学好R语言绘图，你只需这样一个网站就够了

话不多说，上网址： https://www.r-graph-gallery.com/ r-garp-gallery收入了大量利用R语言绘制的图形，这些图形包含了很多方面，通过这个网站，我们可以方便直观观察到R语言所能做的一些图形。

1. 简单介绍

1. 网站对绘图进行了分类

2. 网站提供搜索功能，可以搜索需要的图形类型，例如heatmap

3. 每一个图形都给出了代码

4. 将代码复制到Rstudio中逐条运行

2. 样例展示

2.1 词云

1. 安装所需要的包

2. 载入相关的包

3.绘制词云

代码语言：javascript复制

# Change the shape:
wordcloud2(demoFreq, size = 0.7, shape = 'star')

# Change the shape using your image
wordcloud2(demoFreq, figPath = "~/Desktop/R-graph-gallery/img/other/peaceAndLove.jpg", size = 1.5, color = "skyblue", backgroundColor="black")

2.2 气泡图

1. 安装所需要的包

2. 载入安装包

3. 最基本的气泡图 geom_point()

代码语言：javascript复制

data <- gapminder %>% filter(year=="2007") %>% dplyr::select(-year)

# Most basic bubble plot
ggplot(data, aes(x=gdpPercap, y=lifeExp, size = pop))  
  geom_point(alpha=0.7)

4. 用 scale_size()

我们需要在上一张图表上改进的第一件事是气泡大小。scale_size()允许使用range参数设置最小和最大圆圈的大小。请注意，您可以使用来定制图例名称name。

代码语言：javascript复制

data <- gapminder %>% filter(year=="2007") %>% dplyr::select(-year)

# Most basic bubble plot
data %>%
  arrange(desc(pop)) %>%
  mutate(country = factor(country, country)) %>%
  ggplot(aes(x=gdpPercap, y=lifeExp, size = pop))  
    geom_point(alpha=0.5)  
    scale_size(range = c(.1, 24), name="Population (M)")

5. 添加第四个维度：颜色

代码语言：javascript复制

data <- gapminder %>% filter(year=="2007") %>% dplyr::select(-year)
data %>%
  arrange(desc(pop)) %>%
  mutate(country = factor(country, country)) %>%
  ggplot(aes(x=gdpPercap, y=lifeExp, size=pop, color=continent))  
    geom_point(alpha=0.5)  
    scale_size(range = c(.1, 24), name="Population (M)")

6. 变得漂亮

一些经典的改进：使用viridis包装获得漂亮的调色板使用的theme_ipsum()所述的hrbrthemes包定制轴职称xlab和ylab 将笔划添加到圆圈：更改shape为21并指定color（笔划）和fill

代码语言：javascript复制

# Libraries
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(hrbrthemes)
library(viridis)

# The dataset is provided in the gapminder library
library(gapminder)
data <- gapminder %>% filter(year=="2007") %>% dplyr::select(-year)

# Most basic bubble plot
data %>%
  arrange(desc(pop)) %>%
  mutate(country = factor(country, country)) %>%
  ggplot(aes(x=gdpPercap, y=lifeExp, size=pop, fill=continent))  
    geom_point(alpha=0.5, shape=21, color="black")  
    scale_size(range = c(.1, 24), name="Population (M)")  
    scale_fill_viridis(discrete=TRUE, guide=FALSE, option="A")  
    theme_ipsum()  
    theme(legend.position="bottom")  
    ylab("Life Expectancy")  
    xlab("Gdp per Capita")  
    theme(legend.position = "none")

3. 总结

通过不断地对比，是不是发现原来用R语言绘图狠简单，作者由于时间有限，只能列出几个出来，剩下的要靠大家自己进行挖掘尝试。

r语言

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