学好R语言绘图，你只需这样一个网站就够了
话不多说，上网址： https://www.r-graph-gallery.com/ r-garp-gallery收入了大量利用R语言绘制的图形，这些图形包含了很多方面，通过这个网站，我们可以方便直观观察到R语言所能做的一些图形。
1. 简单介绍
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- 1. 网站对绘图进行了分类
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- 2. 网站提供搜索功能，可以搜索需要的图形类型，例如heatmap
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- 3. 每一个图形都给出了代码
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- 4. 将代码复制到Rstudio中逐条运行
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2. 样例展示
2.1 词云
- 1. 安装所需要的包
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- 2. 载入相关的包
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- 3.绘制词云
# Change the shape:
wordcloud2(demoFreq, size = 0.7, shape = 'star')
# Change the shape using your image
wordcloud2(demoFreq, figPath = "~/Desktop/R-graph-gallery/img/other/peaceAndLove.jpg", size = 1.5, color = "skyblue", backgroundColor="black")
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2.2 气泡图
- 1. 安装所需要的包
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- 2. 载入安装包
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- 3. 最基本的气泡图
geom_point()
data <- gapminder %>% filter(year=="2007") %>% dplyr::select(-year)
# Most basic bubble plot
ggplot(data, aes(x=gdpPercap, y=lifeExp, size = pop)) +
geom_point(alpha=0.7)
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- 4. 用
scale_size()
我们需要在上一张图表上改进的第一件事是气泡大小。scale_size()允许使用range参数设置最小和最大圆圈的大小。请注意，您可以使用来定制图例名称name。
data <- gapminder %>% filter(year=="2007") %>% dplyr::select(-year)
# Most basic bubble plot
data %>%
arrange(desc(pop)) %>%
mutate(country = factor(country, country)) %>%
ggplot(aes(x=gdpPercap, y=lifeExp, size = pop)) +
geom_point(alpha=0.5) +
scale_size(range = c(.1, 24), name="Population (M)")
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- 5. 添加第四个维度：颜色
data <- gapminder %>% filter(year=="2007") %>% dplyr::select(-year)
data %>%
arrange(desc(pop)) %>%
mutate(country = factor(country, country)) %>%
ggplot(aes(x=gdpPercap, y=lifeExp, size=pop, color=continent)) +
geom_point(alpha=0.5) +
scale_size(range = c(.1, 24), name="Population (M)")
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- 6. 变得漂亮
一些经典的改进： 使用viridis包装获得漂亮的调色板 使用的theme_ipsum()所述的hrbrthemes包 定制轴职称xlab和ylab 将笔划添加到圆圈：更改shape为21并指定color（笔划）和fill
# Libraries
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(hrbrthemes)
library(viridis)
# The dataset is provided in the gapminder library
library(gapminder)
data <- gapminder %>% filter(year=="2007") %>% dplyr::select(-year)
# Most basic bubble plot
data %>%
arrange(desc(pop)) %>%
mutate(country = factor(country, country)) %>%
ggplot(aes(x=gdpPercap, y=lifeExp, size=pop, fill=continent)) +
geom_point(alpha=0.5, shape=21, color="black") +
scale_size(range = c(.1, 24), name="Population (M)") +
scale_fill_viridis(discrete=TRUE, guide=FALSE, option="A") +
theme_ipsum() +
theme(legend.position="bottom") +
ylab("Life Expectancy") +
xlab("Gdp per Capita") +
theme(legend.position = "none")
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3. 总结
通过不断地对比，是不是发现原来用R语言绘图狠简单，作者由于时间有限，只能列出几个出来，剩下的要靠大家自己进行挖掘尝试。
本文参与 腾讯云自媒体分享计划，分享自作者个人站点/博客。
原始发表：2020-04-19 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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