R语言可视化——ggplot的theme订制
ggplot作图系统在R预言诸多可视化包中之所以如此的风靡，除了它拥有自己的图层理念之外，我觉得还要归功于它对于图表细节元素的灵活调整。
对于ggplot的初学者而言，可能没有太多的在意图表的主题是否优雅，配色是否美观，仅求能够准确无误的出图就OK了。
但是如果仅限于此，那么使用ggplot作图真的就是杀鸡用了宰牛刀了。
就拿默认的图表来说，虽然你只靠两句代码就可以跑出来一幅还算及格的图表，可是ggplot语法博大精深，背后给你的代码默认匹配的参数不计其数。
其中有一组特别庞大的参数组就是theme（）参数：
默认的图表再不添加任何自定义主题和配色的情况下，软件会给出默认的主题和配色：
默认主题是theme_gray,中一共给出了两套主题，分别是theme_gray、theme_bw
接下来我们来一步步验证：
首先加载包：
library（ggplot2）
library（reshape2）
library(ggtheme)
data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌","脸书","亚马逊","腾讯"),Conpany = c("Apple","Google","Facebook","Amozon","Tencent"),Sale2013 = c(5000,3500,2300,2100,3100),Sale2014 = c(5050,3800,2900,2500,3300),Sale2015 = c(5050,3800,2900,2500,3300),Sale2016 = c(5050,3800,2900,2500,3300))
mydata<-melt(data,id.vars=c("Name","Conpany"),variable.name="Year",value.name="Sale")
ggplot(mydata,aes(Conpany,Sale,fill=Year))+geom_bar(stat="identity")
以上代码（已经简化的不能再简化了，不夸张的说，再少一个标点符号，就要报错了）跑出来的默认堆积条形图。
可是在R预言可视化这个领域内，以上图表绝对是一个烂大街的货色，怎么说呢，因为你不修改主题，它搭配的主题永远都是theme_gray
ggplot(mydata,aes(Conpany,Sale,fill=Year))+geom_bar(stat="identity")+theme_gray()
ggplot(mydata,aes(Conpany,Sale,fill=Year))+geom_bar(stat="identity")+theme_bw()
以上两个图表分别套用了默认主题theme_gray()和备用主题theme_bw()，所以看去来前者与第一幅图无异，后者则差别很大。
虽然看起来修改主题好像很简单的样纸，殊不知，在主题内部，该函数是设定了不计其数、让人眼花缭乱的参数。
你可以通过theme_gray 查看主题函数内的参数配置：
theme_gray
theme_bw
哈哈看傻眼了吧，其实仔细捋一捋，主题函数内的参数虽然繁杂，但是绝对算不上晦涩。
以下是自己整理的主题参数列表：
通过设定主题参数，你也可以制作专属的图表主题模板。
接下来我将设定一个简单的主题模板用于修改以上的图表主题；
theme_xmf <- function(..., bg='white'){
require(grid)
theme_classic(...) +
theme(rect=element_rect(fill=bg),
plot.margin=unit(rep(0.5,4), 'lines'),
panel.background=element_rect(fill='transparent', color='transparent'),
panel.border=element_rect(fill='transparent', color='transparent'),
panel.grid=element_blank(),
axis.title = element_text(color='black', vjust=0.1),
axis.ticks.length = unit(-0.3,"lines"),
axis.ticks = element_line(colour = "grey20"),
legend.title=element_blank(),
legend.key=element_rect(fill='transparent', color='transparent'))
}
套用自己的自定义主题：
ggplot(mydata,aes(Conpany,Sale,fill=Year))+geom_bar(stat="identity")+theme_xmf()
这里要强调一点，主题中是不包含颜色模板设定的，因为颜色的使用场景及类别比较复杂，会有专门的颜色标度进行设定，其实就是scale_colour_xxx()/scale_fill_xxx()进行设定（分别为点、线色以及区域色）
这里暂且使用一个RColorbrewer色板中的渐变色装饰一下，不做过多解释，下一节，专门讨论颜色。
ggplot(mydata,aes(Conpany,Sale,fill=Year))+geom_bar(stat="identity")+theme_xmf()+scale_fill_brewer(palette="Blues")
至于图表中的颜色填充顺序和图例相反，这个问题只需追加一句代码即可：
ggplot(mydata,aes(Conpany,Sale,fill=Year))+geom_bar(stat="identity")+theme_xmf()+scale_fill_brewer(palette="Blues")+guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE))
其他的细节设定，下节讲。