ggplot2一页多图排版的简便方法

scale_：直译为标尺，这就是与aes内的各种美学（shape、color、fill、alpha）调整有关的函数。

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ggplot2折线图 ggplot2折线图颜色

ggplot2折线图 ggplot2折线图颜色

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要想在同一页面上排列多个ggplot2图形，基本的R函数 par() 和 layout() 是无效的。解决方案之一是使用 gridExtra 包中的一些函数来排版多个图形：

但是，这几个函数并不能按照图形轴线排列整齐，只能是按图形原样依次排列（如下图所示）。如果想多个图按照轴线对齐排列，可以使用 cowplot 包中的 plot_grid() 函数。但是，cowplot 包并不包含在多个页面排列多个图形的功能。因此，解决方案就是使用ggpubr包中的 ggarrange() 函数来实现该功能，此外，该函数还可以为多个图形创建统一的图例。

下面将介绍如何使用 ggpubr , cowplot 和 gridExtra 包在同一页面和多个页面上排列多个图形以及如何输出图形到文件中。

ggpubr包的安装可以参考这篇文章-->> ggpubr：快速绘制用于发表的图形 。

绘制箱线图和点图：

绘制条形图和散点图：

使用ggpubr包中的 ggarrange() 函数来排版多个图形：

或者，也可以使用cowplot包中的plot_grid()函数：

例如，当需要将风险表放在生存曲线下方时，便需要将两个图形的绘图区对齐。

ggsurv 是一个包含以下两个部分的列表：

绘制生存曲线和风险表：

对齐纵坐标轴：

使用嵌套的ggarrange() 函数：

使用函数ggdraw() + draw_plot() + draw_plot_label()可以将图形放置在特定位置。

用 ggdraw() 函数创建一个空画布：

draw_plot_label() ，在图的左上角添加图标签：

排版多个图形：

使用 arrangeGrop() 函数可以修改图形的行列跨度：

可以使用grid 包中的 grid.layout() 函数来创建复杂的布局。另外，它还提供了函数 viewport() 来定义布局上的区域或视图。函数 print() 用于将图放置在指定区域中。

一般步骤如下：

要将通用图例放在组合图的边缘，可以将 ggarrange() 函数与以下参数一起使用：

下面将展示如何使用iris 数据集在图表旁边添加文本和表格。

地理散点图scatter_geo首先绘制下面几个图形：

使用 ggarrange() 函数进行排版。

ggplot2中的 annotation_custom() 函数可用于在ggplot的绘图区域内添加表，图形或其他基于网格的元素。其基本格式为：

导入背景图。 根据背景图的格式，可以使用jpeg 包中的函数 readJPEG() 或png包中的函数 readPNG() 。

将ggplot与背景图合并:

使用alpha参数修改箱线图的透明度：

将法国地图作为另一个图形的背景图：

如果图形数量很多，就需要将其放置在多个页面上了，而 ggarrange() 函数便可以实现这种功能。当指定了 nrow 和 ncol 之后， ggarrange() 函数便可以自动计算排版所有图形所需的页数。

也可以使用 ggexport() 函数到处为文件：

PDF file: multi.page.ggplot2.pdf

也可以使用 marrangeGrob() 函数实现多页输出。

使用函数 ggexport() 。

首先绘制四个图形：

然后，可以将单个图形导出到文件（pdf，eps或png），导出时还可以进行排版。

将单个图导出到pdf文件（每页一个图）：

排版并导出p <- ggplot(data = , aes(x = , y = ))：

如何使用 ggplot2

很多人在解释ggplot2的时候喜欢说，ggplot2绘图有两种函数，一类是geom_，绘图用的；一类是stat_，统计变换用的。这样说不是不对，只是很不恰当，很多人就会问出一些问题，比如，统计变换竟然是做运算用的，为什么可以用来画图？为什么stat_bin和geom_histgram画出来的图是一样，竟然一样，为什么要重复？

总结来说有以下几点：

axis.title.x() 更改x轴外观。

ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离

ggplot2是按图层作图

ggplot2保有命令式作图的调整函数，使其更具灵活性

ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中。

==================================================================

1、ggplot2的逻辑。

ggplot2的逻辑在我看来其实是真正实现了一个图层叠加的概念：一句语句代表一张图，然后再有最小的单元图层。这个与其他命令式的绘图完全不同，来做个比较：

x <- rnorm(100,14,5)

y <- x + rnorm(100,0,1)

plot(x,y)

text(13,20, expression(x[1] == x[2]))

