Data visualisation

R for data science的一些笔记
原书地址：3 Data visualisation | R for Data Science (had.co.nz)

对数据集进行简单的可视化，可用以下通式，其中GEO_FUNCTION部分输入ggplot2中不同绘图方法的函数名，如geom_point

ggplot (data =  ) + 
  (mapping = aes())

aes() 用来对geom function进行描述，如定义x与y轴数据，同时可以使用color,scale,alpha,shape等参数，对指定分类进行颜色、大小、深浅以及图标形状的设定。应注意的是，当指定分类变量为无序变量时，使用有序scale来绘制是不合适的。而对于shape而言，ggplot2一次只能提供6中形状，当类别数量超过6时，超过部分将不予绘制。

ggplot(data = mpg) + 
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = class))
#use different colors according to the class

ggplot(data = mpg) + 
  geom_point(mapping = aes(x = cty, y = hwy, colour = displ < 5))
#classify the observations which displ<5 with different color

当然，上述变量也可单独设置，如设定绘制颜色为蓝色，则输入color = 'blue'即可。此时，color,scale,alpha,shape应输入在aes()外部，且颜色形状等不再传递分类的数据意义。

#one can try and will find the following two functions have different results.
#the points will be showed in red.
ggplot(data = mpg) + 
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = "blue"))

#the points will be showed in blue.
ggplot(data = mpg) + 
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy), color = "blue")

geom_point()中还有stroke参数，用以表述图标的轮廓粗细，此时colour表示轮廓颜色，而fill表示填充颜色。

ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) +
  geom_point(shape = 21, colour = "black", fill = "white", size = 5, stroke = 1)

facets是一种，在原有画布上增加变量的一种方式。facet_wrap()在括号内使用~连接变量（当使用该函数时，应针对离散型变量），facet_grid()是另一种增加变量的方式，但需要输入两个变量，中间以~连接，变量会出现在横纵轴上，若只需要一个，可在另一个位置上输入.代替变量名。

ggplot(data = mpg) + 
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) + 
  facet_wrap(~ class, nrow = 2)

ggplot(data = mpg) + 
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) + 
  facet_grid(drv ~ cyl)