前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >R语言可视化——直方图及其美化技巧!

R语言可视化——直方图及其美化技巧!

作者头像
数据小磨坊
发布2018-04-11 11:53:18
2.4K0
发布2018-04-11 11:53:18
举报
文章被收录于专栏:数据小魔方数据小魔方

今天介绍关于直方图的美化技巧!

数据集仍然使用上一节使用到的有关钻石的数据信息。

data(diamonds)

set.seed(42)

small <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]

head(small)

以上通过设定随机种子,从diamonds中随机抽取了1000个数据作为我们制作直方图的样本数据(源数据集有点大)。

直方图的做法与我们之前做柱形图(条型图)所使用函数主题语法大致相同,不同仅仅在于添加的图层对象为geom_histogram()

由于直方图呈现数据分布趋势,所以仅需一个数值型变量进入即可。

ggplot(small)+geom_histogram(aes(x=price))

ggplot(small,aes(price))+geom_histogram()

以上两句直方图语法是等价的,也就是说,无论参数price在ggplot函数中,还是在图层对象geom_histogram括号内,只要是被aes()美学映射包括着,都将作用于全局。

当然如果在直方图参数中添加颜色映射,那么就可以做出堆积直方图。

ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram()

当颜色变量(因子变量)进入aes内的时候,默认直方图输出为堆积直方图。(大家是否想起了之前学过的柱形图,可以通过设置position参数对多序列柱形进行堆积、簇状转换)。

我们尝试着将position=stack参数加入geom_histogram(position="stack")参数中,看下以上说法是否可靠。

ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram(position="stack")

果然不出所料,加入分类变量时的直方图,其位置调整与柱形图如出一辙,那么我们可以将position的几个参数挨个尝试:

ggplot(small,aes(price,fill=cut,alpha = 1/10))+geom_histogram(position="identity") #position=identity,即不对直方图位置作任何变换。

ggplot(small,aes(price,fill=cut,alpha = 1/10))+geom_histogram(position="dodge") #position=dodge,将各系列位置错开成簇状直方图。

ggplot(small,aes(price,fill=cut,alpha = 1/10))+geom_histogram(position="fill") #position=fill,将各系列位置错开成堆积百分比直方图。

以上就是关于直方图几种常用形式,接下来讲关于直方图图表元素调整。

直方图的binwidth参数控制直方图组距大小。

ggplot(diamonds, aes(carat))+geom_histogram(binwidth = 0.01)

ggplot(diamonds, aes(carat))+geom_histogram(binwidth = 0.2)

当然也可以在直方图中直接添加fill填充为喜欢的颜色。

ggplot(diamonds, aes(carat))+geom_histogram(binwidth = 0.1,fill="steelblue")

使用外部主题命令:

ggplot(diamonds, aes(carat))+geom_histogram(binwidth = 0.1)+theme_stata()+scale_fill_stata() #以上使用了stata的主题及配色模板

ggplot(diamonds, aes(carat))+geom_histogram(binwidth = 0.1)+theme_solarized()+scale_fill_solarized() #以上使用了solarized主题及配色模板

手动自定义颜色:

ggplot(diamonds, aes(carat,fill="steelblue"))+geom_histogram(binwidth = 0.1)+theme_few()+scale_fill_manual(values="#FB882C")+ theme(strip.background=element_blank(),legend.position="none")

ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram(position="fill") +theme_wsj()+scale_fill_wsj()+theme(strip.background=element_blank(),legend.position="none")

ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram(position="fill") +theme_economist(base_size=14)+scale_fill_economist()+theme(strip.background=element_blank(),legend.position="none")

关于直方图的分面技巧:

ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram()+facet_wrap(~cut)

ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram()+facet_wrap(~cut)+theme_wsj()+scale_fill_wsj()+guides(fill=guide_legend(title=NULL)) #关于直方图的封面技巧

ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram()+facet_wrap(~cut)+theme_economist(base_size=14)+scale_fill_economist()+guides(fill=guide_legend(title=NULL))

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2016-09-23,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 数据小魔方 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档