输出的图是这样的：

我们可以看到这种绘图方式实际上是按命令添加的，以plot开始，可以以任何方式结束，每加上一个元素，实际上都是以一句单独的命令来实现的。这样做的缺点就是，其实不符合人对于画图的一般认识。其次，就是，我们没有一个停止绘图的标志，这使得有时候再处理的时候就会产生一些困惑。优势其实也有，在做参数修改的时候，我们往往可以很方便地直接用一句单独的命令修改，譬如对于x轴的调整，觉得不满意就可以写命令直接调整。而ggplot2则意味着要重新作图。

再来看ggplot2的代码：

x <- rnorm(100,14,5)

y <- x + rnorm(100,0,1)

geom_point(color = "darkred") + #添加点

annotate("text",x =13 , y = 20,parse = T,

label = "x[1] == x[2]") #添加注释

画出的结果如下：

其次就是对于分组数据的处理，其实这方面，latt已经做得很好了，不过我会在后面更仔细地叙述ggplot2是怎么看分组数据的绘图的。

2. ggplot2的要素

我们这里不谈qplot（quickly plotting）方法，单纯谈ggplot方法。不谈底层的实现思想，我们简单地理解，ggplot图的元素可以主要可以概括如下：的是plot（指整张图，包括background和title），其次是axis（包括stick，text，title和stick）、legend（包括backgroud、text、title）、facet这是第二层次，其中facet可以分为外部strip部分（包括backgroud和text）和内部panel部分（包括backgroud、boder和网格线grid，其中粗的叫grid.major，细的叫grid.minor）。大致见下图，这部分内容的熟悉程度直接影响到对于theme的掌握，因此希望大家留心。

3. ggplot2图层以及其他函数的分类

好了，现在把这些理念的东西讲完了之后，下面来理解ggplot2里的绘图命令。

ggplot2里的所有函数可以分为以下几类：

用于运算（我们在此不讲，如fortify_，mean_等）

初始化、展示绘图等命令（ggplot，plot，print等）

按变量组图（facet_等）

真正的绘图命令（stat_，geom_，annotate），这三类就是实现一个函数一个图层的核心函数。

微调图型：严格意义上说，这一类函数不是再实现图层，而是在做局部调整。

guides：调整所有的text。

theme：调整不与数据有关的图的元素的函数。

4. 绘图

步：初始化。ggplot2风格的绘图的步就是初始化，说白了就是载入数据空间、选择数据以及选择默认aes。

data就是载入你要画的数据所在的数据框，指定为你的绘图环境，载入之后，就可以免去写大量的$来提取data.frame之中的向量。当然，如果你的数据都是向量，也可不指定，但是要在申明中标注data = NULL，不然就会得到不必要的报错。

第二个是重头戏，即aes，是美学（aesthetic）的缩写。这是在ggplot2初学者眼里最不能理解的东西，甚至很多老手也会在犹豫，什么时候要把参数写在aes里，什么时候要写在aes外。我们做一个简单的，不非常恰当的解释：任何与数据向量顺序相关，需要逐个指定的参数都必须写在aes里。这之后我们会进一步解释，现在我们初始化的时候，只是把关于位置的x和y指定一下就好。

第二部，绘制图层。

事实上，任何一个ggplot2图层都包括stat和geom俩部分，或者说两个步骤（其实还包括ition）。 而stat_identity则表示不做任何的统计变换。

我们来举个例子，还是上面的代码，为了更直观，我在此作了修改：

x <- c(rnorm(100,14,5),rep(20,20))

y <- c(rnorm(100,14,5) + rnorm(100,0,1),rep(20,20))

geom_point(color = "darkred")

做出的图如下：

我们查看码源，就知道geom_point的默认stat是identity，即不做任何统计变换：

> geom_point

function (mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", ition = "identity",

na.rm = FALSE, ...)

ition = ition, na.rm = na.rm, ...)

