是否有针对ggplot2的美学表格或目录？
是否有针对ggplot2的美学表格或目录？
提问于 2012-07-26 03:42:13
我是ggplot2的新手，一直在努力寻找一份全面的美学清单。我想我理解它们的目的，但很难知道哪一个可以在各种情况下使用(主要是geom？)。Hadley的网站偶尔会在各个geom的页面上列出可用的美学，R doc偶尔(尽管更少)也会做同样的事情。我甚至找到了一个两者不太匹配的geom。
我在这里搜索评论寻找答案，甚至买了这本书！遗憾的是，没有任何帮助。
我认为如果有一张表，在一个维度上列出所有的美学和所有的几何图形(以及其他物体？)在另一个列表中列出。
有没有人知道这样的事情？
在R中有没有一种简单的方法(命令)来列出可以应用于对象的所有美学？
下面是一个表的启动方式：
List x y fill size colour linetype . . .
geom_point Yes Yes Yes Yes Yes No
geom_abline Yes Yes No Yes Yes Yes
.
.
.美学定义/参数的目录也是一个非常有用的参考。
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2012-07-27 15:32:06
下面是每个geom的default_aes，
colour size linetype alpha fill weight shape width height angle hjust vjust family fontface lineheight
abline black 0.5 1 yes -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
area yes 0.5 1 yes grey20 -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
bar yes 0.5 1 yes grey20 1 -- -- -- -- -- -- -- -- --
bin2d yes 0.5 1 yes grey60 1 -- -- -- -- -- -- -- -- --
boxplot grey20 0.5 solid yes white 1 16 -- -- -- -- -- -- -- --
contour #3366FF 0.5 1 yes -- 1 -- -- -- -- -- -- -- -- --
crossbar black 0.5 1 yes yes -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
density black 0.5 1 yes yes 1 -- -- -- -- -- -- -- -- --
density2d #3366FF 0.5 1 yes -- 1 -- -- -- -- -- -- -- -- --
errorbar black 0.5 1 yes -- -- -- 0.5 -- -- -- -- -- -- --
errorbarh black 0.5 1 yes -- -- -- -- 0.5 -- -- -- -- -- --
freqpoly black 0.5 1 yes -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
hex yes 0.5 -- yes grey50 -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
hline black 0.5 1 yes -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
linerange black 0.5 1 yes -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
path black 0.5 1 yes -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
point black 2 -- yes yes -- 16 -- -- -- -- -- -- -- --
pointrange black 0.5 1 yes yes -- 16 -- -- -- -- -- -- -- --
polygon NA 0.5 1 yes grey20 -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
quantile #3366FF 0.5 1 yes -- 1 -- -- -- -- -- -- -- -- --
raster -- -- -- yes grey20 -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
rect yes 0.5 1 yes grey20 -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
ribbon yes 0.5 1 yes grey20 -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
rug black 0.5 1 yes -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
segment black 0.5 1 yes -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
smooth #3366FF 0.5 1 0.4 grey60 1 -- -- -- -- -- -- -- -- --
step black 0.5 1 yes -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
text black 5 -- yes -- -- -- -- -- 0 0.5 0.5 1 1.2
tile yes 0.1 1 yes grey20 -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
violin grey20 0.5 solid yes white 1 -- -- -- -- -- -- -- -- --
vline black 0.5 1 yes -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --我用来破解这个的丑陋代码，
find_aes <- function(geom="point"){
tryCatch({
Geom <- getFromNamespace(paste("Geom", ggplot2:::firstUpper(geom), sep=""),
"ggplot2")
tmp <- unclass(Geom$default_aes)
tmp[is.na(tmp)] <- "yes"
data.frame(tmp, stringsAsFactors=FALSE)
}, error = function(e) {})
}
funs <- grep("^geom_", ls("package:ggplot2"),val=T)
geoms <- gsub("^geom_", "", funs)
all <- lapply(geoms, find_aes)
names(all) <- geoms
relevant <- sapply(all, function(x) !is.null(x) && nrow(x) > 0)
library(plyr)
results = do.call("rbind.fill",all)
rownames(results) <- names(relevant[relevant])
results[is.na(results)] <- "--"
options(width=9999)
capture.output(print(results), file="aes.txt")Stack Overflow用户
发布于 2016-02-18 02:31:41
看看Aesthetic specifications的小插曲，哈德利·韦翰写的：
这个小插曲总结了网格绘图函数所采用的各种格式。这些信息中的大多数都散布在R文档中。本附录将所有内容集中在一个地方。
Stack Overflow用户
发布于 2019-10-24 20:25:13
公认的答案只详细说明了默认美学，以下是如何获得所有这些美学：
获取所有Geom*函数
library(tidyverse)
env <- asNamespace("ggplot2")
all_Geoms <- ls(envir = env, pattern = "^Geom.+")
all_Geoms <- mget(all_Geoms, env)获取所有美学
all_aes <- map(all_Geoms, ~.$aesthetics())
# change Geom* to geom_*
names(all_aes) <-
names(all_aes) %>%
substr(5,nchar(.)) %>%
tolower() %>%
paste0("geom_",.)
