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()
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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()
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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()
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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))
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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))
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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")
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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))
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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")
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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))
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ggplot(small)+geom_density(aes(x=price,fill=clarity))
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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。
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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_bin2dgeom_blank geom_boxplot geom_contour geom_crossbargeom_density geom_density2d geom_dotplot geom_errorbargeom_errorbarh geom_freqpoly geom_hex geom_histogramgeom_hline geom_jitter geom_line geom_linerangegeom_map geom_path geom_point geom_pointrangegeom_polygon geom_quantile geom_raster geom_rectgeom_ribbon geom_rug geom_segment geom_smoothgeom_step geom_text geom_tile geom_violingeom_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))
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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()
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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_summarystat_bin stat_density stat_qq stat_summary2dstat_bin2d stat_density2d stat_quantile stat_summary_hexstat_bindot stat_ecdf stat_smooth stat_uniquestat_binhex stat_function stat_spoke stat_vlinestat_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()
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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")
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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()
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以及风玫瑰图(windrose)
ggplot(small)+geom_bar(aes(x=clarity, fill=cut))+coord_polar()
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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
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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()
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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:
p
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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_whitetheme_wsj theme_exceltheme_few theme_foundationtheme_igray theme_solarizedtheme_stata theme_tufte
require(ggthemes)p + theme_wsj()
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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
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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')
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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("")
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