ggplot2-标度、坐标轴和图例
1. 简介
==标度（scale）==控制着数据到图形属性的映射。标度将数据转化为视觉上可见的东西：例如大小、颜色、位置或形状。标度也为我们提供了读图时所使用的工具：坐标轴和图例。更准确地说，每一种标度都是从数据空间的某个区域（标度的定义域）到图形属性空间的某个区域（标度的值域）的一个函数。坐标轴和图例互为逆函数：它允许将可视化的属性映射回数据中
标度可以分为四部分：连续的位置标度、颜色标度、人工标度、同一型标度
2. 调整标度
在图上使用每个图形属性都需要使用标度
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point(aes(color = class))
实际发生的是这样的
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point(aes(color = class)) +
scale_x_continuous() +
scale_y_continuous() +
scale_color_discrete()
默认的标度是根据图形属性的变量类型进行命名的：如scale_y_continuous()、scale_color_discrete()等
每次在一个新的标度上加一个新的图形属性十分啰嗦，ggplot2会默认帮忙完成这些工作。不过，如果想要修改默认值的话，需要自己添加标度
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point(aes(color = class)) +
scale_x_continuous("A really awesome x axis label") +
scale_y_continuous("An amazingly great y axis label")
使用+号来把标度“添加”到图中容易引起误解。当+上标度时，实际上并不是真的给图形增加了一个标度，而是覆盖了默认的标度
下面的两代码是等价的
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point() +
scale_x_continuous("Label 1") +
scale_x_continuous("Label 2")
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point() +
scale_x_continuous("Label 2")
可以使用不同的标度
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point(aes(color = class)) +
scale_x_sqrt() +
scale_color_brewer()
标度是由三个分离的"_"组成
- scale
- 图形属性的名字（例如：color、shape、x）
- 标度的名字（例如：continuous、discrete、brewer）
3. 指南：图例和坐标轴
一般最想调整的标度成分是guide（“指南”），即与标度相关的坐标轴或图例
指南允许从图形中读取观察值并映射会它们原始的值
在ggplot2中，不需要直接控制图例，而是需要建立数据，以便在数据和图形属性间有清晰的映射，并且图例也会自动生成
坐标轴和图例是同一种类型的东西，虽然它们看起来不太像，但是它们有很多天然的对应
| 坐标轴 | 图例 | 参数名称 |
|---|---|---|
| 标签 | 标题 | name |
| 刻度标线和网格线 | 关键字 | breaks |
| 刻度标记 | 关键字标签 | labels |
1. 标度标题
标度函数name的第一个参数是坐标轴或图例标题，内容可以是字符串（使用\n来断行）或在quote()中的数学表达式（使用?plotmath来查看详细的描述）
df <- data.frame(x = 1:2, y = 1, z = "a")
p <- ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point()
p + scale_x_continuous("X axis")
p + scale_x_continuous(quote(a + mathematical ^ expression))
因为调整这些标签是很常见的工作，所以有快捷方式
xlab()、ylab()和labs()
p <- ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point(aes(color = z))
p + xlab("X axis") + ylab("Y axis")
p + labs(x = "X aixs", y = "Y axis", color = "Color\nlegend")
有两种方式来修改坐标轴标签。设置为“”可忽略标签但是仍然为其分配空间；设置为NULL可以移除标签和它的空间
p <- ggplot(df, aes(x, y)) +
geom_point() +
theme(plot.background = element_rect(color = "grey50"))
p + labs(x = "", y = "")
p + labs(x = NULL, y = NULL)
