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雷达卡
下面我们来绘制一个直方图作为示例。数据集仍采取mpg，对hwy变量绘制直方图。首先加载了扩展包，然后用ggplot函数建立了第一层，hwy数据映射到X轴上；使用+号增加了第二层，即直方图对象层。此时p被视为一种层对象，使用summary函数可得到关于它的更多信息，print(p)命令即可进行绘图。
library(ggplot2)p <- ggplot(data = mpg,aes(x = hwy))p <- p + geom_histogram()summary(p)data: manufacturer, model, displ, year, cyl, trans, drv, cty, hwy, fl, class [234x11]mapping: x = hwyfaceting: facet_grid(. ~ ., FALSE)-----------------------------------geom_histogram:stat_bin:position_stack: (width = NULL, height = NULL)
上面的信息告诉我们，p对象含有两层，第一层数据层描述了变量和映射方式，第二层是直方图对象（geom_histogram），geom表示几何对象，它是ggplot中重要的图层控制对象，因为它负责图形渲染的类型。geom_histogram是图形渲染类型的一种，其它类型可参见官网。
每个geom对象都需要有数据输入，数据可以从第一层中自动读取，也可以在aes参数中直接设置。而且每个geom还默认搭配某种统计变换（stat），geom_histogram的默认统计变换是stat_bin。它负责对数据进行分组计数。
下面我们尝试两种更为复杂的直方图，首先将数据按照year这个变量划分为两组，用不同的颜色绘制直方图，而且用频率而非计数来刻画Y轴，并添加密度曲线。
p <- ggplot(mpg,aes(hwy))
p + geom_histogram(position = 'identity',
alpha=0.5,
aes(y = ..density..,
fill = factor(year))) +
stat_density(geom = 'line',
position = 'identity',
aes(colour = factor(year)))
如果想将两个直方图分开绘制，也可以使用facet_grid参数，结果如下图所示。
另：在win系统中用ggplot2绘制直方图，其底部有难看的缺口。但在linux系统中正常，不知原因何在，望知情人士不吝赐教。
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标签： ggplot2, 绘图
2 条评论:
匿名6/13/2012 10:56 上午
有一个问题请教，ggplot2画图用geom_xxx还可以理解，stat_xxx怎么也可以画图呢？geom和stat是什么关系呢？谢谢您！
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写长城的诗6/13/2012 4:35 下午
有句口诀要牢记：每个geom中都内置了一个stat，每个stat中都内置了一个geom。呵呵，怎么理解呢？geom类基本上是展现数据的原始状况，但有时候不是的，比如直方图，它是做了分组汇总的，所以直方图里头就有一种统计变换。那么stat类基本上是展现数据提炼后的状况，那么提炼后用什么方式展现，就有一些选择，比如线条啊，点啊。比如回归线，它是一种stat，它内置的geom就是line。虽然geom和stat分工不同，但它们有紧密的联系，而且有时候可以做同样的事情。
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