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R语言ggplot2包绘制精美散点图的详细教程

创作时间:
作者:
@小白创作中心

R语言ggplot2包绘制精美散点图的详细教程

引用
1
来源
1.
https://college.mimazi.net/cms/article-158.html

在数据可视化中,散点图是一种常用且强大的工具,可以帮助我们直观地展示两个变量之间的关系。而R语言中的ggplot2包提供了灵活而强大的功能,使得绘制精美的散点图变得简单而富有表现力。

下面将介绍如何使用ggplot2包来绘制令人印象深刻的散点图:

步骤1:安装和加载ggplot2包

首先,在R环境中确保已经安装了ggplot2包。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:

install.packages("ggplot2")

然后,加载ggplot2包以便可以使用其中的函数和功能:

library(ggplot2)

步骤2:准备数据

接下来,准备你想要绘制散点图的数据。

读取数据并查看:

dat <- read.csv("data1.csv",header = T)
head(dat)

步骤3:创建散点图

使用ggplot()函数创建一个基础的绘图对象,并指定数据来源和变量映射:

# dat是读取的数据框,x和y是要在散点图中显示的变量  
ggplot(dat, aes(x=Length, y=Width)) + geom_point() + theme_classic()  

步骤4:散点图美化

修改散点颜色

ggplot(dat, aes(x=Length, y=Width)) + geom_point(color = "blue") + theme_classic()  

使用分类变量着色

ggplot(dat, aes(x=Length, y=Width)) + geom_point(aes(color = Species)) + theme_classic()  

使用连续变量着色

ggplot(dat, aes(x=Length, y=Width)) + geom_point(aes(color = Length))+ theme_classic()  

修改点的大小

进行统一大小设置

ggplot(dat, aes(x=Length, y=Width)) + geom_point(aes(color = Species),size = 3) + theme_classic()  

设置为连续变量

ggplot(dat, aes(x=Length, y=Width)) + geom_point(aes(color = Species,size = Width))+ theme_classic()  

轴标签和图例位置设置

p <- ggplot(dat, aes(x=Length, y=Width,color = Species)) +  
geom_point(aes(color = Species), size = 3) +  
labs(x = "xlab", # x轴标签设置  
y = "ylab", # y轴标签设置  
color = "labs")+ #图例标签设置  
theme_classic() + #修改主题  
theme(legend.position = "right")#设置图例位置  
p  

添加置信椭圆

p +stat_ellipse(aes(color=Species),level = 0.95)#设置置信水平,常用90%、95%或99%  

通过指定分组进行分面展示

p +facet_grid(.~Species, #指定使用"Species"变量来创建行和列的面板  
scale = 'free', #设置x轴、y轴刻度为自由缩放  
space = 'fixed') + #设置所有面板具有相同的大小  
theme_bw()  

添加拟合曲线

可选拟合方法(method):
"lm"线性回归拟合,"glm"广义线性模型拟合
"gam"广义可加模型拟合, "loess"局部加权散点平滑法拟合,
"auto"自动选择拟合方法

p +stat_smooth(method = "auto", #线性拟合方法选择,此处为自动选择  
se = T, #是否添加置信区间  
level = 0.95, #设置置信区间  
fill = "grey", #设置置信区间颜色  
alpha = 0.4 #置信区间透明度(0~1)  
)  

添加相关系数

可选相关性分析方法
"pearson", "kendall", "spearman"

cor_method <- "pearson"  
p +stat_cor(aes(colour = Species),  
method = cor_method)  

参考资料:
https://ggplot2.tidyverse.org/reference/ggtheme.html

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