大家可以发现，我在（20，20）这个点的数据事实上是有20个的，但由于没做统计转换(20,20)这个点被画了20次，因此我们理论上看到的点其实是一次画的那个点。可能这不够直观，没关系，我们调整一下透明度到10%：

geom_point(color = "darkred",alpha = 0.1)

得到如下图：

我们现在就使用坐标转换来重新画这个图：

ggplot(data= NULL, aes(x = x, y = y)) + #开始绘图

geom_point(color = "darkred",stat = "sum")

好了，解释一下，stat_sum实际的意思就是按照某一点占所有点出现频率然后换算成大小来作图，因此，以上代码就可以得到下面这张图，因为(20,20)这个点出现频率为20/120=16.667%：

好了，我们可以发现了，一个单纯的geom_point里面也是带有stat_的，因此，其实geom_和stat_实际上是一回事。可能你会问了，那照我的说法，以上这幅图用的是geom_point里的一个参数，而不是再用stat_sum，这是一回事吗？bingo！这个问题相当好，的确，按照以上的推理，应该存在一种以stat_sum作为主函数的方法来绘制这幅图，搞不好，里面还有个参数geom，要设置成“point”。我们来实践一下吧：

stat_sum(color = "darkred",geom = "point")

尼玛，还真可以，还长得一模一样。

现在就讲通了，对于有过经验的同学现在应该重新修正这个观点——stat_和geom_是两种绘图方法。这是错的，其实它们是ggplot2每一个图层绘制都必须有的，是一个图层的一体两面。

aes实际上做的是将aes里的向量的顺序逐个地绘制。譬如以下代码（转自geom_point帮助文档中的实例）：

p + geom_point(aes(colour = qsec)) #<---- code 2

结果是：

我们来分析一下ggplot2是怎么作图的。首先，我们来看一下mtcars这个数据集长什么样：

> head(mtcars)

mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb

Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4

Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1

Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1

Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2

Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1

code 1: ggplot首先载入了这个mtcars的，然后指定给了mpg作为其x坐标位置，wt为y坐标位置。

code 2: 指定了qsec作为其染色的标准（分组），qsec为numeric变量，因此，应该选择连续型的标尺，而不是分组染色。然后开始绘制，读取mtcars$mpg[1]、mtcars$wt[1]，确定位置，然后为其染成mtcars$qsec[1]颜色；再绘制第二点。。。

因此，aes里的美学特征其实就是按照向量顺序指定每个位置的美学特征，大家可以比较tapply函数的写法。

p + geom_point(color = "green")

哦，怪不得写在aes里染出来的颜色不是绿色，但为什么写到里面就不可以了，为了写到里面，然出来的是粉色？

好了，我们再来分析一下把color = "green"写到了aes里，到底发生了什么。

首先，数据的初始化跟上面那个例子是相同的。然后，因为color放到了aes里，于是ggplot开始搜索mtcars里面的向量了，发现没有叫"green"的，然后又找了global，也没有。于是，ggplot就开始把它认作了一个新的向量。等等，有个问题，我要按照这个向量来分别染色，而事实上，这个向量长度为1，怎么办？ggplot就先把他展开成了factor(rep("green",nrow(mtcars)),lls = unique("green"))，bingo！现在开始染色了。啊个数据mtcars$mpg[1]、mtcars$wt[1]，其颜色变量是"green",因子水平是1，染成默认调色种，哦，就是这个蛋蛋的粉红色；再染第二个，还是"green"，因子水平也是1，染成蛋蛋的粉红色；... 终于完成了，咦？怎么都是蛋蛋的粉红色。

通过举了这个染色的例子大家应该都弄懂了，aes到底在干什么了。其他的美学特征其实也是完全一致的。只是需要解释group=1的意思就是说不做分组来进行绘图。什么？还是搞不清该放aes里面还是外面？那就记着想统一整个图层时就放到aes外，想分成不同组调整，并且已经有一个与x、y长度一致的分组变量了，那就放到aes里。

在这一步里，还要要说的就是我们要讲的是ggplot2大致内置了哪些图：

点（point, text）：往往只有x、y指定位置，有shape但没有fill

线(line,vline,abline,hline,stat_function等)：一般是基于函数来处理位置

射(segment)：特征是指定位置有xend和yend，表示射线方向

面(tile, rect)：这类一般有xmax,xmin,ymax,ymin指定位置

棒(boxplot,bin,bar,histogram)：往往是二维或一维变量，具有width属性

带(ribbon,ooth):透明是特征是透明的fill

补：包括rug图，误棒(errorbar,errorbarh)

