R语言:ggplot2包

我们将学习R中 最受欢迎 的软件包之一，它是ggplot2：图形语法的实现。 我正在使用R中提供的iris数据集。ggplot2在多个图层中创建绘图。我已经用ggplot创建了 相关热图 。我在博客的最后提供了更多资源。

ggplot的结构看起来：

ggplot (data = data used for plot, aes=(mappings)) + geom_functions

geom_function是用于创建绘图的图层。

我们将通过示例看到详细说明。

首先，我们将使用以下命令在R中安装ggplot2包并加载：

install.packages("ggplot2") 
library(ggplot2)

我们将使用iris数据进行进一步分析，我们先来检查数据。

# 数据检查
head(iris)

我们将开始绘制物种的萼片长度和萼片宽度之间的散点图。

Plot <- ggplot(data = iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) + geom_point()

所以这里的数据组件采用iris数据集，aes采用萼片长度和萼片宽度作为绘图的x和y值，geom_point（）绘制散点图

Plot1 <-  ggplot(data= iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width,color=Species)) + geom_point()

让我们通过在aes中添加颜色来为不同物种着色。

Plot1 <-  ggplot(data= iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width,color=Species)) + geom_point()

线性图

Plot2 <- ggplot(data= iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) + geom_line()

双轴 - 绘图线和散点图一起

Plot3 <- ggplot(data= iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width,color=Species)) + geom_point() + geom_line()

在ggplot中平滑拟合模型

gplot(data= iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width,color=Species)) + geom_point() + geom_smooth(method ="lm")

让我们对不同物种有不同的散点图。 Facets根据一个或多个离散变量的值将绘图划分为子图。

Plot5<- ggplot(data= iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width,color=Species)) + geom_point()+ facet_wrap(~Species, nrow=2, ncol=2)

扩展到ggplot2

还有更多的包是ggplot2的扩展。 我们将看到'GGally'和gridExtra包。

• GGally-使用以下命令基于GGally从数据集中绘制所有可能的关系：

library(GGally)
ggpairs(iris)

正如我们在下面的图像中看到的，ggpair正在绘制可用数据集中所有可能的关系。 可以作为EDA的开始但是如果数据集很大则需要花费很长时间才能产生结果。 我在下面的资源部分提供了文档链接。

• gridExtra-使用gridExtra我们可以在单个输出窗口中组合多个绘图，就像一个易于使用和应用的仪表板。 使用以下命令。

library(gridExtra)
grid.arrange(Plot1, Plot3, ncol=2)

进一步的阅读和资源：

ggplot Documentation Cheat Sheet ggplot Top R Packages Awesome R R Packages GGally- Extension to ggplot2 gridExtra

原文链接： https://www.analytics-tuts.com/ggplot-in-r/

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