R语言作图_ 字节宝

作图

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base
ggplot2  ★
ggpubr

拼图

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par里的mfrow
grid.arrange  
cowplot
customLayout
patchwork   ★

导出

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经典三段论
ggsave  ★（属于ggplot2,可以存储）
eoffice （可以导出为ppt）

ggplot2语法

入门级绘图模板 ggplot(data=<DATA>) <GEOM_FUNCTION>(mapping=aes(<MAPPINGS>)) #ggplot() 括号里面是数据例如 ggplot(data=iris) geom_point(mapping=aes(x=Sepal.Length, y=Petal.Length) ggplot2的特殊语法：列名不加引号，行末写加号
属性设置（颜色、大小、透明度、点的形状、线型等）

2.1手动设置（与数据内容无关）

2.2映射：按照数据框的某一列来定义图的某个属性

也可自行指定映射的颜色

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

2.3 分面

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

双分面

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dat = iris   #把iris的内容传递给变量dat
dat$Group = sample(letters[1:5],150,replace = T)   #dat中新增一列group，
ggplot(data = dat)   
  geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length))   
  facet_grid(Group ~ Species)

用来分面的列的要求：必须有重复值，且重复值的数量是有限的。

练习题

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load("test.Rdata")
ggplot(test) 
  geom_point(mapping = aes(x = a,
                           y = b,
                           color = change)) 
  scale_color_manual(values =c("darkgreen","grey","red"))
  #注意ggplot(test)，不是ggplot("test.Rdata")!
  文件名称和变量名称的区分：test=read.csv  test是变量名称，read.csv是文件名称。文件名称出现在代码里，必须是在实际参数的位置上，带着引号出现，并且函数是能识别文件名称的函数。ggplot函数不能识别文件，只能识别变量。看环境中是否有这个变量。画图是用数据画图。

2.4 几何对象

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#局部，每一个geom管自己的mapping，仅对当前图层有效
ggplot(data = iris)   
  geom_smooth(mapping = aes(x = Sepal.Length, 
                          y = Petal.Length)) 
  geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, 
                           y = Petal.Length))
#全局  对所有图层有效
ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) 
  geom_smooth() 
  geom_point()

两个代码的结果是一样的

2.5 统计变换（柱状图）

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View(diamonds)   #diamonds是内置数据
table(diamonds$cut)

ggplot(data = diamonds)   
  geom_bar(mapping = aes(x = cut))

ggplot(data = diamonds)   
  stat_count(mapping = aes(x = cut))

使用表中数据直接作图，而不统计

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ggplot(data = fre)  
  geom_bar(mapping = aes(x = Var1, y = Freq), stat = "identity")

不统计count，统计比例（prop）

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ggplot(data = diamonds)   
  geom_bar(mapping = aes(x = cut, y = ..prop.., group = 1))

2.6 位置关系

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# 6.2堆叠直方图
ggplot(data = diamonds)   
  geom_bar(mapping = aes(x = cut,fill=clarity))

# 6.3 并列直方图
ggplot(data = diamonds)   
  geom_bar(mapping = aes(x = cut, fill = clarity), position = "dodge")

2.7 坐标系

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#翻转coord_flip()
#极坐标系coord_polar()

总结：完整绘图模板

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ggplot(data=<DATA>) 
<GEOM_FUNCTION>(
mapping=aes(<MAPPINGS>),
stat=<STAT>,
position=<POSITON>
) 
<COORDINATE_FUNTION> 
<FACET_FUNTION>

ggpubr语法

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ggscatter(iris,x="Sepal.Length",
          y="Petal.Length",
          color="Species")

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#镶嵌图画法，可以赋值的，变量通常为p
p <- ggboxplot(iris, x = "Species", 
               y = "Sepal.Length",
               color = "Species", 
               shape = "Species",
               add = "jitter")

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#可以做组间比较
p   stat_compare_means(comparisons = my_comparisons)  
  stat_compare_means(label.y = 9)

图片的保存和导出

方法1：ggplot2系列

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ggsave(p,filename = "iris_box_ggpubr.png")
或者 
ggsave（"文件名称.后缀"）
#后缀是有意义的

方法2：三段论

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pdf("test.pdf")   #保存的格式及文件名
...               #作图代码
...
dev.off()         #画完了，关闭画板

方法3：eoffice

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library(eoffice)
topptx(p,"iris_box_ggpubr.pptx")  #把一张图保存为PPT

拼图

R包patchwork

语法简单，完美兼容ggplot2

画图常见的问题

代码可运行但是不出图——因为画板被运行

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dev.off()  #关闭画板，可以多次运行，直到出现null device为止，再重新运行出图代码。

搜索画图的代码网站：STHDA

画图的思维

数据适合用什么图展示？（翻相关文献）
搜画图代码（百度识图）：代码可复制，图片美观；提供了代码配套的示例数据；示例代码示例数据
仿制示例数据：数据类型、数据结构；组织方式、对应关系
套代码、调细节

编程算法

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