ggplot2代码文档.docx
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ggplot2代码文档
附录代码
library（ggplot2）
library（gtable）
library（grid）##需要editGrob（）函数
p<-qplot（wt,mpg,data=mtcars,colour=cyl,main="Titletext"）
p
##修改图形元件：
图形题目字体改为斜体红色
g<-ggplotGrob（p）
idx<-which（g$layout$name=="title"）
g$grobs[[idx]]<-editGrob（g$grobs[[idx]],gp=gpar（fontface="italic",col="red"））
##重新绘制
grid.draw（g）
第一章代码：
第二章代码：
library（ggplot2）
##图2.1无代码
######章节2.2
set.seed（1410）#让样本可重复
dsmall<-diamonds[sample（nrow（diamonds）,100）,]
######章节2.3
qplot（carat,price,data=diamonds）
######章节2.3
qplot（log（carat）,log（price）,data=diamonds）
######章节2.3
qplot（carat,x*y*z,data=diamonds）
##图2.2将color变量映射到点的颜色（左），cut变量映射到点的形状（右）
qplot（carat,price,data=dsmall,colour=color）
qplot（carat,price,data=dsmall,shape=cut）
##图2.3将alpha值从1/10（左）变动到1/100（中）再到
##1/200（右），来看大部分的点在哪里进行重叠。
qplot（carat,price,data=diamonds,alpha=I（1/10））
qplot（carat,price,data=diamonds,alpha=I（1/100））
qplot（carat,price,data=diamonds,alpha=I（1/200））
##图2.4
##重量与价格的散点图中加入了平滑曲线。
左图为dsmall数据集，右图为完整数据集。
qplot（carat,price,data=dsmall,geom=c（"point","smooth"））
qplot（carat,price,data=diamonds,geom=c（"point","smooth"））
##图2.5span参数的作用。
左图是span=0.2，右图是span=1。
qplot（carat,price,data=dsmall,geom=c（"point","smooth"）,span=0.2）
qplot（carat,price,data=dsmall,geom=c（"point","smooth"）,span=1）
##图2.6在运用广义可加模型作为平滑器时formula参数的作用。
左图是
##formula=y~s（x），右图是formula=y~s（x,bs='cs'）。
library（mgcv）
qplot（carat,price,data=dsmall,geom=c（"point","smooth"）,method="gam",
formula=y~s（x））
qplot（carat,price,data=dsmall,geom=c（"point","smooth"）,method="gam",
formula=y~s（x,bs="cs"））
##图2.7在运用线性模型作为平滑器时formula参数的作用。
左图是formula=
##y~x的默认值，右图是formula=y~ns（x,5）。
library（splines）
qplot（carat,price,data=dsmall,geom=c（"point","smooth"）,method="lm"）
qplot（carat,price,data=dsmall,geom=c（"point","smooth"）,method="lm",
formula=y~ns（x,5））
##图2.8（书中无代码）
##利用扰动点图（左）和箱线图（右）来考察以颜色为条件的每克拉价格的分布。
##随着颜色的改变（从左到右），每克拉价格的跨度逐渐减小，但分布的中位数没有明显的变化。
qplot（color,price/carat,data=diamonds,geom="jitter"）
qplot（color,price/carat,data=diamonds,geom="boxplot"）
##图2.9改变alpha的取值，从左到右分别为1/5，1/50和
##1/200。
随着不透明度的降低，
##我们可以看出数据集中的地方。
然而，箱线图依然是一个更好的选择。
qplot（color,price/carat,data=diamonds,geom="jitter",alpha=I（1/5））
qplot（color,price/carat,data=diamonds,geom="jitter",alpha=I（1/50））
qplot（color,price/carat,data=diamonds,geom="jitter",alpha=I（1/200））
##图2.10展示钻石重量的分布。
左图使用的是geom='histogram'右图使用的是
##geom='density'。
qplot（carat,data=diamonds,geom="histogram"）
qplot（carat,data=diamonds,geom="density"）
##图2.11变动直方图的组距可以显示出有意思的模式。
从左到右，组距分别为
##1，0.1和0.01。
只有重量在0到3克拉之间的钻石显示在图中。
qplot（carat,data=diamonds,geom="histogram",binwidth=1,xlim=c（0,
3））
qplot（carat,data=diamonds,geom="histogram",binwidth=0.1,xlim=c（0,
3））
qplot（carat,data=diamonds,geom="histogram",binwidth=0.01,xlim=c（0,
3））
##图2.12
##当一个分类变量被映射到某个图形属性上，几何对象会自动按这个变量进行拆分。
##左图是重叠的密度曲线图，右图是堆叠起来的直方图。
qplot（carat,data=diamonds,geom="density",colour=color）
qplot（carat,data=diamonds,geom="histogram",fill=color）
##图2.13钻石颜色的条形图。
左图显示的是分组的计数，右图是按weight=carat
##进行加权，展示了每种颜色的钻石的总重量。
qplot（color,data=diamonds,geom="bar"）
qplot（color,data=diamonds,geom="bar",weight=carat）+scale_y_continuous（"carat"）
##图2.14
##衡量失业程度的两张时序图。
左图是失业人口的比例，右图是失业星期数的中位
##数。
图形是用geom='line'进行绘制的。
qplot（date,unemploy/pop,data=economics,geom="line"）
qplot（date,uempmed,data=economics,geom="line"）
##图2.15
##展示失业率和失业时间长度之间关系的路径图。
左图是重叠在一起的的散点图和路
##径图，右图只有路径图，其中年份用颜色进行了展示。
year<-function（x）as.POSIXlt（x）$year+1900
qplot（unemploy/pop,uempmed,data=economics,geom=c（"point","path"））
qplot（unemploy/pop,uempmed,data=economics,geom="path",colour=year（date））
##图2.16
##展示以颜色为条件的重量的直方图。
左图展示的是频数，右图展示的是频率。
频率
##图可以使得比较不同组的分布时不会受该组样本量大小的影响。
高质量的钻石
##（颜色D）在小
##尺寸上的分布是偏斜的，而随着质量的下降，重量的分布会变得越来越平坦。
qplot（carat,data=diamonds,facets=color~.,geom="histogram",binwidth=0.1,
xlim=c（0,3））
qplot（carat,..density..,data=diamonds,facets=color~.,geom="histogram",
binwidth=0.1,xlim=c（0,3））
######章节2.7
qplot（carat,price,data=dsmall,xlab="Price（$）",ylab="Weight（carats）",
main="Price-weightrelationship"）
######章节2.7
qplot（carat,price/carat,data=dsmall,ylab=expression（frac（price,carat））,
xlab="Weight（carats）",main="Smalldiamonds",xlim=c（0.2,1））
######章节2.7
qplot（carat,price,data=dsmall,log="xy"）
第三章代码：
library（ggplot2）
##图3.1发动机排量（以升为单位displ）对高速公路耗油量（英里每加仑
##hwy）散点图。
点
##根据汽缸数目着色。
该图可以发现影响燃油经济性最重要的因素：
发动机排量大
##小。
q
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