ggplot2绘图（R_03）

注意：代码可运行却画不出图——因为画板被占用，解决方法：多次运行dev.off(),到null device为止

画图的思维：1.我的数据适合什么样的图？2.搜画图代码 3.仿制示例数据 4.套代码，调细节

plot() 多种图形

hist()频率直方图

boxplot()箱式图

stripchart()点图

barplot()柱状图

dotplot()点图

piechart()饼图

matplot()数学图形

lines()添加线

curve()添加曲线

abline()添加给定斜率的线

points()添加点

segments()折线

arrows()箭头

axis()坐标轴

box()外框

title()标题

text()文字

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#1.基础包 
plot(iris[,1],iris[,3],col = iris[,5]) #iris为数据框，以iris第一列为横坐标，第三列为纵坐标，第五列有多少个不同的取值则有多少种颜色
text(6.5,4, labels = 'hello')#在(6.5,4)坐标处添加“hello”

dev.off() #关闭画板

#2.ggplot2 中坚力量，语法有个性
library(ggplot2)
ggplot(data = iris) 
  geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
                           y = Petal.Length,
                           color = Species))#以iris数据框作点图，x=和y=分别表示行名和列名,Sepal.Length为数据框中的列名

属性	参数
颜色	color
大小（单位mm）	size
透明度	alpha
填充颜色(1-20均用不到fill函数））	fill
形状(数字编号见下图）	shape

一.以点图为例解释各参数：

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ggplot(data=iris) 
geom_point(mapping=aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Length),size=2,alpha=0.5,shape=21)

2.x、y、color均为aes的参数

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ggplot(data=iris) 
geom_point(mapping=aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Length,color=Species))

3.x和y为aes的参数，color为geom_point的参数

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ggplot(data=iris) 
geom_point(mapping=aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Length),color="red")

4.scale_color_manual手动设置显示的颜色，此函数必须与color=Species一起使用，更多颜色查询十六进制颜色代码

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ggplot(data=iris) 
geom_point(mapping=aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Length,color=Species)) 
scale_color_manual(values=c("blue","red","yellow"))

5.单分面：将大图按Species分为三个子图

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ggplot(data=iris) 
geom_point(mapping=aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Length,color=Species)) 
facet_wrap(~Species)

6.双分面

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dat = iris
dat$Group = sample(letters[1:5],150,replace = T)#sample表示取样，从abcde中取150个样（可重复取样）
ggplot(data = dat)   
  geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length))   
  facet_grid(Group ~ Species)

7.几何对象的叠加(多种图形叠加）

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ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) 
  geom_smooth() 
  geom_violin(aes(fill=species)) #小提琴图有颜色填充
  geom_jitter(aes(shape=1))#点的形状

二.柱状图

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ggplot(data = diamonds)   
  geom_bar(mapping = aes(x = cut))#自动统计x出现的次数作为纵坐标
ggplot(data = diamonds)   
  stat_count(mapping = aes(x = cut))#两种代码所作的图相同

2.1不统计数量，统计比例

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ggplot(data = diamonds)   
  geom_bar(mapping = aes(x = cut, y = ..prop.., group = 1))#group=1表示cut中的所有组作为一个整体，百分比相加等于1

三.箱式图

pdat.data.frame

rownames	group	gene	count
test1	control	gene1	0.1
test2	treat	gene2	0.2

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library(ggplot2)
p = ggplot(pdat,aes(gene,count)) 
  geom_boxplot(aes(fill = group)) 
  theme_bw()
p
p   facet_wrap(~gene,scales = "free")

程序人生

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