利用ggplot2画出各种漂亮图片详细教程

1、Why use ggplot2

ggplot2是我见过最human friendly的画图软件，这得益于Leland Wilkinson在他的著作《The Grammar of Graphics》中提出了一套图形语法，把图形元素抽象成可以自由组合的成分，Hadley Wickham把这套想法在R中实现。

为什么要学习ggplot2，可以参考ggplot2: 数据分析与图形艺术的序言（btw: 在序言的最后，我被致谢了）。

Hadley Wickham也给出一堆理由让我们说服自己，我想再补充一点，Hadley Wickham是学医出身的，做为学生物出身的人有什么理由不支持呢:)

ggplot2基本要素

数据（Data）和映射（Mapping）
几何对象（Geometric）
标尺（Scale）
统计变换（Statistics）
坐标系统（Coordinante）
图层（Layer）
分面（Facet）
主题（Theme）

这里将从这些基本要素对ggplot2进行介绍。

2、数据（Data）和映射（Mapping)

下面以一份钻石的数据为例，这份数据非常大，随机取一个子集来画图。

require(ggplot2)

data(diamonds)

set.seed(42)

small <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]

head(small)

##       carat       cut color clarity depth table price    x    y    z

## 49345  0.71 Very Good     H     SI1  62.5    60  2096 5.68 5.75 3.57

## 50545  0.79   Premium     H     SI1  61.8    59  2275 5.97 5.91 3.67

## 15434  1.03     Ideal     F     SI1  62.4    57  6178 6.48 6.44 4.03

## 44792  0.50     Ideal     E     VS2  62.2    54  1624 5.08 5.11 3.17

## 34614  0.27     Ideal     E     VS1  61.6    56   470 4.14 4.17 2.56

## 27998  0.30   Premium     E     VS2  61.7    58   658 4.32 4.34 2.67

summary(small)

##      carat              cut      color      clarity        depth

##  Min.   :0.220   Fair     : 28   D:121   SI1    :258   Min.   :55.2

##  1st Qu.:0.400   Good     : 88   E:186   VS2    :231   1st Qu.:61.0

##  Median :0.710   Very Good:227   F:164   SI2    :175   Median :61.8

##  Mean   :0.819   Premium  :257   G:216   VS1    :141   Mean   :61.7

##  3rd Qu.:1.070   Ideal    :400   H:154   VVS2   : 91   3rd Qu.:62.5

##  Max.   :2.660                   I:106   VVS1   : 67   Max.   :72.2

##                                  J: 53   (Other): 37

##      table          price             x              y

##  Min.   :50.1   Min.   :  342   Min.   :3.85   Min.   :3.84

##  1st Qu.:56.0   1st Qu.:  990   1st Qu.:4.74   1st Qu.:4.76

##  Median :57.0   Median : 2595   Median :5.75   Median :5.78

##  Mean   :57.4   Mean   : 4111   Mean   :5.79   Mean   :5.79

##  3rd Qu.:59.0   3rd Qu.: 5495   3rd Qu.:6.60   3rd Qu.:6.61

##  Max.   :65.0   Max.   :18795   Max.   :8.83   Max.   :8.87

##

##        z

##  Min.   :2.33

##  1st Qu.:2.92

##  Median :3.55

##  Mean   :3.57

##  3rd Qu.:4.07

##  Max.   :5.58

##

画图实际上是把数据中的变量映射到图形属性上。以克拉(carat)数为X轴变量，价格(price)为Y轴变量。

p <- ggplot(data = small, mapping = aes(x = carat, y = price))

上面这行代码把数据映射XY坐标轴上，需要告诉ggplot2，这些数据要映射成什么样的几何对象，下面以散点为例：

p + geom_point()

几何对象将在下面的小节介绍，这一节，关注的是数据和图形属性之间的映射。

如果想将切工（cut）映射到形状属性。只需要：

p <- ggplot(data=small, mapping=aes(x=carat, y=price, shape=cut))

p+geom_point()

