ggplot2学习之1——ggplot函数

说明

R语言的版本为4.0.2，IDE为Rstudio，版本为1.3.959。学习的主要内容是R官方文档当中给出的算法，对其中的英文注释做了自己理解基础上的翻译。

函数名及参数

# 画布函数，创建画布图层并设置全局参数，主要有两个参数
# data：数据，定义整个画图使用的默认数据集
# mapping：映射，将数据中的各个属性映射到坐标轴或者其它几何要素上
# 这个函数一般有三种使用方式，第一种双参数，第二种单参数，第三种缺省参数

library(ggplot2)
ggplot(data = NULL, mapping = aes(), ..., environment = parent.frame())
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1、双参数使用

运行结果:

## 生成一些样本数据
# rep()：复制函数，参数分别为复制对象、复制次数、复制后总长度、每一个的复制次数
# factor()：创建因子函数，因子和向量类似，但不用能于计算
# letters：向量，存储26个小写字母

df <- data.frame(
  gp = factor(rep(letters[1:3], each = 10)),
  y = rnorm(30))

## 根据样本数据计算均值和标准差
# do.call()：执行函数，函数的参数放在一个list里面, 是list的每个子元素
# cbind()、rbind()：合并函数，按照列、行进行合并
# lapply()：列表遍历函数
# split()：分组函数，按照分组因子把向量、矩阵和数据框进行适当的分组，返回一个列表

ds <- do.call(rbind, lapply(split(df, df$gp), function(d) {
  data.frame(mean = mean(d$y), sd = sd(d$y), gp = d$gp)
}))

# df：数据框，用于在底部图层生成黑色点图
# ds：数据框，用于在顶部图层生成红色点图，而不必在顶部图层再设置数据和映射，
#     因为默认使用ggplot中的参数
# aes()：映射函数，将数据映射到视觉可见的几何元素当中
# geom_point()：散点图函数，用于绘制散点图

ggplot(df, aes(gp, y)) +
  geom_point() + 
  geom_point(data = ds, aes(y = mean), colour = 'red', size = 3) 
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2、单参数使用

运行结果:

# 和双参数使用一样，但是如果仅仅在ggplot中定义数据的话，
#     那么在每一个画散点图的图层都要定义x,y坐标的映射

ggplot(df) +
  geom_point(aes(gp, y)) +
  geom_point(data = ds, aes(gp, mean), colour = 'red', size = 3)
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3、缺省使用

运行结果:

# 如果在ggplot中不做任何定义，那么每一个图层都要重新定义
# geom_errorbar()：误差棒函数，为图形生成误差棒

ggplot() +
  geom_point(data = df, aes(gp, y)) +
  geom_point(data = ds, aes(gp, mean), colour = 'red', size = 3) +
  geom_errorbar(
    data = ds,
    aes(gp, mean, ymin = mean - sd, ymax = mean + sd),
    colour = 'red',
    width = 0.4)
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