（數據科學學習手札55）利用ggthemr來美化ggplot2圖像

一、簡介

　　R中的ggplot2是一個非常強大靈活的數據可視化包，熟悉其繪圖規則后便可以自由地生成各種可視化圖像，但其默認的色彩和樣式在很多時候難免有些過於朴素，本文將要介紹的ggthemr包專門針對原生ggplot2圖像進行美化，掌握它之后你就可以創作出更具特色和美感的數據可視化作品。

 

二、基礎內容

2.1 安裝

　　不同於常規的R包，ggthemr並沒有在CRAN上發布，因此我們需要使用devtools中的install_github()直接從github上安裝它，參照github上ggthemr的項目說明頁：

library(devtools)

install_github('cttobin/ggthemr')

　　筆者在遵循上述步驟時不太順利，遇到了如下錯誤：

 

　　不過不用擔心，按照上述的錯誤提示，我們打開對應目錄，找到了對應的壓縮包：

實際上我們通過上述語句已經將ggthemr的壓縮包下載到本地如上圖所示，所以我們可以很容易地使用手動安裝本地壓縮包的形式來完成ggthemr的安裝（注意要吧.tar格式改為.tar.gz格式，我想這可能是install_github()安裝失敗的原因）：

 

　　經過上述步驟我們便完成了ggthemr的安裝准備工作；

 2.2 傻瓜式用法

　　在我之前寫得某篇文章中使用過Python中matplotlib.pyplot.style，僅僅使用style.use()這個語句，便可傻瓜式地載入各種精美的自適應繪圖主題，在ggthemr中也有類似的功能，我們在利用ggplot2創建圖像的語句之前，加上ggthemr('主題名稱')，便可簡單套用多種內建主題，下面是幾個簡單的例子：

rm(list=ls())
library(ggplot2)
library(ggthemr)

data(mpg)
data <- mpg

#chalk風格
ggthemr('chalk')
p1 <- ggplot(data=data, aes(displ, hwy))+
  geom_point(mapping = aes(shape=factor(cyl)))+
  geom_smooth(mapping = aes(displ,hwy,colour=factor(cyl)))
print(p1)

#dust風格
ggthemr('dust')
p2 <- ggplot(data=data, aes(displ, hwy))+
  geom_point(mapping = aes(shape=factor(cyl)))+
  geom_smooth(mapping = aes(displ,hwy,colour=factor(cyl)))
print(p2)

#flat風格
ggthemr('flat')
p3 <- ggplot(data=data, aes(displ, hwy))+
  geom_point(mapping = aes(shape=factor(cyl)))+
  geom_smooth(mapping = aes(displ,hwy,colour=factor(cyl)))
print(p3)

　　而官方文檔中提到可以用ggthemr_reset()來恢復ggplot2默認風格，但筆者經過實踐發現這個函數並不能徹底抹除之前施加的主題模式，因此這里不細說，讀者們可以自行嘗試；

 

三、自定義主題

　　盡管ggthemr內建了很多風格迥異的主題，有的過於花哨，有的又過於商務硬朗，除了直接套用這些主題，我們還可以自己創建新的主題以加入自己對構圖的想法：

3.1 Palettes（調色板）

　　palette決定了圖像中所有元素的顏色，包括所有圖層、背景、網格線等，而swatch則專門用於控制圖層元素的配色方案，我們使用define_palette()來構造自定義調色方案，其主要參數如下:

swatch：一個顏色向量，用於定義圖層元素的配色方案（要注意圖像中需要用到的色彩數量要小於等於swatch的向量長度，否則會報錯）

gradient：一個長度為2的向量，lower位置和upper位置用於控制梯度色彩的上下限

background:設置背景色彩

text：設置文本部分的字體顏色

line：設置坐標軸顏色

gridline：控制網格線的顏色

　　下面我們自定義一個色彩簡單的主題：

demo <- define_palette(
  swatch = c('black', 'red', 'green', 'blue', 'brown', 'purple', 'yellow'), 
  gradient = c(lower = 'red', upper = 'green')
)

ggthemr(demo)

　　下面來看看應用上述主題之后的圖像效果：

rm(list=ls())
library(ggplot2)
library(ggthemr)

data(mpg)
data <- mpg

demo <- define_palette(
  swatch = c('black', 'red', 'green', 'blue', 'brown', 'purple', 'yellow'), 
  gradient = c(lower = 'red', upper = 'green')
)

ggthemr(demo)
p <- ggplot(data=data, aes(displ, hwy))+
  geom_point(mapping = aes(shape=factor(cyl)))+
  geom_smooth(mapping = aes(displ,hwy,colour=factor(cyl)))
print(p)

　　因為我們的demo主題中還設置了色彩梯度，下面我們繪制密度圖（此例來自我的（數據科學學習手札38）ggplot2基本圖形簡述）：

data <- data.frame(matrix(rnorm(200),nrow=100))
p <- ggplot(data, aes(x = X1, y = X2)) +
  stat_density2d(aes(fill = ..density..), geom = "raster", contour = F)
p

　　可以看到，密度圖中色彩在預設的紅色與綠色之間過渡；

 

3.2 ggthemr()的其他關鍵參數

　　前文中我們使用函數ggthemr()來掛載主題，而除了最關鍵的主題參數之外，ggthemr()還有若干控制其他圖像樣式的參數，如下：

layout：用於網格線樣式，有clean、clear、minimal、plain、scientific可選，默認clear

spacing：用於控制圖像在圖床上的緊湊程度，越高意味着圖像被擠壓得越嚴重，默認1.6，下面分別為0,1,2時的示例：

 

text_size：用於控制文本部分字體大小，默認12

type：用於控制背景區域填充的形式，當'inner'時如下：

當設置為'outer'時如下：

line_weight：設置坐標軸和網格線的寬度，默認0.5

set_theme：邏輯型變量，控制是否啟動palette傳入的主題，默認為TRUE

 

3.3 微調圖像對比度

　　ggthemr中十分貼心地提供了調節圖像對比度的函數，具體如下：

darken_swatch() / lighten_swatch(): 暗化或亮化所有圖形元素的對比度

darken_gradient() / lighten_gradient(): 暗化或亮化所有梯度元素的對比度

darken_palette() / lighten_palette(): 暗化或亮化所有元素的對比度

 　　下面是簡單的示例：

rm(list=ls())
library(ggplot2)
library(ggthemr)

data(mpg)
data <- mpg


ggthemr('chalk')
p1 <- ggplot(data=data, aes(displ, hwy))+
  geom_point(mapping = aes(shape=factor(cyl)))+
  geom_smooth(mapping = aes(displ,hwy,colour=factor(cyl)))
print(p1)

　　下面我們來分別調低和調高全局色彩對比度：

darken_palette(amount = 0.5)
print(p1)

lighten_palette(amount = 0.5)
print(p1)

　　

 

　　以上就是本文的全部內容，如有筆誤望指出。

 

參考資料：https://github.com/cttobin/ggthemr