# remove if geom_* doesn't exist
all_aes[!names(all_aes) %in% ls(envir = env)] <- NULL
head(all_aes, 3)
#> $geom_abline
#> [1] "slope" "intercept" "colour" "size" "linetype" "alpha"
#> [7] "group"
#>
#> $geom_area
#> [1] "x" "y" "colour" "fill" "size" "linetype"
#> [7] "alpha" "group"
#>
#> $geom_bar
#> [1] "x" "y" "colour" "fill" "size" "linetype"
#> [7] "alpha" "group" 摆在一张长桌上
all_aes_long <- all_aes %>%
enframe("fun","aes") %>%
unchop(aes)
all_aes_long
#> # A tibble: 325 x 2
#> fun aes
#> <chr> <chr>
#> 1 geom_abline slope
#> 2 geom_abline intercept
#> 3 geom_abline colour
#> 4 geom_abline size
#> 5 geom_abline linetype
#> 6 geom_abline alpha
#> 7 geom_abline group
#> 8 geom_area x
#> 9 geom_area y
#> 10 geom_area colour
#> # ... with 315 more rows摆在宽大的桌子上
我建议使用View()来可视化这一点。
all_aes_wide <-
all_aes_long%>%
mutate(val = 1) %>%
spread(aes,val,fill = 0)
all_aes_wide
#> # A tibble: 38 x 38
#> fun alpha angle colour family fill fontface geometry group height
#> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 geom~ 1 0 1 0 0 0 0 1 0
#> 2 geom~ 1 0 1 0 1 0 0 1 0
#> 3 geom~ 1 0 1 0 1 0 0 1 0
#> 4 geom~ 0 0 0 0 0 0 0 1 0
#> 5 geom~ 1 0 1 0 1 0 0 1 0
#> 6 geom~ 1 0 1 0 1 0 0 1 0
#> 7 geom~ 1 0 1 0 0 0 0 1 0
#> 8 geom~ 1 0 1 0 1 0 0 1 0
#> 9 geom~ 1 0 1 0 0 0 0 1 0
#> 10 geom~ 1 0 1 0 1 0 0 1 0
#> # ... with 28 more rows, and 28 more variables: hjust <dbl>,
#> # intercept <dbl>, label <dbl>, lineheight <dbl>, linetype <dbl>,
#> # lower <dbl>, map_id <dbl>, middle <dbl>, radius <dbl>, shape <dbl>,
#> # size <dbl>, slope <dbl>, stroke <dbl>, subgroup <dbl>, upper <dbl>,
#> # vjust <dbl>, weight <dbl>, width <dbl>, x <dbl>, xend <dbl>,
#> # xintercept <dbl>, xmax <dbl>, xmin <dbl>, y <dbl>, yend <dbl>,
#> # yintercept <dbl>, ymax <dbl>, ymin <dbl>奖励: aes的频率
table(all_aes_long$aes)
#>
#> alpha angle colour family fill fontface
#> 37 3 36 2 20 2
#> geometry group height hjust intercept label
#> 1 38 2 2 1 2
#> lineheight linetype lower map_id middle radius
#> 2 33 1 1 1 1
#> shape size slope stroke subgroup upper
#> 4 35 1 4 2 1
#> vjust weight width x xend xintercept
#> 2 6 2 30 2 1
#> xmax xmin y yend yintercept ymax
#> 2 2 27 2 1 8
#> ymin
#> 8页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/11657380
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