动态图可视化：如何、创建具有精美动画图

拓端

发布于 2021-12-16 12:33:34

8090

发布于 2021-12-16 12:33:34

原文链接：http://tecdat.cn/?p=8003

演示数据集

library(gapminder)
head(gapminder)

## # A tibble: 6 x 6
##   country     continent  year lifeExp      pop gdpPercap
##   <fct>       <fct>     <int>   <dbl>    <int>     <dbl>
## 1 Afghanistan Asia       1952    28.8  8425333      779.
## 2 Afghanistan Asia       1957    30.3  9240934      821.
## 3 Afghanistan Asia       1962    32.0 10267083      853.
## 4 Afghanistan Asia       1967    34.0 11537966      836.
## 5 Afghanistan Asia       1972    36.1 13079460      740.
## 6 Afghanistan Asia       1977    38.4 14880372      786.`

静态图

p <- ggplot(
  gapminder, 
  aes(x = gdpPercap, y=lifeExp, size = pop, colour = country)
  ) +
  geom_point(show.legend = FALSE, alpha = 0.7) +
  scale_color_viridis_d() +
  scale_size(range = c(2, 12)) +
  scale_x_log10() +
  labs(x = "GDP per capita", y = "Life expectancy")
p

基本

状态之间的过渡长度将设置为与它们之间的实际时间差相对应。

标签变量：frame_time。给出当前帧所对应的时间。

创建面板：

让视图跟随数据在每帧中变化

逐步衰减

显示原始数据作为背景

您可以根据需要显示过去和/或将来的原始数据并设置其样式。

静态图

p <- ggplot(
  airquality,
  aes(Day, Temp, group = Month, color = factor(Month))
  ) +
  geom_line() +
  scale_color_viridis_d() +
  labs(x = "Day of Month", y = "Temperature") +
  theme(legend.position = "top")
p

让数据逐渐出现

按天显示（x轴）

在数据的几个不同阶段之间进行转换

数据准备：

library(dplyr)
mean.temp <- airquality %>%
  group_by(Month) %>%
  summarise(Temp = mean(Temp))
mean.temp

## # A tibble: 5 x 2
##   Month  Temp
##   <int> <dbl>
## 1     5  65.5
## 2     6  79.1
## 3     7  83.9
## 4     8  84.0
## 5     9  76.9`

创建平均温度的条形图：

p <- ggplot(mean.temp, aes(Month, Temp, fill = Temp)) +
  geom_col() +
  scale_fill_distiller(palette = "Reds", direction = 1) +
  theme_minimal() +
  theme(
    panel.grid = element_blank(),
    panel.grid.major.y = element_line(color = "white"),
    panel.ontop = TRUE
  )
p