ggplot2 简介
安装：install.packages("ggplot2")
加载：library(ggplot2)
Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)
其中：
-
data: 数据集，主要是data frame；
-
Aesthetics: 美学映射，比如将变量映射给x,y坐标轴，或者映射给颜色、大小、形状等图形属性；
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Geometry: 几何对象，比如柱形图、直方图、散点图、线图、密度图等。
在ggplot2中有两个主要绘图函数：qplot()以及ggplot()。
-
qplot(): 顾名思义，快速绘图；
-
ggplot()：此函数才是ggplot2的精髓，远比qplot()强大，可以一步步绘制十分复杂的图形。
主要介绍ggplot
1、散点图
ggplot(data=df, aes(x=mpg, y=wt))+ geom_point()
改变点形状、大小、颜色等属性
ggplot(data=df, aes(x=mpg, y=wt))+geom_point(color="blue", size=2, shape=23
使用数据集mtcars， 先创建一个ggplot图层
b <- ggplot(data = mtcars, aes(x=wt, y=mpg))
b + geom_point(aes(color = factor(cyl), shape = factor(cyl)))
自定义颜色
b+geom_point(aes(color=factor(cyl), shape=factor(cyl)))+ scale_color_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))+theme_classic()
若图例为连续性，
三类连续型颜色梯度（即渐变色）。
- scale_colour_gradient()和scale_fill_gradient()：双色梯度。顺序由低到高，参数low 和high 用于控制此梯度两端颜色；scale_colour_gradient(low="blue", "red")
- scale_colour_gradient2()和scale_fill_gradient2()：三色梯度。顺序为低-中-高，参数low和high 用于控制此梯度两端颜色，中点默认值是0，可以用参数midpoint 将其设置为任意值
- scale_colour_gradientn()和scale_fill_gradientn()：自定义的n 色梯度。此标度需要赋给参数colours 一个颜色向量。
若为离散型，如
一种即scale_colour_hue()、cale_fill_hue()；另一种scale_colour_ brewer ()、scale_fill_ brewer () ，要想了解所有的调色板，可以使用RColorBrewer::display.brewer.all()查看.
用参数palette=”调色板名称或者数字” 如scale_colour_ brewer (palette=2) 等价于scale_colour_ brewer (palette=“'YIOrBr'”)
修改坐标轴
xlab（"名称"） 以及ylab（“名称”）
去掉坐标轴： labs（x=Null, y=Null），还可以增加坐标，标题，图例
-
labelled <- base + -
labs( -
x = "City mileage/gallon", ##x轴 -
y = "Highway mileage/gallon", ##y轴 -
colour = "Cylinders", ##图例 -
title = "Highway and city mileage are highly correlated"。##标题 -
)
xlim()和 ylim() 可用来限制横轴或纵轴的宽度/量程/范围/最大值最小值等
自定义坐标轴
scale_y_continuous()。和scale_x_continuous(). breaks= 所显示的刻度数， labels=。刻度显示的标签， limits=控制要展示的值的范围
ggplot(data, aes(BC, YK)) + geom_point() + scale_y_continuous(breaks=c(5,10,15), labels=c("a", "b", "c"))
scale_y_continuous(expand=c(0,1)). 比如画 曼哈顿图的时候，去掉点和X轴之间的 “gap”
画曼哈顿图的时候， 隔一个分别给不同的颜色：
scale_color_manual(values = rep(c("grey","skyblue"),6))。 6 表示有6条染色体
分面（Facetting）
分面有两种主要类型：网格（grid）和包装（wrapped）。相较而言，Wrapped更常用。
使用方法是添加 facet_wrap()函数，参数写法是 ~+变量，例如：
-
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + -
geom_point() + -
facet_wrap(~class）
ggtitle（“”）可用来添加标题
将变量转化为因子
如 变量a。 a <- factor(a, levels = c(0,1), labels=c("Automatic", "Manual")) #"Automatic", "Manual" 是在原始文本的数据
添加光滑曲线
函数geom_smooth()，4个参数：；
1⃣️method： 有lm，glm， smooth， rlm和gam；
2⃣️formula：在光滑函数中使用的公式，包括y～x（默认）， y～log（x）等；
3⃣️se：绘制置信区间（TRUE/FALSE）。默认TRUE；
4⃣️level：使用的置信区间水平（默认95%）；
5⃣️fullrange：指定拟合应涵盖图（TRUE）， 或仅仅是数据（FALSE）。默认为FALSE。。 不太懂
例子来一波： geom_smooth(method = lm, formula = y~poly(x,2), se = FALSE). lm方法绘制， 拟合一个二次多项式回归。置信区间不显示。
图例的位置
决定放哪儿的参数是： theme()中的 legend.position。
默认状态是 theme(legend.position="right")
然后我们可以通过“right”, “left”, “top”, “bottom”，把他放在上/下/左，或者去掉“none” 也可以使用具体数字
theme(legend.position=c(1,8))
改变图例的题目和标签：
p+scale_colour_hue("what does it eat?",labels=c("plants","meat","both","don't know")); # what。。为图例title， labels中的为图例text
