ggplot2-设置坐标轴

本文更新地址:http://blog.csdn.net/tanzuozhev/article/details/51107583

本文在 http://www.cookbook-r.com/Graphs/Axes_(ggplot2)/ 的基础上增加了自己的理解

基本箱线图

library(ggplot2)

bp <- ggplot(PlantGrowth, aes(x=group, y=weight)) +
    geom_boxplot()
bp

反转 x轴 与 y轴

bp + coord_flip()

离散型数据的坐标轴

改变坐标轴中各项目的顺序 > 特别注意, 离散数据的坐标轴中数据做为 factor 变量处理,他的位置取决于 level的顺序

# 手动设置x轴的位置
bp + scale_x_discrete(limits=c("trt1","trt2","ctrl"))

# 逆转顺序
# 得到 factor 变量的 level
flevels <- levels(PlantGrowth$group)
flevels

## [1] "ctrl" "trt1" "trt2"

# 逆转了 level 的顺序
flevels <- rev(flevels)
flevels

## [1] "trt2" "trt1" "ctrl"

bp + scale_x_discrete(limits=flevels)

# 或者写到一行里面
bp + scale_x_discrete(limits = rev(levels(PlantGrowth$group)))

scale_x_discrete 能够设置离散型(discrete)数据, 中间的 x 表示处理x轴,假设是 fill 则能够改动填充颜色, color 改动边框颜色, shape 改动形状……

设置坐标轴的标签

# 将原有的 "ctrl", "trt1", "trt2" 改动为 "Control", "Treat 1", "Treat 2"
bp + scale_x_discrete(breaks=c("ctrl", "trt1", "trt2"),
                      labels=c("Control", "Treat 1", "Treat 2"))

# 隐藏
bp + scale_x_discrete(breaks=NULL)

# 也能够这样通过设置 theme 实现
bp + theme(axis.ticks = element_blank(), axis.text.x = element_blank())

连续型数据的坐标轴

设置坐标轴的范围和颠倒

# Make sure to include 0 in the y axis
bp + expand_limits(y=0) # y轴从0開始

# 设置y轴的范围
bp + expand_limits(y=c(0,8))

我们能够通过expand_limits设置坐标轴的范围, 可是假设 scale_y_continuous 被使用, 那么就会覆盖ylim的设置.

# 设置y轴的范围
bp + ylim(0, 8)

# 相同能够这样
bp + scale_y_continuous(limits=c(0, 8))

# 假设同一时候设置 scale_y_continuous 和 ylim那么ylim会被覆盖,首先运行scale_y_continuous
bp + scale_y_continuous(limits=c(0, 8))+
  ylim(0,10)

## Scale for 'y' is already present. Adding another scale for 'y', which will replace the existing scale.

假设 y 的范围使用上面的方法被截取, 那么这个范围以外的数据会被忽略,原始数据中的数据相同会被忽略,比方设置了ylim(5,8),那么小于5和大于8的原始数据相同会被忽略,当然散点图没有问题,可是箱线图会出错.

为了避免这个问题能够使用coord_cartesian来设置范围.

能够看以下的样例, 第一个出错了, 第二个使用了coord_cartesian得到了正确的画图.

# These two do the same thing; all data points outside the graphing range are
# dropped, resulting in a misleading box plot
bp + ylim(5, 7.5)

## Warning: Removed 13 rows containing non-finite values (stat_boxplot).

# bp + scale_y_continuous(limits=c(5, 7.5))

# Using coord_cartesian "zooms" into the area
bp + coord_cartesian(ylim=c(5, 7.5))

# Specify tick marks directly
bp + coord_cartesian(ylim=c(5, 7.5)) + 
    scale_y_continuous(breaks=seq(0, 10, 0.25))  # Ticks from 0-10, every .25

 ### 点到坐标轴的方向

# Reverse order of a continuous-valued axis
bp + scale_y_reverse()

设置和隐藏坐标轴的刻度

# Setting the tick marks on an axis
# 显示刻度从1到10,间隔为0.25
# The scale will show only the ones that are within range (3.50-6.25 in this case)
bp + scale_y_continuous(breaks=seq(1,10,1/4))

# 未设置刻度的地方会出现空白
bp + scale_y_continuous(breaks=c(4, 4.25, 4.5, 5, 6,8))

# 隐藏刻度
bp + scale_y_continuous(breaks=NULL)

# 隐藏刻度可是显示标签
bp + theme(axis.ticks = element_blank())

坐标轴的数据转换(log, sqrt, etc.)

坐标轴能够进行线性变换,比方 log, power, roots 等等

这里有两种方式对数据进行转换, 一种是比例转换, 还有一种是坐标转换. 对于比例变换, 在坐标轴刻度和范围被决定之前发生变换, 也就是先绘制图形,在标明刻度; 对于坐标变换, 在坐标轴刻度和范围被决定之后发生变换.也就是先标明刻度再绘制图形.

