在前文中已劈头先容了散点图的绘制要领,本文先容一些细节方面的参数配置。
1 色彩和形状的节制
数据特征不只可以用坐标来暗示,也可以用差异的色彩或形状来暗示。仍以mpg数据集为例,所用到的变量有cty(都市中行驶间隔),hwy(高速路行驶间隔),displ(排量巨细),year(出产年份)
library(ggplot2)
p <- ggplot(mpg, aes(cty, hwy))
p1 <- p + geom_point(aes(colour = factor(year),shape = factor(year), size = displ), alpha = 0.6, position = ‘jitter’)
print(p1)
我们将1999年出产车型用赤色圆形暗示,2008年用兰色三角形暗示,排量用图形的巨细暗示,而且配置了透明度和jitter以制止样本点之间的重叠。可调查到2008年出产的大排量车型较多,从而油耗较高,单元油耗行驶间隔较短。
2 坐标的节制
上图右上角数据点较为稀疏,这种环境下可用对数调动。为了演示ggplot2对图形坐标的节制,我们对X轴和Y轴均举办对数调动,然后对X轴的坐标显示加以限制,只显示X轴数据的均值,以及一倍尺度差的坐标。
cty.mean=with(mpg,mean(cty))
cty.sd=with(mpg,sd(cty))
p1 + scale_x_continuous(trans=’log’,breaks=c(cty.mean-cty.sd,cty.mean,cty.mean+cty.sd), labels=c(“high”, “mean”, “low”)) + scale_y_continuous(trans=’log’)
3 文字说明
操作geom_text函数可添加文字说明以加强图形的可读性
p <- ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg,colour=factor(cyl),label=rownames(mtcars)))
p + geom_text(hjust=0,vjust=-1,alpha=0.8)+ geom_point(size=3,aes(shape=factor(cyl)))
4 矩阵散点图
ggplot2包中也提供了矩阵散点图函数
plotmatrix(USArrests)+geom_smooth()