然后，就是按照你的需要一步步加图层了（使用“+”）。

第三部，加注释。所有注释的实现都是通过annotate函数实现的，其实annotate就是一个最简单的geom_单元，它一次只添加一个位置上的图形（可以通过设置向量来实现同时绘制多个图形，但这个理念和注释的理念有所偏）。annotate的geom就是指定注释的类型，其属性按照geom的不同而发生变化。

第四步，调整。这里的调整主要是使用微调图形这大类的函数做美学特征、坐标轴、标题、绘图主题的调整。这部分也就是继承了命令式作图的思想，使ggplot2的灵活性增加。

如何搜索你要用什么美学特征调整函数，其实就是按照美学特征的名字来，例如，你要调整的是fill，就找scale_fill_之后就有一些不同的染色方法（关于色彩，如果有时间还会添加相关知识）；调整的是横坐标标尺，就找scale_x_然后后面跟上你的横坐标类型；其他雷同。

在调整主题这方面，值得褒奖的是，theme函数其实最妙的地方是将对于数据相关的美学调整和与数据无关的美学调整分离了。譬如说，我们要改变x轴的颜色，或者panel的底色，这个其实与数据处理无关，这种分离就会使得我们可以如此流程化地作作图，而不需要在考虑数据的时候还要关注到与数据无关的美学参数。有人有时候会觉得ggplot2很奇怪的地方就是为什么调整legend的时候，有时要用scale_，有时又要用theme，其实这都是对于ggplot2这个设计理念的不理解，作者的设计思路是要将数据处理与数据美学分开，数据美学与数据无关的调整分开。

其次，theme函数采用了四个简单地函数来调整所有的主题特征：element_text调整字体，element_line调整主题内的所有线，element_rect调整所有的块，element_blank清空。这种设计相当地棒。

由此，一个极具诚意的作图应该长成下面这个样子：

geom_XXX(...) + ... + stat_XXX(...) + ... +

annota这个需要一点代码功底。Python里的matplotlib和R当中的ggplot2包，成图效果非常棒。te(...) + ... +

scale_XXX(...) + coord_XXX(...) + guides(...) + theme(...)

无法针对多个legends进行调整

++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

以上是使用的心得，希望对大家有用。主要是在理念上解释一些容易产生困惑的问题。

使用ggplot2画基因表达样本的箱线图

Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4

library(ggplot2)

library(reshape2)

############################################

#画箱式图，这里我画的是基因表达样本的箱线图，首先导入数据，将数据调成行是基因名，纵是样本名，数据为各个基因在样本中的表达量

count = read.table("gene学习语法不仅可以帮助您创建熟悉的图形，还可以启发你创作出更佳的方案。没有语法，就没有基础理论，因此大多数图形包是各种情况的组合。例如，在R的基础包中，如果您设计一个新图形，它由原始绘图元素（如线和点）组成，因此很难设计与现有绘图相结合的新组件。在 ggplot2 中，用于创建新图形的表达式由更高级别的元素组成，例如原始数据和统计转换的表示，可以轻松地与新数据集和其他绘图组合。count.txt",header = T)

rownames(count) = count[,1]

count = count[-1]

#去掉在所有样本中表达量p + geom_point(aes(colour = "green"))为0的基因

count = count[which(rowSums(count)>0),]

#melt函数是对数据框进行转化，variable.name和value.name是设置转化后的列名，具体效果建议实看一下

count = melt(count,variable.name = "sample",value.name = "value")

# 取log2值让数据更集中

count$value = log2(count$value+1)

#data是要画图的数据，一个数据框，后面ase里的x和y分别代表画图时的横坐标和纵坐标，fill=sample指按照样本来填充颜色即不同的样本使用不同的颜色

p <- ggplot(data = count,aes(x=sample,y=value,fill=sample))

