绘图-完美简单的分组边界你应该学这个！

作图丫

发布于 2022-03-29 13:42:43

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发布于 2022-03-29 13:42:43

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导语

GUIDE ╲

广义上讲，ggplot2的主要目的是数据可视化，以便用户分析数据，而不是提供实用的工具来构成自定义图样。ggforce设计的目的是为ggplot2图形进行补充，更好的反映数据的分布情况。在本文中，主要介绍了ggforce对散点图添加分组边界和一些附加的可视化功能。

ggforce安装

###安装ggforce及其他需要用到的包
install.packages("tidyverse")
install.packages("ggforce")
install.packages("nycflights13")
library(tidyverse)
library(ggforce)
library(nycflights13)

可视化介绍

本示例将使用nycflights13包中的数据，基于ggplot通过地理位置对机场进行可视化。

###对数据可视化（散点图）
p <- airports %>%
  filter(lon < 0, tzone != "\\N") %>%
  ggplot(aes(lon, lat, color = tzone)) + 
  geom_point(show.legend = FALSE)  
p

用ggforce进行轮廓绘制

ggforce中有四个标记函数，它们在数据周围绘制的形状而有所不同

geom_mark_circle()
geom_mark_ellipse()
geom_mark_hull()
geom_mark_rect()

##从geom_mark_rect（）开始：在每个组周围绘制一个圆角矩形
p +
  geom_mark_rect()

###使用geom_mark设置标签参数(pic.1)
p + 
  geom_mark_rect(aes(label = tzone))

##重置主题并且隐藏图例(pic.2)
p + 
geom_mark_rect(aes(label = tzone), show.legend = FALSE) +
  theme_void()

pic.1

pic.2

在大多数情况下，使用矩形或者圆形边框并不能完全满足我们的需求，那么就需要使用更加个性化的形状！这就要用到geom_mark_hull()函数了。

##添加更复杂的轮廓
library(concaveman)
p + 
  geom_mark_hull(aes(label = tzone)) +
  theme_void()

##填充
p + 
  geom_mark_hull(aes(label = tzone, fill = tzone), show.legend = FALSE) +
  theme_void()

ggforce的放大功能

为了更细致的观察图片的各个部分，ggforce提供了个性化的放大功能，用户可以通过设置坐标去任意放大某个部分，通过facet_zoom()去实现此功能，往往会生成两个图片，一个展示完整图片，另一个针对特定区域。

###放大左下角粉色部分（通过xlim,ylim设置坐标）
p +
  facet_zoom(xlim = c(-155, -160.5), ylim = c(19, 22.3))

##也可以通过选择类别的名称对特定的类别j进行放大
p +
  facet_zoom(xy = tzone == "Pacific/Honolulu")
##这两种都会得到如下的结果--放大粉色部分

应用示例

p +
  geom_mark_hull(aes(label = tzone, fill = tzone), show.legend = FALSE, expand = unit(3, "mm")) +
  theme_no_axes() +
  facet_zoom(x = tzone == "America/Los_Angeles")

通过Voronoi优化位置

library(deldir)
p +
  geom_mark_hull(aes(fill = tzone), expand = unit(3, "mm")) +
  coord_cartesian(xlim = c(-130, -180), ylim = c(50, 75))  +
  geom_voronoi_segment()

附加功能1：在饼状图中提取某一部分

##原始图形
planes %>%
  count(engine) %>%
  ggplot() +
  geom_arc_bar(aes(x0 = 0, y0 = 0, r0 = 0.7, r = 1, amount = n, fill = engine), alpha = 0.3, stat = "pie") 
##提取后
planes %>%
  count(engine) %>%
  mutate(focus = ifelse(engine == "Turbo-jet", 0.2, 0)) %>%
  ggplot() +
  geom_arc_bar(aes(x0 = 0, y0 = 0, r0 = 0.7, r = 1, amount = n, fill = engine, explode = focus), alpha = 0.3, stat = "pie") +
  theme_no_axes()

‍

附加功能2：桑基图的绘制

###
prep_planes <- planes %>%
  filter(year > 1998, year < 2005) %>%
  filter(engine != "Turbo-shaft") %>%
  select(manufacturer, engine) %>%
  head(500)

prep_planes %>%
  gather_set_data(1:2) %>%
  ggplot(aes(x, id = id, split = y, value = 1))  +
  ##隐藏图例
  geom_parallel_sets(aes(fill = engine), show.legend = FALSE, alpha = 0.3) +
  ##改变填充和字体颜色
  geom_parallel_sets_axes(axis.width = 0.1, color = "lightgrey", fill = "white") +
  ##删除标签的旋转
  geom_parallel_sets_labels(angle = 0) +
  theme_no_axes()

小编总结

ggforce是ggplot2的一个很棒的补充包，可以很清晰地反映数据的分布趋势和特征，除了本文提到的内容以外，ggforce还有很多有趣的功能，比如ggforce包中geom_sina参数可以整合小提琴图和箱型图去对数据进行可视化。希望大家可以在绘图的时候应用到ggforce去让你的图片更加美观！

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。

原始发表：2021-03-22，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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