详细的理解能够看以下的样例.

# 指数分布的数据
set.seed(201)
n <- 100
dat <- data.frame(
    xval = (1:n+rnorm(n,sd=5))/20,
    yval = 2*2^((1:n+rnorm(n,sd=5))/20)
)

# 散点图
sp <- ggplot(dat, aes(xval, yval)) + geom_point()
sp

# log2 scaling of the y axis (with visually-equal spacing)
library(scales)     # Need the scales package

## 
## Attaching package: 'scales'

## The following objects are masked from 'package:readr':
## 
##     col_factor, col_numeric

# 比例变换 scale transformation
sp + scale_y_continuous(trans=log2_trans())

# 坐标变换
sp + coord_trans(y="log2")

# 设置刻度和标签
sp + scale_y_continuous(trans = log2_trans(),
                        breaks = trans_breaks("log2", function(x) 2^x), # 这里非常有意思,能够着重看一下帮助文档
                        labels = trans_format("log2", math_format(2^.x)))

这里还有非常多其它的变换, 能够 ?

trans_new 查看帮助

set.seed(205)
n <- 100
dat10 <- data.frame(
    xval = (1:n+rnorm(n,sd=5))/20,
    yval = 10*10^((1:n+rnorm(n,sd=5))/20)
)

sp10 <- ggplot(dat10, aes(xval, yval)) + geom_point()

# log10
sp10 + scale_y_log10()

# 依据 log10 设置 刻度
sp10 + scale_y_log10(breaks = trans_breaks("log10", function(x) 10^x),
                     labels = trans_format("log10", math_format(10^.x)))

Fixed ratio between x and y axes ### 改动 x 和 y 的比例

# Data where x ranges from 0-10, y ranges from 0-30
set.seed(202)
dat <- data.frame(
    xval = runif(40,0,10),
    yval = runif(40,0,30)
)
sp <- ggplot(dat, aes(xval, yval)) + geom_point()

# 设置为x:y = 1:1
sp + coord_fixed()

# x:y = 1:3
sp + coord_fixed(ratio=1/3)

坐标轴标签的格式

设置和隐藏坐标标题

bp + theme(axis.title.x = element_blank()) +   # Remove x-axis label
     ylab("Weight (Kg)")                       # Set y-axis label

# 还有一种方法
bp + scale_x_discrete(name="") +
     scale_y_continuous(name="Weight (Kg)")

改变字体和旋转 刻度标签

element_text 能够设置文本的格式

# Change font options:
# X-axis label: bold, red, and 20 points
# X-axis tick marks: rotate 90 degrees CCW, move to the left a bit (using vjust,
#   since the labels are rotated), and 16 points
bp + theme(axis.title.x = element_text(face="bold", colour="#990000", size=20),
           axis.text.x  = element_text(angle=90,# 设置旋转的角度
                                       vjust=0.5,# 设置纵向廉价距离 hjust为横向偏移距离
                                       size=16) # 字体的大小
           )

刻度标签的格式化

# Label formatters
library(scales)   # Need the scales package
bp + scale_y_continuous(labels=percent) + # 显示百分比
     scale_x_discrete(labels=abbreviate)  #没有效果

对于连续型数据的格式化包含 comma, percent, dollar 和科学计数法 对于离散型数据的格式化, abbreviate(缩略词) 将会去除元音和空格,对于日期能够使用 date_format

当然也能够创作自己的格式, 比方 HH:MM:SS 时间格式

# Self-defined formatting function for times.
timeHMS_formatter <- function(x) {
    h <- floor(x/60)
    m <- floor(x %% 60)
    s <- round(60*(x %% 1))                   # Round to nearest second
    lab <- sprintf('%02d:%02d:%02d', h, m, s) # Format the strings as HH:MM:SS
    lab <- gsub('^00:', '', lab)              # Remove leading 00: if present
    lab <- gsub('^0', '', lab)                # Remove leading 0 if present
    # 返回 lab
}

bp + scale_y_continuous(label=timeHMS_formatter)

 隐藏參考线

# 隐藏全部參考线(minor, major)
bp + theme(panel.grid.minor=element_blank(),
           panel.grid.major=element_blank())

# 隐藏 minor
bp + theme(panel.grid.minor=element_blank())

 依据坐标轴的方向隐藏

# 隐藏 纵向
bp + theme(panel.grid.minor.x=element_blank(),
           panel.grid.major.x=element_blank())

# 隐藏 横向
bp + theme(panel.grid.minor.y=element_blank(),
           panel.grid.major.y=element_blank())