R绘图 第五篇：绘制点图（ggplot2）

Posted 2020-12-27 ljhdo

点图，也可以叫做散点图，通过绘制散点来呈现数据的分布，使用geom_dotplot()函数来绘制点图：

geom_dotplot(mapping = NULL, data = NULL, position = "identity", ...,
  binwidth = NULL, binaxis = "x", method = "dotdensity",
  binpositions = "bygroup", stackdir = "up", stackratio = 1,
  dotsize = 1, stackgroups = FALSE, origin = NULL, right = TRUE,
  width = 0.9, drop = FALSE, na.rm = FALSE, show.legend = NA,
  inherit.aes = TRUE)

常用的参数注释：

• mapping：使用aes()来设置点图美学特征，参数x是因子，参数y是数值
• data：数据框对象
• method：默认值是dotdensity（点密度封箱），或者histodot，固定的封箱宽度，比如  stat_bin
• binwidth：bin是封箱的意思，该参数用于调整组距，该参数受到method参数的影响，如果method是dotdensity，那么binwidth指定最大的bin宽度；如果method是histodot，那么binwidth指定bin的宽度，默认值是数据范围（range of the data）的1/30。
• binaxis：沿着那个轴进行封箱，默认值是x
• stackdir：设置堆叠点的方向，默认值是up，有效值是down、center、centerwhole和up。
• stackratio：点堆叠的密集程度，默认值是1，值越小，堆集越密集；
• dotsize：点的大小，相对于binwidth的直径，默认值是1。

使用ToothGrowth数据来绘制点图：

ToothGrowth$dose <- as.factor(ToothGrowth$dose)

 一，绘制散点图

绘制基本的点图

library(ggplot2)

p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + 
  geom_dotplot(binaxis=‘y‘, stackdir=‘center‘,
               stackratio=1.5, dotsize=1.2)

二，添加汇总数据

向点图中添加汇总数据，使用ggplot2包中的函数

stat_summary(mapping = NULL, data = NULL, geom = "pointrange",
  position = "identity", ..., fun.data = NULL, fun.y = NULL,
  fun.ymax = NULL, fun.ymin = NULL, fun.args = list(), na.rm = FALSE,
  show.legend = NA, inherit.aes = TRUE)

常用参数注释:

• fun.data：指定一个函数（function），返回带有变量ymin,y和ymax的数据框
或者，指定三个单独的函数，分别向每个函数传递一个向量，分别返回一个数字，用于表示ymin、y和ymax：
• fun.y：
• fun.ymax：
• fun.ymin：
• fun.args=list()：可选的参数，用于指定传递给fun.xxx函数的参数

1，向点图中增加均值和中位数 

# dot plot with mean points
p + stat_summary(fun.y=mean, geom="point", shape=18,
                 size=3, color="red")
# dot plot with median points
p + stat_summary(fun.y=median, geom="point", shape=18,
                 size=3, color="red")

2，向点图中增加点范围

fun.low.mean <- function(x){mean(x)-sd(x)}
fun.up.mean <- function(x){mean(x)+sd(x)}

ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + 
  geom_dotplot(binaxis=‘y‘, stackdir=‘center‘, stackratio=1.5, dotsize=1.2)+
  stat_summary(fun.y = mean, fun.ymin = fun.low.mean, fun.ymax = fun.up.mean, colour = "red", size = 0.7)

3，使用fun.data向点图中增加点范围

data_summary <- function(x) {
  m <- mean(x)
  ymin <- m-sd(x)
  ymax <- m+sd(x)
  return(c(y=m,ymin=ymin,ymax=ymax))
}

ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + 
  geom_dotplot(binaxis=‘y‘, stackdir=‘center‘, stackratio=1.5, dotsize=1.2)+
  stat_summary(fun.data =  data_summary, colour = "red", size = 0.7)

三，按照分组改变点图的颜色

首先要对点图分组，这通过aes(fill=dose)来实现，然后，使用scale_fill_manual()来设置每个分组的颜色： 

ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len, fill=dose)) +
  geom_dotplot(binaxis=‘y‘, stackdir=‘center‘)+
  scale_fill_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))

四，添加点图的说明

 通过theme函数向点图中增加说明，通过legend.position来控制说明的位置

ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len, fill=dose)) +
  geom_dotplot(binaxis=‘y‘, stackdir=‘center‘)+
  scale_fill_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))+
  theme(legend.position="top")

五，向点图中增加标题和轴的标签

通过labs()来添加标题和坐标轴的标签 

ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len, fill=dose)) +
  geom_dotplot(binaxis=‘y‘, stackdir=‘center‘)+
  scale_fill_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))+
  labs(title="Plot of length  by dose",x="Dose (mg)", y = "Length")+
  theme_classic()

 

参考文档：

ggplot2高效实用指南

ggplot2入门与进阶（上）

Dot plot

ggplot2 dot plot : Quick start guide - R software and data visualization