#theme是给图添加样式，个是设置横坐标的显示形式，旋转90度，即竖着显示。后面两个参数是设置横纵坐标的名字

p1 <- p + geom_boxplot() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90)) + xlab(NULL) + ylab("log2(COUNT+1)")

p1

出来的结果是这样的（坐标信息不方便让大家看到，就遮掉了）

1.ggplot2——

ggplot2 是一个用来绘制统计图形或数据图形的 R 包。与大多数其他图形软件包不同，ggplot2 具有基于图形语法的底层语法构建，它允许您通过组合不同的组件来组合图形。这使得 ggplot2 作图功能非常的强大。您可以针对您的特定问题而绘制想要好了，现在问题就来了。我想为所有点的颜色都染成绿色，怎么办？其实很简单，如果不需要指定这么一个染色的顺序，而选择将整个图层染成一种颜色，则只需要将color写在aes外：展现的图形，而不仅仅局限于一组预定义的图形。

ggplot2 提供了漂亮、轻松的绘图，可以处理繁琐的细节，例如绘制图例。事实上，其精心选择的默认设置意味着您可以在几秒钟内制作出出版质量的图形。但是，如果您确实有特殊的格式要求，ggplot2 的综合主题系统可以让您轻松完成所需的工作。最终，这意味着与其花时间让图表看起来漂亮，不如专注于创建最能揭示数据中信息的图表。

Wilkinson创建了图形语法来描述构成所有统计图形基础的基本特征。该语法回答了“什么是统计图形”这一问题。ggplot22建立在威尔金森语法的基础上，专注于层的首要地位，并将其用于R中。简而言之，语法告诉我们，图形将数据映射到几何对象(geom 点、线、条)的图形属性(aes 颜色、形状、大小)。plot也可能包括关于plot坐标系统的数据和信息的统计转换。分面（facet ）可用于绘制数据的不同子集。这些组件的组合构成了一个图形。

所有绘图均由 数据 、可视化的信息和 映射 （数据变量如何映射到图形属性的描述）组成。有五个映射组件：

同样重要的是要注意语法不做的2 一般来说，波形图需要确定横轴和纵轴的含义，确定数据的范围和密度，选择绘制的类型和样式等事情：

如果你想更加深入的了解 ggplot2 语法的元素以及它们如何组合在一起，可以参阅以下文档。

有关 ggplot2 函数及其参数的详细细节可以在线访问， ，并使用 R 中帮助（？...）访问。在线文档的优点是您可以查看所有示例图并更轻松地切换。

如果您经常使用 ggplot2，注册 ggplot2 邮件列表 。该列表的流量相对较低，对新用户非常友好。另一个有用的资源是 stackoverflow， 。stackoverflow 上有一个ggplot2 社区，很多常见的问题已经有人提出并解决了。

ggplot2 中的函数数量可能非常多，但 RStudio 提供了一些很棒的目录，可以在 上快速记忆。

参考公式支持不好，自带的plotmath公式无法满足很多需求文献

数据可视化图表要怎么做?

目前国内数据可视化工具或产品很多，到底那个工具或者产品是的？看了很多数据可视化产品，总结下来分为几大类。

1、 改变传统格式。占比用饼图，对比用柱图，这些标准化的表达方式让我们的报表千篇一律，如果能采用更多可视化方式，会让报表更有折线图（line）新意，例如饼图可以换成环图或玫瑰图等。

效率不高，绘图速度较慢，这也表示二次开发的可能性不高

2、简洁最重要。很多人在设计报表的时候，会添加好多元素或配色来充实报表内容，但往往是“画蛇添足”，这样会使得页面看上去十分混乱，失去重点的同时也失去了美感。

3、突出关键元素。一张报表上的展现内容不止1块，可能会多到8-9块，如果没有突出展示，决策者无法快速从报表中获取信息，那么就丢失了报表的意义，但是，突出展示的方式要有所注意，更大、更亮或用标签等，无论采用哪种方式，配色要属于同一色系。

数据可视化图表可以使用各种工具和编程语言来制作，比如Python的matplotlib库、R语言的ggplot2包、Tableau等。根据你的数据类型和需求，选择合适的工具，然后按照其提供的文档和教程进行作即可。

