R语言绘图系列：

使用geom_label绘制标签散点图

绘制点，并通过nudge参数对标签进行x轴和y轴上的平移

使用angle参数对标签角度进行设置

geom_label可以使用fill对颜色进行填充,fontface设置字体，geom_text不能填充颜色

parse参数意思是前面传入的是一个数学表达式，size定义标签相对大小。

画一个散点图

annotate函数传入标签

添加矩形

添加短线段

2.1 guide_legend函数（主要参数：color, shape, size）

图例调整函数也属于标度函数的一类，但不可以直接使用加号来连接，必须放在函数中，作为一个参数。

guide_colorbar和guide_legend设置的是不同的图例，guide_colorbar定义色条图例，guide_legend定义普通图例。

2.2 标度函数scale

对于连续型变量，使用的参数是scale_xxx_continous()，对于分类型变量，使用的是scale_xxx_discrete()。

2.3：theme函数

在theme函数中，与图例有关的主要参数有：

标题主要有五种：主标题，副标题，角注，x轴标签和y轴标签

ggtitle()只能定义标题和副标题，默认的位置在左上角。

data:一般指要输入一个数据框

x:表示单独的一个对象，一般都是向量，也可以是矩阵或者列表

x和y:函数需要两个输入变量

x,y,z:函数需要三个输入变量

formula:公式

...：，在help文档中的三个点表示参数可传递，或者表示参数没有数量限制

na.rm:删除缺失值

color选项和明显用来控制颜色

select 与选择有关

font与字体有关

font.axis 就是坐标轴的字体

lty 是line type，线条类型

lwd是line width，线条宽度

method 软件算法

main:字符串,不能是向量

na.rm : TRUE或者FALSE

axis : side参数只能是1到4，调节坐标轴方向。1，2，3，4分别代表左下右上

fig:包含四个元素的向量

row：排，行

col：列

R 有几种用于制作图形的系统，但 ggplot2 是最优雅和最通用的系统之一。与大多数其他图形包不同，ggplot2 具有基于图形语法的底层语法，它允许您通过组合独立组件来组合图形。如果想要更加了解ggplot2，请阅读 ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis ，可以从 https://ggplot2-book.org/getting-started.html 学习本书

所有的图都由数据data，想要可视化的信息，映射mapping（即数据变量如何映射到美学属性的描述）组成

1. 图层（layers） 是几何元素和统计变换的集合。几何对象，简称 geoms ，代表你在图中实际看到的东西：点、线、多边形等等。 统计转换，简称 stats ，总结数据:例如，装箱和计数观察，以创建一个直方图，或拟合一个线性模型。

2. Scales 将数据空间中的值映射到美学空间中的值。这包括颜色、形状和大小的使用。Scale还绘制图例和轴，这使得从图中读取原始数据值成为可能(反向映射)。

3. 坐标（coords） 或坐标系统描述如何将数据坐标映射到图形的平面。它还提供了轴和网格线来帮助读取图形。我们通常使用笛卡尔坐标系，但也可以使用其他一些坐标系，包括极坐标和地图投影。

4. 刻面（facet） 指定如何拆分数据子集并将其显示为小倍数。这也被称为条件反射或网格/格子。

5. theme 控制更精细的显示点，如字体大小和背景颜色。

ggplot2有许多参数，可根据需求自行选取，具体参数详情可见 https://ggplot2.tidyverse.org/reference/index.html

基础绘图：由 ggplot(data,aes(x,y))+geom_ 开始,至少包含这三个组件，可以通过"+"不断的添加layers, scales, coords和facets。

Geoms ：几何对象，通常，您将使用geom_函数创建层，以下为常用的图形：

geom_bar() ：直方图，条形图

geom_boxplot() ：box图

geom_density() ：平滑密度估计曲线

geom_dotplot() ：点图

geom_point() :点图

geom_violin() ：小提琴图

aes()，颜色、大小、形状和其他审美属性

要向绘图添加其他变量，我们可以使用其他美学，如颜色、形状和大小。

按照属性定义

它们的工作方式与 x 和 y 相同，aes()：

aes(displ, hwy, colour = class) #按照某个属性着色

aes(displ, hwy, shape = drv) #按照某个属性定义

aes(displ, hwy, size = cyl) #按照某个属性定义

整体自定义

geom_xxx(colour =自定义颜色)

geom_xxx(shape=形状编号)

geom_xxx(size =编号大小定义 0-10)

注意根据需求按照aes()还是geom进行添加属性

以下为R语言中各shape形状编号

scale控制如何将数据值转换为视觉属性的细节。

labs()和lims() 是对标签和限制进行最常见调整。

labs() ，主要对图形进行调整，注释等

labs()括号内参数：title主标题，subtitle副标题，caption右下角描述，tag左上角

xlab() ，x轴命名

ylab() ，y轴命名

ggtitle() ，标题

lims()

xlim() , xlim(a,b) 限制坐标(a，b)

ylim() ， ylim(a,b) 限制坐标(a，b)

scale_alpha() 透明度尺度

scale_shape() ， 搭配aes(shape=某个属性)使用

参数：name ，solid =T/F是否填充

scale_size()搭配aes(size=某个属性)使用

参数：name，range =c(0, 10)

1.适用于发散和定性的数据

a. scale_colour_brewer() ，scale_colour_brewer(palette =" ")，scale_colour_brewer(palette ="Green ")

palette来自RcolorBrewer包，所有面板：

b. scale_colour_manual()

scale_colour_manual(values=c( )) 可以 自定义颜色 ，常用的参数

values可直接定义颜色，但是建议使用命名向量，例如

values=c("8" = "red", "4" = "blue", "6" = "darkgreen", "10" = "orange")

PS：注意在aes(colour=factor()),一定要把因素转换为factor型，否则无效

2.适用于连续的值，渐变颜色

a. scale_colour_gradient()

scale_colour_gradient (low =" ",high=" ")，根据值大小定义颜色,创建两个颜色梯度(低-高)，

b. scale_colour_gradient2()

scale_colour_gradient2(low = " ",mid = " ",high = " ")创建一个发散的颜色梯度(低-中-高)

c. scale_colour_gradientn()

创建一个n色渐变，scale_colour_gradientn(colours =许多R语言中的颜色面板)，

默认坐标系是笛卡尔 coord_cartesian()

一般不会修改

facet_grid() ，在网格中布置面板

facet_grid(rows = vars() ) cols或rows = vars(因素)，图形按列或行分割

facet_wrap()

facet_wrap(vars( ), ncol =n) , ncol或者nrow,分为多少行多少列

theme_bw() ，可以覆盖所有主题，背景变为白色,我们在文章中所用的图片大都需要该背景。

或者用 theme_classic() ，同时去除了网格线

theme() ，修改主题的组件，里面涉及多个参数，根据需求调整

常见参数：

legend.position，图例的位置,包括 "left" 左, "right" 右, "bottom" 下, "top" 上和"none",不显示