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雷达卡
4.6 ggplot2程序包
ggplot2是R中用于绘图的高级程序包，它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射，例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。ggplot2在画图时就是采用了类似photoshop的图层设计方式，允许用户一步步构建图形，并且便于图层的修改。
4.6.1快速绘图
qplot(x, y = NULL, ..., data, facets =NULL, margins = FALSE,geom = "auto", stat = list(NULL), position =list(NULL), xlim = c(NA,NA), ylim = c(NA, NA), log = "", main = NULL,xlab= deparse(substitute(x)), ylab = deparse(substitute(y)), asp = NA)
以diamonds数据集为例:
> sample=diamonds[sample(nrow(diamonds),200),]
> qplot(carat,price,data=sample,shape=cut,color)
在上述散点图中添加一条平滑曲线,通过method参数可以指定曲线拟合的方法，默认为method="loess"--平滑局部回归。参数span控制曲线的平滑程度，取值越大曲线越平滑。
> qplot(carat,price,data=sample,geom=c("point","smooth"),span=.3)
使用qplot()对变量carat画出更美观的直方图:
> qplot(carat,data=diamonds,geom="histogram",binwidth=.1,xlim=c(0,3),fill=color)
4.6.2分图层绘图
(1)数据和映射
ggplot(data，mapping=aes(x，y, <otheraesthetics>))
其中，data指定数据集:参数mapping用于构建映射，通常使用函数aes( )来指变量，还可以指定其他分类变量，如颜色，形状，大小等。
> sample=diamonds[sample(nrow(diamonds),1000),]
>p=ggplot(data=sample,mapping=aes(x=carat,y=price,color=clarity))#定义的第一图层存储于p中
(2)几何对象
基本图层确定了数据源和映射后，通过加号(+)就可以不断地添加新图层.第二图层添加几何对象类的函数，在图中绘制图形元素其他类型的图形，如直方图、箱线图等。如点、线、多边形等，还可以用来绘制.
上面函数内部的基本参数都是一样的。以散点图为例:
geom_point(mapping=NULL,data=NULL,stat=”identity”,position=”identity”,na.rm=FALSE,…)
参数mapping用于构建映射，data指定数据集，如果在第一图层己经指定，则可以省略:stat用于这一层数据的统计变换:position用于这一层图形的位置调整，常用于条形图(bar)和直方图，取值为“identity”时表示直接显示，" dodge”为按分类变量并列放置，" stack”为堆叠放置，"fill”显示相对比例;" jitter”为增加扰动，常用于散点图，防止图形过分重叠。
> p+geom_point()+geom_smooth()
对上面的图形进行整体平滑:
> p=ggplot(data=sample,aes(x=carat,y=price))
> p+geom_point(aes(color=clarity))+geom_smooth()
进行数据映射时，函数aes()可用于设置图形样式，通过参数color,shape和size分别设置点的颜色、形状和大小按哪些向量分类，通过这些参数，即使一个简单的散点图也可以传递大量信息。
>sample=diamonds[sample(nrow(diamonds),100),]
>p=ggplot(data=sample,aes(x=carat,y=price))
>p+geom_point(aes(color=color,shape=cut,size=clarity),alpha=.5,position="jitter")
(3)标度
标度负责控制图形属性的显示方式，主要包括设置坐标轴刻度，修改颜色取值、图例样式等。使用标度类的函数，相当于添加一个新的图层，因此仍然用“+”连接函数，除了基本图层ggplot()其他图层的设置都可以应用于函数qplot()
设置坐标轴样式的标度函数一般以“scale x"开头
(4)统计变换
统计变换函数以“stat”开头，它们可以对原始数据进行某种函数变换，是非常重要的功能。我们可以自定义函数，基于原始数据计算并在图上表现出来，也可以通过它们改变“geom_函数画图的默认统计参数。
例如用stat_smooth对数据作loess平滑，在carat-price散点图上添加非线性回归线。
> sample=diamonds[sample(nrow(diamonds),1000),]
> ggplot(sample,aes(x=carat,y=price))+geom_point()+scale_y_log10()+stat_smooth()
第二图层添加散点;第三图层对Y轴作log10变换;第四图层添加平滑的统计变换
(5)分面
当我们想要观察某一分类变量对数据的影响情况时，仅通过shape, color区分是不够的，需要根据变量的不同取值进行分组、分别绘图。这时就要用到facet数，它控制数据分组的方法和排列形式，进行条件绘图。
常用的函数是facet_wrap(~x, ncol)，其中x表示分组变量，ncol表示图形的排列方式，即分成几列。也可以用facet_grid(x~.)替代。
> ggplot(sample,aes(x=carat,y=price))+geom_point(aes(colour=cut))+scale_y_log10()+stat_smooth()+facet_wrap(~cut,ncol=3)
(6)坐标系统
4.7图形保存
完成绘图后，最后一步是按照指定文件格式、属性保存和导出图形，以备以后使用。R绘制好的图可以保存成多种格式，对应的生成函数名即它的扩展名。可生成的文件格式有png jpeg和pdf:
png(file="myplot.png”，bg="transparent")
jpeg(file="myplot.jpeg”)
pdf(file="myplot.pdf”)
生成文件后，默认在后台扫一开，所以查看图形文件前需要用dev.off()关闭文件
此外，程序包ggplot2中的函数ggsave()也用于保存图形，并且可以指定为不同的文件类型。
ggsave(filename=default_name (plot)，plot=last_plot()，
device=default_device(filename)，path=NULL, scale=1，…)
filename指定生成文件的路径、名称及扩展名，文件路径也可以通过path设置;plot填写图形对象，默认为最后显示的图形:device指定要使用的设备，自动提取文件扩展名;scale为比例因子。将上面的饼图保存成一个pdf文件，只需要一条简单的指令就可以完成。
>ggsave(filename="d:/data/pie.pdf")
这样就生成了一个pdf文件，还可把图形保存成.png格式。
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