系的缺点:很难画好坐标轴。

x1 <- c(1, 10)
y1 <- c(1, 5)
p <- qplot(x1, y1, geom = "blank", xlab = NULL, ylab = NULL) + theme_bw()
p

p + coord_trans(y = "log10")

p + coord_polar()

p <- qplot(displ, hwy, data = mpg, colour = factor(cyl))
summary(p)

保存图形对象

save(p, file = "plot.rdata")

读入图形对象

load("plot.rdata")

将图片保存成png格式

ggsave("plot.png", width = 5, height = 5)