R語言可視化ggplot圖表中的線條介紹

本篇內容介紹了“R語言可視化ggplot圖表中的線條介紹”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

今天跟大家分享的是ggplot圖表中的一類重要元素——線條。

不要覺得專門為線條寫一章推送有點小題大做，其實線條對于圖表而言，功不可沒，即便是不起眼的網格、軸線、或者線條的粗線、線型、磅數等都將決定著你的圖表品質。

R語言中ggplot函數系統中涉及到線條的地方有很多，最常見的場景就是我們做geom_line()（折線圖）、geom_path（）(路徑圖),以及圖表的繪圖區（panel）、圖表區、網格系統（grid）中所涉及到的線條。

今天以一個折線圖為例，簡要說明ggplot函數中關于線條的主要參數及其效果。

library(ggplot2)

library(reshape2)

library(ggthemes)

library(RColorBrewer)

data<-data.frame(Name = c("蘋果","谷歌","臉書","亞馬遜","騰訊"),Company = c("Apple","Google","Facebook","Amozon","Tencent"),Sale2013 = c(5000,3500,2300,2100,3100),Sale2014 = c(5050,3800,2900,2500,3300),Sale2015 = c(5050,4000,3200,2800,3700),Sale2016 = c(6000,4800,4500,3500,4300))

mydata<-melt(data,id.vars=c("Name","Company"),variable.name="Year",value.name="Sale")

我先用一個簡單的折線圖代碼跑出來一個折線圖：

ggplot(mydata,aes(Company,Sale,fill=Year))+geom_line()

geom_path: Each group consists of only one observation. Do you need to adjust the group aesthetic?

當我用以上代碼運行的時候，軟件報錯，提示如上：

圖表展示區給出了一個只有坐標系的空白圖表；

相信根據英文意思也可以明白怎么回事，因為我們給折線圖的X軸映射是一個離散的因子變量，而默認狀態下軟件會將單條記錄都會視作一個分類，這樣肯定是無法出來圖表的，而如果是一個連續變量，則會只會當做一個類別進行映射。

我們使用過ggplot內內置數據集驗證我們的猜想。

head(LakeHuron)

LakeHuron$data<-seq(1875,1972,1)

ggplot(LakeHuron,aes(data,LakeHuron))+geom_line()

以上使用了一個時間序列數據，很順利的完成了折線圖的制作。

那么針對離散變量的折線圖到底如何來做呢，我們可以通過group指定分組的形式來達到目的。

ggplot(mydata,aes(Company,Sale,group=Year,fill=Year))+geom_line()

通過指定group即告知軟件將變量按照年份變量分組，否則單個不重復記錄都會被當做一個單獨分組。

ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year))+geom_line()+geom_point()

ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line()+geom_point()  #按照年份分組的同時按照年份進行線條的顏色映射

接下來通過對線條內部參數的修改，我們可以體會到ggplot對于線條細節的把控是多么的專注：

ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line()+geom_point() 

線條的參數主要有size、colour、linetype.

其中線條的類型主要有0=blank,1=solid,2=dashed,3=dotted,4=dotdash,5=longdash,6=twodash

每一個類型示例如下：

ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line()+geom_point() 

ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line(linetype=1,size=1.5)+geom_point()

ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line(linetype=2,size=1.5)+geom_point()

ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line(linetype=3,size=1.5)+geom_point()

ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line(linetype=4,size=1.5)+geom_point()

ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line(linetype=5,size=1.5)+geom_point()

ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line(linetype=6,size=1.5)+geom_point()

下面是關于線條粗度的不同感知：

ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line(size=1,linetype=1)+geom_point() 

ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line(size=2,linetype=1)+geom_point()

ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line(size=3,linetype=1)+geom_point()

ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line(size=4,linetype=1)+geom_point()

ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line(size=5,linetype=1)+geom_point()

ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line(size=6,linetype=1)+geom_point()

以上依次使用的線條粗度值為1,2,3,4,5,6，大家可以通過圖表感受到ggplot圖表中線條的粗度變化規律。

除了折線圖（以及路徑圖，等圖層中的線條之外），在theme系統中存在大量的關于線條的屬性設置(網格系統、圖表邊框、軸線、圖例系統)，均可以參照以上參數進行設置。

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