再比如我想将钻石的颜色（color）映射颜色属性：

p <- ggplot(data=small, mapping=aes(x=carat, y=price, shape=cut, colour=color))

p+geom_point()

3、几何对象（Geometric）

在上面的例子中，各种属性映射由ggplot函数执行，只需要加一个图层，使用geom_point()告诉ggplot要画散点，于是所有的属性都映射到散点上。

geom_point()完成的就是几何对象的映射，ggplot2提供了各种几何对象映射，如geom_histogram用于直方图，geom_bar用于画柱状图，geom_boxplot用于画箱式图等等。

不同的几何对象，要求的属性会有些不同，这些属性也可以在几何对象映射时提供，比如上一图，也可以用以下语法来画：

p <- ggplot(small)

p+geom_point(aes(x=carat, y=price, shape=cut, colour=color))

ggplot2支持图层，我通常把不同的图层中共用的映射提供给ggplot函数，而某一几何对象才需要的映射参数提供给geom_xxx函数。

这一小节我们来看一下各种常用的几何对象。

直方图

直方图最容易，提供一个x变量，画出数据的分布。

ggplot(small)+geom_histogram(aes(x=price))

同样可以根据另外的变量给它填充颜色，比如按不同的切工：

ggplot(small)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut))

也可以将其分开，side-by-side地画直方图。

ggplot(small)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut), position="dodge")

还可以使用position="fill"，按照相对比例来画。

ggplot(small)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut), position="fill")

柱状图

柱状图非常适合于画分类变量。在这里以透明度（clarity）变量为例。按照不同透明度的钻石的数目画柱状图。

ggplot(small)+geom_bar(aes(x=clarity))

柱状图两个要素，一个是分类变量，一个是数目，也就是柱子的高度。数目在这里不用提供，因为ggplot2会通过x变量计算各个分类的数目。

当然你想提供也是可以的，通过stat参数，可以让geom_bar按指定高度画图，比如以下代码：

ggplot()+geom_bar(aes(x=c(LETTERS[1:3]),y=1:3), stat="identity")

柱状图和直方图是很像的，直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区（bin）来切分，然后计数，画柱状图。而柱状图是分类数据，按类别计数。我们可以用前面直方图的参数来画side-by-side的柱状图，填充颜色或者按比例画图，它们是高度一致的。

柱状图是用来表示计数数据的，但在生物界却被经常拿来表示均值，加上误差来表示数据分布，这可以通常图层来实现，我将在图层一节中给出实例。

密度函数图

说到直方图，就不得不说密度函数图，数据和映射和直方图是一样的，唯一不同的是几何对象，geom_histogram告诉ggplot要画直方图，而geom_density则说我们要画密度函数图，在我们熟悉前面语法的情况下，很容易画出：

ggplot(small)+geom_density(aes(x=price, colour=cut))

ggplot(small)+geom_density(aes(x=price,fill=clarity))

colour参数指定的是曲线的颜色，而fill是往曲线下面填充颜色。

箱式图

数据量比较大的时候，用直方图和密度函数图是表示数据分布的好方法，而在数据量较少的时候，比如很多的生物实验，很多时候大家都是使用柱状图+errorbar的形式来表示，不过这种方法的信息量非常低，被Nature Methods吐槽，这种情况推荐使用boxplot。

ggplot(small)+geom_boxplot(aes(x=cut, y=price,fill=color))

geom_boxplot将数据映射到箱式图上，上面的代码，我们应该很熟悉了，按切工(cut)分类，对价格(price)变量画箱式图，再分开按照color变量填充颜色。

