R繪圖 第九篇：繪制散點圖和氣泡圖（ggplot2）

繪制散點圖（scatterplots）使用geom_point()函數，氣泡圖（bubblechart）也是一個散點圖，只不過點的大小由一個變量（size）來控制。散點圖潛在的最大問題是過度繪圖：當一個位置或相鄰的位置上出現有多個點，就可能把點繪制在彼此之上， 這會嚴重扭曲散點圖的視覺外觀，你可以通過使點變得透明（geom_point(alpha = 0.05)）或者設置點的形狀（geom_point(shape = ".")）來幫助解決該問題。

geom_point(mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity",
  position = "identity", ..., na.rm = FALSE, show.legend = NA,
  inherit.aes = TRUE)

參數注釋：

• stat：統計轉換（statistical transformation），默認值是identity，表明變量的值是就是統計的值；而統計函數count 需要對變量的值進行計數，統計值是計數的結果。
• position：位置調整（Position adjustment），默認值是identity，不調整
• mapping：映射參數

點的位置調整（Position adjustment）有多種方式：

• identity：不調整
• dodge：垂直方向不調整，只調整水平位置
• nudge：在一定的范圍內調整水平和垂直位置
• jitter：抖動，當具有離散位置和相對較少的點數時，抖動很有用
• jitterdodge：同時jitter和 dodge
• stack：堆疊，
• fill：填充，用於條形圖

每個位置調整都對應一個函數position_xxx()。

使用aes()函數來設置映射參數，geom_point()函數可以使用的映射有：

• x
• y
• alpha：設置點重疊部分的透明度
• colour：點的顏色
• fill：點的填充色
• group：分組
• shape：點形狀
• size：點的大小
• stroke：描邊

這些參數用於修改散點圖的圖形屬性。 

一，繪制基本的點圖

使用mtcars數據集來繪制散點圖，並根據cyl字段來設置每個點的顏色：

library(ggplo2)

ggplot(mtcars, aes(wt, mpg))+
  geom_point(aes(colour = factor(cyl)))

二，繪制氣泡圖

使用geom_point()，繪制氣泡圖，並添加水平線：

library(ggplot2)

#win.graph(width=5, height=4,pointsize=8)

df <- data.frame(year=rep(c(2017,2018),3),
                 product=rep(c('ProductA','ProductB','ProductC'),2),
                 ratio=runif(6, min = 0, max = 1))

df <- df[order(df$year),]
df <- within(df,{bubblesize<- sqrt(df$ratio*10/pi)})
df$product <- factor(df$product,levels=unique(df$product),ordered=TRUE)
ratio.mean <- mean(df$ratio)
y.min <- min(df$ratio)

mytheme <- theme_minimal()+
  theme(
    panel.grid.major.y=element_blank(),
    panel.grid.minor.y=element_blank(),
    axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
    plot.title=element_text(hjust =0.5),
    axis.line.y=element_line(linetype=1,color='grey'),
    axis.line.x=element_line(linetype=1,color='grey'),
    axis.ticks = element_line(linetype=2,color='grey'),
    panel.grid=element_line(linetype=2,color='grey'),
    legend.background = element_rect(fill="gray90", size=0,color='white'),
    legend.text=element_text(face="bold",size=8),
    legend.title=element_text(face="bold",size=8),
    axis.text=element_text(face="bold",size=8)
  )

ggplot(data=df, mapping=aes(x=product,y=ratio,color=factor(year)))+
  geom_point(stat= "identity",aes(size=bubblesize),alpha=0.7,show.legend = TRUE)+ 
  guides(color=guide_legend(title="Year"))+
  scale_size(range = c(1, 30),guide=FALSE)+
  scale_color_manual(values=c("#666666","#FF0016"))+
  scale_y_continuous(labels = scales::percent,limits=c(y.min,1))+
  labs(x='Product',y='Increase ratio',title='Product increase ratio')+
  geom_text(aes(y=ratio,label=scales::percent(ratio),hjust=0.5), size=3,color="black",position = position_dodge(width=0.00),check_overlap = FALSE) +
  mytheme+
  geom_hline(yintercept = ratio.mean,linetype='dashed')+
  annotate(geom='text',x=0,y=ratio.mean,label=scales::percent(ratio.mean),hjust=-0.4,vjust=-0.5);

其中，scale_size()圖層用於指定bubble的大小，annotate()函數用於為水平線添加文本說明：

 

參考文檔：

ggplot2 geom_point

Creating and Tweaking Bubble Chart with ggplot2