R语言统计分析——ggplot2绘图2——几何函数

参考资料：R语言实战【第2版】

        ggplot()函数指定要绘制的数据源和变量，几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示（使用点、线、条和阴影区）。目前有37个函数可供使用，下面为常用的几个几何函数：

函数	添加	选项
geom_bar()	条形图	color、fill、alpha
geom_boxplot()	箱线图	color、fill、alpha、notch、width
geom_density()	密度图	color、fill、alpha、linetype
geom_histogram()	直方图	color、fill、alpha、linetype、binwidth
geom_hline()	水平线	color、alpha、linetype、size
geom_jitter()	抖动点	color、size、alpha、shape
geom_line()	线图	color、alpha、linetype、size
geom_point()	散点图	color、alpha、shape、size
geom_rug()	地毯图	color、sides
geom_smooth()	拟合曲线	method、formula、color、fill、 linetype、size
geom_text()	文字注释	很多，见函数的帮助
geom_violin()	小提琴图	color、fill、alpah、linetype
geom_vline()	垂直线	color、alpha、linetype、size

演示示例如下：

# 加载数据集
data(singer,package="lattice")
# 创建直方图
ggplot(singer,aes(x=height))+geom_histogram()
# 创建箱线图
ggplot(singer,aes(x=voice.part,y=height))+geom_boxplot()

        需要注意的是，创建直方图时只有变量x是指定的，但创建箱线图时变量x和y都需要指定。geom_histgrom()函数在y变量没有指定时默认对y轴变量计数。

        每个的几何函数具有一组可以用来修改它的表示的选项。常见的选项如下：

选项	描述
color	对点、线、填充区域的边界进行着色
fill	对填充区域着色，如条形图和密度区域
alpha	颜色的透明度，从0（完全透明）到1（不透明）
size	点的尺寸和线的宽度
shape	点的形状（和pch参数一样）
position	绘制诸如条形图和点等对象的位置。对条形图来说， "dodge"将分组条形图并排， "stacked"堆叠分组条形图， "fill"垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。对于点来说， "jitter"减少点重叠
binwidth	直方图的宽度
notch	表示方块图是否应为缺口（TRUE/FALSE）
sides	地毯图的安置（ "b"=底部， "l"=左部， "t"=顶部， "r"=右部， "bl"=左下部）
width	箱线图的宽度

        示例如下：

# 加载ggplot2包
library(ggplot2)
# 加载数据集
data(Salaries,package="car")
# 绘制箱线图
ggplot(Salaries,aes(x=rank,y=salary))+
  geom_boxplot(fill="cornflowerblue",
               color="black",
               notch=TRUE)+
  geom_point(position="jitter",
             color="blue",
             alpha=0.5)+
  geom_rug(sides="l",color="black")

        该图显示了不同学术地位对应薪水的缺口箱线图。实际的观察值（教师）是重叠的，因而给予一定的透明度以避免遮挡箱线图。它们还抖动以减少重叠。最后，一个地毯图设置在左侧以指示薪水的一般扩散。

        当几何函数组合形成新的图时，ggplot2包的真正力量就会得到展示：

# 加载ggplot2包
library(ggplot2)
# 加载数据集
data(singer,package="lattice")
#将小提琴图和箱线图合并展示
ggplot(singer,aes(x=voice.part,y=height))+
  geom_violin(fill="lightblue")+
  geom_boxplot(fill="lightgreen",width=0.2)

        把箱线图和小提琴图结合在一起形成一个新的图形（展示在图19-7中）。箱线图展示了在singer数据框中每个音部的25%、 50%和75%分位数得分和任意的异常值。对于每个声部身高范围上的得分分布，小提琴图展示了更多视觉线索。