ggplot2提供了很多的geom_xxx函数，可以满足我们对各种图形绘制的需求。

geom_abline 	geom_area

geom_bar 		geom_bin2d

geom_blank 		geom_boxplot

geom_contour 	geom_crossbar

geom_density 	geom_density2d

geom_dotplot 	geom_errorbar

geom_errorbarh 	geom_freqpoly

geom_hex 		geom_histogram

geom_hline 		geom_jitter

geom_line 		geom_linerange

geom_map 		geom_path

geom_point 		geom_pointrange

geom_polygon 	geom_quantile

geom_raster 	geom_rect

geom_ribbon 	geom_rug

geom_segment 	geom_smooth

geom_step 		geom_text

geom_tile 		geom_violin

geom_vline

4、标尺（Scale）

前面我们已经看到了，画图就是在做映射，不管是映射到不同的几何对象上，还是映射各种图形属性。这一小节介绍标尺，在对图形属性进行映射之后，使用标尺可以控制这些属性的显示方式，比如坐标刻度，可能通过标尺，将坐标进行对数变换；比如颜色属性，也可以通过标尺，进行改变。

ggplot(small)+geom_point(aes(x=carat, y=price, shape=cut, colour=color))+scale_y_log10()+scale_colour_manual(values=rainbow(7))

以数据（Data）和映射（Mapping)一节中所画散点图为例，将Y轴坐标进行log10变换，再自己定义颜色为彩虹色。

5、统计变换（Statistics）

统计变换对原始数据进行某种计算，然后在图上表示出来，例如对散点图上加一条回归线。

ggplot(small, aes(x=carat, y=price))+geom_point()+scale_y_log10()+stat_smooth()

这里就不按颜色、切工来分了，不然ggplot会按不同的分类变量分别做回归，图就很乱，如果我们需要这样做，我们可以使用分面，这个将在后面介绍。

这里，aes所提供的参数，就通过ggplot提供，而不是提供给geom_point，因为ggplot里的参数，相当于全局变量，geom_point()和stat_smooth()都知道x,y的映射，如果只提供给geom_point()，则相当于是局部变量，geom_point知道这种映射，而stat_smooth不知道，当然你再给stat_smooth也提供x,y的映射，不过共用的映射，还是提供给ggplot好。
ggplot2提供了多种统计变换方式：

stat_abline       stat_contour      stat_identity     stat_summary

stat_bin          stat_density      stat_qq           stat_summary2d

stat_bin2d        stat_density2d    stat_quantile     stat_summary_hex

stat_bindot       stat_ecdf         stat_smooth       stat_unique

stat_binhex       stat_function     stat_spoke        stat_vline

stat_boxplot      stat_hline        stat_sum          stat_ydensity

统计变换是非常重要的功能，我们可以自己写函数，基于原始数据做某种计算，并在图上表现出来，也可以通过它改变geom_xxx函数画图的默认统计参数。
比如我在Proteomic investigation of the interactome of FMNL1 in hematopoietic cells unveils a role in calcium-dependent membrane plasticity的图一中，就把boxplot的中位线替换成了平均值来作图。

6、坐标系统（Coordinante）

坐标系统控制坐标轴，可以进行变换，例如XY轴翻转，笛卡尔坐标和极坐标转换，以满足我们的各种需求。

坐标轴翻转由coord_flip()实现

ggplot(small)+geom_bar(aes(x=cut, fill=cut))+coord_flip()

而转换成极坐标可以由coord_polar()实现：

ggplot(small)+geom_bar(aes(x=factor(1), fill=cut))+coord_polar(theta="y")

这也是为什么之前介绍常用图形画法时没有提及饼图的原因，饼图实际上就是柱状图，只不过是使用极坐标而已，柱状图的高度，对应于饼图的弧度，饼图并不推荐，因为人类的眼睛比较弧度的能力比不上比较高度（柱状图）

还可以画靶心图：

ggplot(small)+geom_bar(aes(x=factor(1), fill=cut))+coord_polar()

以及风玫瑰图(windrose)

ggplot(small)+geom_bar(aes(x=clarity, fill=cut))+coord_polar()