画图笔记：ggplot2优化柱形图（添加误线、异比较分析）

Excel虽然是入门级的数据分析工具，但作为微软杀器之一，自然有很多亮眼的功能，譬如其中内嵌的可视化功能。在Excel中有很多不错的可视化效果，包括迷你图，瀑布图，旭日图，散点图等。可以说，Excel是可视化最为便捷的工具之一。然而由于排版和颜色等不够专业，因此距离高大上的效果还是有不小距。当然，其中不乏。

「ggplot2中柱状图基本绘制函数常用geom_bar()」

百度良心产品之一，可视化效果极为显著，最为关键的是，他是免费的。不过，在使用过程中，你需要懂一点JS代码。

「data和mapping是ggplot的基本参数，数据和映射。」 mapping:使用aes函数指定，为aesthetic attributes的缩写。但字符串映射使用aes_string。aes:颜色（color颜色或边框颜色、fill填充颜色和 alpha透明度） 形状（linetype线型、size点的大小或线的宽度和 shape形状） 位置 （x, y, xmin, xmax, ymin, ymax, xend, yend） 指定数据分组和顺序的映射group和order，另一类是字符串映射。

一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。

「stat：」 设置统计方法，有效值是count（默认值） 和 identity，其绘制点，并通过nudge参数对标签进行x轴和y轴上的平移中，count表示条形的高度是变量的数量，不能设定y值。identity表示条形的高度是变量的值；对于连续性变量使用bin，转换的结果使用变量density来表示。

「ition：」 位置调整，有效值是stack、dodge和fill，默认值是stack（堆叠），是指两个条形图堆叠摆放，dodge是指两个条形图并行摆放，fill是指按照比例来堆叠条形图，每个条形图的高度都相等，但是高度表示的数量是不尽相同的。

「width：」 条形图的宽度，是个比值，默认值是0.9

在ggplot2中可以直接结合stat_summary函数快速进行数据统计->链接

所以stat可以设置为summary,将柱状图的高度设置为各组的均值并联合stat_summary函数增加误线。

使用stat_compare_means()函数。

要放了，简单学习一下就好，大家好好休息，生活很好，等你超越~~~

如何使用 ggplot2

}

总结来说有以下几点：

ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离

ggplot2是按图层作图

ggplot2保有命令式作图的调整函数，使其更具灵活性

ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中。

==================================================================

1、ggplot2的逻辑。

ggplot2的逻辑在我看来其实是真正实现了一个图层叠加的概念：一句语句代表一张图，然后再有最小的单元图层。这个与其他命令式的绘图完全不同，来做个比较：

x <- rnorm(100,14,5)

y <- x + rnorm(100,0,1)

plot(x,y)

text(13,20, expression(x[1] == x[2]))

输出的图是这样的：

我们可以看到这种绘图方式实际上是按命令添加的，以plot开始，可以以任何方式结束，每加上一个元素，实际上都是以一句单独的命令来实现的。这样做的缺点就是，其实不符合人对于画图的一般认识。其次，就是，我们没有一个停止绘图的标志，这使得有时候再处理的时候就会产生一些困惑。优势其实也有，在做参数修改的时候，我们往往可以很方便地直接用一句单独的命令修改，譬如对于x轴的调整，觉得不满意#这是基于graphic包里例子就可以写命令直接调整。而ggplot2则意味着要重新作图。

再来看ggplot2的代码：

x <- rnorm(100,14,5)

y <- x + rnorm(100,0,1)

geom_point(color = "darkred") + #添加点

annotate("text",x =13 , y = 20,parse = T,

label = "x[1] == x[2]") #添加注释

画出的结果如下：

其次就是对于分组数据的处理，其实这方面，latt已经做得很好了，不过我会在后面更仔细地叙述ggplot2是怎么看分组数据数据：ToothGrowth 和mtcars数据集。的绘图的。

2. ggplot2的要素

我们这里不谈qplot（quickly plotting）方法，单纯谈ggplot方法。不谈底层的实现思想，我们简单地理解，ggplot图的元素可以主要可以概括如下：的是plot（指整张图，包括background和title），其次是axis（包括stick，text，title和stick）、legend（包括backgroud、text、title）、facet这是第二层次，其中facet可以分为外部strip部分（包括backgroud和text）和内部panel部分（包括backgroud、boder和网格线grid，其中粗的叫grid.major，细的叫grid.minor）。大致见下图，这部分内容的熟悉程度直接影响到对于theme的掌握，因此希望大家留心。

