R语言绘图（ggplot2、ggpubr）从入门到精通02--柱状图和直方图

本系列课程要求大家有一定的R语言基础，对于完全零基础的同学，建议去听一下师兄的《生信必备技巧之——R语言基础教程》。本课程将从最基本的绘图开始讲解，深入浅出的带大家理解和运用强大而灵活的ggplot2包。内容包括如何利用ggplot2绘制散点图、线图、柱状图、添加注解、修改坐标轴和图例等。

本次课程所用的配套书籍是：《R Graphic Cookbooks》

除了以上的基本图形外，师兄还会给大家讲解箱线图、提琴图、热图、火山图、气泡图、桑基图、PCA图等各种常用的生信图形的绘制，还不赶紧加入收藏夹，跟着师兄慢慢学起来吧！

第一章：快速探索数据

3. 柱状图：

   • 基础的可以用barplot来画：

     barplot(BOD$demand,names.arg = BOD$Time)
     
     # 有时“条形图”指的是一个图表，其中的条形图代表了每个类别的案例数。
     # 这类似于直方图，但是x轴是离散的，而不是连续的。这个时候就要用table函数生成每个类别的计数；
     barplot(table(mtcars$cyl))
     

     条形01.png
     
     
     条形02.png

   • 使用qplot

     # 使用qplot()
     qplot(mtcars$cyl)
     qplot(factor(mtcars$cyl))
     

条形03.png

• 大家能否想想ggplot该怎么画同样的图呢？

  # stat="bin"（默认）：柱高为各个分类数目；stat="identity"柱高分类所占比例。
  ggplot(BOD,aes(factor(Time),demand)) + geom_bar(stat = "identity")
  
  ggplot(mtcars,aes(factor(cyl))) + geom_bar()
  

条形05.png

条形06.png

条形07.png

4. 直方图：

   直方图是数值数据分布的精确图形表示。 这是一个连续变量的概率分布的估计，并且被卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）首先引入。

   它是一种条形图。 为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。 这些值通常被指定为连续的，不重叠的变量间隔。 间隔必须相邻，并且通常是（但不是必须的）相等的大小。

   • 基础方法：hist函数：

     hist(mtcars$mpg)
     
     hist(mtcars$mpg,breaks = 10)  # breaks参数指定组数；
   

直方图01.png

• 使用qplot

  #qplot()
  qplot(mpg,data = mtcars, binwidth = 4) # binwidth参数指定组距；

直方图02.png

• 使用ggplot2

    #等价于
    ggplot(data = mtcars,aes(x = mpg)) + geom_histogram(binwidth = 2)

直方图03.png

往期链接

• R语言绘图（ggplot2、ggpurb）从入门到精通01--课程介绍

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