R语言数据可视化：指南、绘图及相关函数详解

### R 语言数据可视化：指南、绘图及相关函数详解 #### 1. 指南函数设置 在绘图时，可通过在比例函数中设置 `guide` 参数来使用指南函数。`guide` 参数可以是引号括起来的名称，也可以是完整的函数，例如 `guide="bins"` 或 `guide=guide_bins()`。具体函数的参数可查看相应的帮助页面。 #### 2. 影响坐标轴的指南函数 - **guide_axis()**：该函数有六个参数，可用于设置坐标轴标签、处理坐标轴刻度标签重叠的情况、设置标签角度、坐标轴位置以及绘图顺序。 - **guide_none()**：可与 `x` 和 `y` 比例函数配合使用，用于分配坐标轴标签，但不显示刻度线和刻度标签。通过 `title` 参数分配坐标轴标签，通过 `position` 参数指定标签位置，可设置为 “bottom”、“left”、“top” 或 “right”。 #### 3. 影响缩放变量键的指南函数 | 函数名称 | 适用数据类型 | 功能描述 | | ---- | ---- | ---- | | `guide_none()` | 非坐标轴比例函数 | 抑制缩放变量的键显示 | | `guide_legend()` | 未分箱连续数据、分箱连续数据、离散数据 | 设置带有缩放变量键的图例 | | `guide_bins()` | 未分箱连续数据、分箱连续数据、离散数据 | 设置带有不同步骤的条带，在步骤交点处显示级别 | | `guide_colorsteps()` | 未分箱连续数据、分箱连续数据、离散数据 | 是 `guide_bins()` 的一种变体，键为填充了比例颜色的矩形 | | `guide_colorbar()` | 连续数据（未分箱或分箱） | 对于未分箱连续数据，绘制连续渐变颜色比例；对于分箱比例，行为类似于 `guide_colorsteps()` | #### 4. guides() 函数使用 `guides()` 函数用于轻松为绘图分配一组指南。该函数没有指定的参数，而是将每个指南分配给应用该指南的美学参数，各指南之间用逗号分隔。结果可分配一个名称，该名称可用于添加到 `ggplot()` 的函数中，且名称添加到几何或统计函数时不包含括号，无需使用比例函数。 示例代码如下： ```R gd=guides( size=guide_legend( title="dpi" ), color=guide_legend( title=NULL ) ) ggplot( LifeCycleSavings, aes( pop75, pop15 ) ) + geom_point( aes( size=as.numeric( as.factor( cut( dpi, 5 ) ) ), color=after_scale( grey( (size+1)/12 ) ) ) ) + gd ``` 在上述代码中，首先将指南分配给对象 `gd`，设置好绘图后，在几何函数后包含名称 `gd` 来运行指南。注意，指南不是在比例函数中设置的。 #### 5. 绘制关键函数 有 16 个绘制关键函数，函数名称以 `draw_key_` 开头，后面跟着几何图形的名称，可用的几何图形名称有 `point`、`abline`、`rect` 等，具体如下： - `point` - `abline` - `rect` - `polygon` - `blank` - `boxplot` - `crossbar` - `path` - `vpath` - `dotplot` - `pointrange` - `smooth` - `text` - `label` - `vline` - `timeseries` 关键样式由几何和统计函数自动分配，但默认样式可以更改。通过将绘制关键函数分配给几何和统计函数中的 `key_glyph` 参数来更改样式，分配形式可以是引号括起来的几何图形名称，也可以是不带结尾括号且不加引号的完整函数名，例如 `key_glyph="abline"` 或 `key_glyph=draw_key_abline`。 #### 6. 切割、汇总和分面函数 - **切割函数**：用于将连续（数值）向量离散化，`ggplot2` 包中有三个切割函数：`cut_interval()`、`cut_number()` 和 `cut_width()`。这些函数基于基本函数中的 `cut()` 函数，可使用 `cut()` 的参数以及各自帮助页面中列出的参数。第一个参数 `x` 表示要切割成离散因子级别的数值向量。 - `cut_interval()`：根据 `n`（等长区间的数量）或 `length`（等长区间的长度）将数据范围切割成区间。若选择 `n`，区间宽度为数值向量范围除以 `n`；若选择 `length`，该值不一定能整除数据向量范围，函数会确定区间的起始值。`n` 和 `length` 都接受单元素数值向量。 - `cut_number()`：只有一个参数 `n`，表示区间数量，其行为类似于选择 `n` 时的 `cut_interval()`。 - `cut_width()`：提供更多灵活性。除 `x` 外，指定的参数有 `width`（区间宽度）、`center`（第一个区间的中心）、`boundary`（第一个区间的起始点）和 `closed`（区间是左闭还是右闭）。`width`、`center` 和 `boundary` 接受单元素数值向量，`width` 无默认值，`center` 和 `boundary` 的默认值为 `NULL`。`closed` 接受单元素字符向量，值必须为 “left” 或 “right”，默认值为 “right”，即区间右闭。 - **汇总函数和 resolution() 函数** - **汇总函数**：`ggplot2` 包中的汇总函数与以 `stat_summary` 开头的统计汇总函数配合使用。统计汇总函数接受 `fun` 参数，可将汇总函数分配给该参数。其中四个汇总函数基于 `Hmisc` 包中的函数，运行这些函数时 `Hmisc` 包必须安装，但无需加载，这些函数包括 `mean_cl_boot()`、`mean_cl_normal()`、`median_hilow()` 和 `mean_sdl()`，第五个函数是 `mean_se()`。所有汇总函数都接受两个参数：`x` 表示要汇总的数值向量，`...` 表示 `Hmisc` 包中对应函