另一种我经常用：可以改变颜色和图例 p + scale_color_manual(values=c("red","blue","yellow","black","red","green"), name = "fold", breaks=c(">2",">3",">5",">6","1","4"),labels=c("1","2","3","4","5","6")). ###values=c() 改变颜色， name=图例title，breaks 以前图例上text，labels 更改新的图例text
修改图例题目：scale_fill_discrete(name="GO_category",breaks=c("C","F","P"),labels=c("CC","MF","BP") ) 同上
标尺（scale）
可以使用标尺将带有因子的水平的 视觉线索（如颜色，形状，线条，尺寸和透明度）关联起来
scale_color_manual(values=c("颜色"， “颜色”))函数修改对应因子的颜色
如ggplot(data, aes(YC, BC, color=factor(fold))) + geom_point(size= 2) + scale_color_manual(values=c("orange", "olivedrab", "navy"))
此外，还可以通过scale_color_brewer(palette="颜色集合") 颜色集合（“Set2，Set3， Pastell等”），想获得更多的颜色集合可以使用：
library（RcolorBrewer）
display.brewer.all()
主题（theme）
theme()函数中的选项可以让我们调整字体、背景、颜色和网络线等。主题可以使用一次，也可以保存起来应用到多个图中。
mytheme() <- theme(plot.title = element.text(face = "bold.italic", size= "14", color= "brown"), ##plot.title 标题；element.text 修改文本； face：字体，size：大小，colosr
axis.title= axis.title=element_text(face = "italic", size = "16", color="blue"), ##axis.title. 修改横纵坐标题目
axis.text=element_text(face="bold", size = 9, color = "red"), ## 坐标轴文字。字体为family
panel.background = element_rect(fill = "white", color="red"), ##panel.background 面板背景； fill：填充色；color 面板到框的颜色
panel.grid.major.y = element_line(color = "red", linetype = 1), ## 面板y轴大网格线
panel.grid.minor.y = element_line(color = "red", linetype = 1), ##面板y轴小网格线
panel.grid.minor.x = element_blank()), ##面板x轴小网格线，，为空
legend.position = "top") ##图例的位置,“right”, “left”, “top”, “bottom”，把他放在上/下/左，或者去掉“none” 也可以使用具体数字
theme(legend.position=c(1,8))
theme(legend.title=element_blank()) ###不要图例标题
ggplot(data, aes(YC, BC, color=factor(fold))) + geom_point(size= 2) + scale_color_brewer(palette="Set2") + labs(title="This is title") + scale_y_continuous(breaks=c(5,10,15,20), labels=c("oen","two", "three","four")) + mytheme
形成的图
多重图
利用gridExtr包中的grid.arrange()函数，将几个图形合并为一个
如有p1, p2, p3图形
library(gridExtra)
grid.arrange(p1,p2,p3, ncol=3)。以列的形式
图片转置
coord_flip()
reorder() 排序
如有数据data
V1 V2
a 2
b 3
c 4
d 5
e 5
ggplot(data,aes(x=reorder(V1,V2),y=V2))+geom_bar(stat=identity). ###将V2列按照从大到小顺序排序后，将V1列映射到X轴；若想从小到大排列，则：
ggplot(data,aes(x=reorder(V1,-V2),y=V2))+geom_bar(stat=identity).
给图中添加与坐标轴平行的线
geom_ vline(xintercept=c(-1, 1), color="gray",, linetype=2, size=0.5). 在X轴-1， 1 画虚线
geom_ hline(xintercept=c(-1, 1), color="gray",, linetype=2, size=0.5). 在Y轴-1， 1 画虚线
ggplot的两种保存方式
1、
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pdf("output.pdf", width = 6, height = 6) -
ggplot(mpg, aes(displ, cty)) + geom_point() -
dev.off()
2、
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myplot <- ggplot(mpg, aes(displ, cty)) + geom_point() -
ggsave(file = "mygrafh.png", plot = myplot, width =5, height =4) ##在当前路径下将myplot保存名为mygrafh.png的5英寸✖️4英寸PNG格式图片。
显然第二种方法更加方便简洁，不过我们需要设置以下参数：
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path设定图形储存路径。ggsave()可以生成以下格式：.eps,.pdf,.svg,.wmf,.png,.jpg,.bmp, and.tiff. -
width和height设置绝对尺寸的大小，可以精确控制尺寸 -
分辨率
dpi默认值300，你可以修改为600。
添加标签
library(ggrepel)
add_label <- pca[which(pca$pca1 == -0.0074042),]
p +geom_label_repel(data = add_label,aes(x=add_label$pca1, y=add_label$pca2, label="Sp"))