7、图层（Layer）

photoshop流行的原因在于PS 3.0时引入图层的概念，ggplot的牛B之处在于使用+号来叠加图层，这堪称是泛型编程的典范。
在前面散点图上，我们已经见识过，加上了一个回归线拟合的图层。

有了图层的概念，使用ggplot画起图来，就更加得心应手。

做为图层的一个很好的例子是蝙蝠侠logo，batman logo由6个函数组成，在下面的例子中，我先画第一个函数，之后再加一个图层画第二个函数，不断重复这一过程，直到六个函数全部画好。

require(ggplot2)

f1data.frame(x=x,y=y)

	d -3*sqrt(33)/7,]

	return(d)

}

x1data.frame(x2=x2, y2=y2)

p2data.frame(x3=x3, y3=y3)

p3data.frame(x4=x4,y4=y4)

p4data.frame(x5=x5,y5=y5)

p5data.frame(x6=x6,y6=y6)

p6

下面再以生物界中常用的柱状图+误差图为实例，展示ggplot2非常灵活的图层。以我2011年发表的文章Phosphoproteome profile of human lung cancer cell line A549中的westernblot数据为例。

Normaldata.frame(V=c("Normal", "Cancer"), mean=m, sd=s)

d$V

8、分面（Facet）

分面可以让我们按照某种给定的条件，对数据进行分组，然后分别画图。

在统计变换一节中，提到如果按切工分组作回归线，显然图会很乱，有了分面功能，我们可以分别作图。

ggplot(small, aes(x=carat, y=price))+geom_point(aes(colour=cut))+scale_y_log10() +facet_wrap(~cut)+stat_smooth()

9、主题（Theme）

通过ggplot画图之后，我们可能还需要对图进行定制，像title, xlab, ylab这些高频需要用到的，自不用说，ggplot2提供了ggtitle(), xlab()和ylab()来实现。

比如：

但是这个远远满足不了需求，我们需要改变字体，字体大小，坐标轴，背景等各种元素，这需要通过theme()函数来完成。

ggplot2提供一些已经写好的主题，比如theme_grey()为默认主题，我经常用的theme_bw()为白色背景的主题，还有theme_classic()主题，和R的基础画图函数较像。

别外ggthemes包提供了一些主题可供使用，包括：

theme_economist theme_economist_white

theme_wsj 	 	theme_excel

theme_few 	 	theme_foundation

theme_igray 	theme_solarized

theme_stata 	theme_tufte

require(ggthemes)

p + theme_wsj()

在2013年发表的文章Putative cobalt- and nickel-binding proteins and motifs in Streptococcus pneumoniae中的图3就是使用theme_stata来画的。

至于如何改变这些元素，我觉得我之前画囧字的博文可以做为例子：

fdata.frame(x=x,y=y)

p

详细的说明，可以参考?theme的帮助文档。

10、二维密度图

在这个文档里，为了作图方便，我们使用diamonds数据集的一个子集，如果使用全集，数据量太大，画出来散点就糊了，这种情况可以使用二维密度力来呈现。

ggplot(diamonds, aes(carat, price))+ stat_density2d(aes(fill = ..level..), geom="polygon")+ scale_fill_continuous(high="darkred",low="darkgreen")

11、ggplot2实战

果壳知性里有帖子介绍了个猥琐邪恶的曲线，引来无数宅男用各种工具来画图，甚至于3D动态图都出来了。这里用ggplot2来画。3D版本请猛击此处。

fdata.frame(x=c(x1,x2,x3), y=rep(y,3), type=rep(LETTERS[1:3], each=length(y)))

p

再来一个蝴蝶图，详见《Modern Applied Statistics with S-PLUS》第一章。

theta data.frame(x=radius*sin(theta), y=radius*cos(theta))

ggplot(dd, aes(x, y))+geom_path()+theme_null()+xlab("")+ylab("")

文章转自：　http://www.360doc.com/content/16/0630/23/3852985_572053234.shtml