3. ggplot2图层以及其他函数的分类

好了，现在把这些理念的东西讲完了之后，下面来理解ggplot2里的绘图命令。

ggplot2里的所有函数可以分为以下几类：

用于运算（我们在此不讲，如fortify_，mean_等）

初始化、展示绘图等命令（ggplot，plot，print等）

按变量组图（facet_等）

真正的绘图命令（stat_，geom_，annotate），这三类就是实现一个函数一个图层的核心函数。

微调图型：严格意义上说，这一类函数不是再实现图层，而是在做局部调整。

guides：调整所有的text。

theme：调整不与数据有关的图的元素的函数。

4. 绘图

步：初始化。ggplot2风格的绘图的步就是初始化，说白了就是载入数据空间、选择数据以及选择默认aes。

data就是载入你要画的数据所在的数据框，指定为你的绘图环境，载入之后，就可以免去写大量的$来提取data.frame之中的向量。当然，如果你的数据都是向量，也可不指定，但是要在申明中标注data = NULL，不然就会得到不必要的报错。

第二个是重头戏，即aes，是美学（aesthetic）的缩写。这是在ggplot2初学者眼里最不能理解的东西，甚至很多老手也会在犹豫，什么时候要把参数写在aes里，什么时候要写在aes外。我们做一个简单的，不非常恰当的解释：任何与数据向量顺序相关，需要逐个指定的参数都必须写在aes里。这之后我们会进一步解释，现在我们初始化的时候，只是把关于位置的x和y指定一下就好。

第二部，绘制图层。

事实上，任何一个ggplot2图层都包括stat和geom俩部分，或者说两个步骤（其实还包括ition）。 而stat_identity则表示不做任何的统计变换。

中间省略的波形图怎么画

p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) #<---- code 1

步，确定信号类型。不同类型的信号有着不同的特点，因此在绘制波形图之前，需要先确定信号的类型，如模拟信号、数字信号、周期信号、非周期信号等。

使用折线图描述1952~2007与美国人口增长趋势图

第二步，确定采样方式。在绘制数字信号的波形图时，需要先确定采样方式，如均匀采样、非均匀采样、抽样保持等，这些方式都会影响最终波形图的形态。

第三步，绘制波形图。根据所确定的信号类型和采样方式，可以开始绘制波形图。这时，我们需要根据信号的采样值，将其转换为对应的幅度，并按照采样时间的顺序绘制波形图。

第四步，添加标签和坐标轴。在绘制波形图时，需要添加标签和坐标轴，以便在theme函数中，与图例有关的主要参数有：更好地表示波形图的含义和数据。

总之，绘制波形图需要根据具体情况来确定绘制方法，需要对信号类型、采样方式等有一定的了解，并且需要进行一定的计算和转换才能得到最终的波形图。

波形图通常是采用图表制作软件（例如Matplotlib、GraphPad Pri等）绘制的。核心步骤如下:

1. 导入数据：将波形数据导入图表制作软件，并且以二元组的形式保存，即x轴数据和y轴数据。

2. 建立坐标轴：根据数据的范围和步长设定坐标轴的范围和间隔。x轴通常代表时间或频率，y轴表示波形幅值。

4. 添加标签：图表制作完成后，可以添加标题、坐标轴标签、图例等等使图表更加易于理解。

当然，具体怎么画还需要看你的数据是什么情况，不同类型的波形图如正弦波、方波、脉冲波等有不同的绘制方法。

在绘制波形图时，可以使用各种可视化工具，如Python中的Matplotlib、R语言中的ggplot2等。这些工具提供了大量的函数和参数，可以帮助我们轻松地绘制各种类型的波形图。

具体绘制过程中，需要先将所需的数据导入到可视化工具中，然后使用相应的函数和参数设置波形图的样式、颜色、标签等属性。，通过调整参数和样式，使波形图达到的效果。

总之，绘制波形图需要一定的数据处理和可视化技巧，但通过使用现有的可视化工具，我们可以轻松地绘制出各种类型的波形图。

波形图通常用于表示信号随时间的变化情况，可以通过软件工具绘制。首先需要确定信号的采样率和量化精度，然后将采样数据导入绘图软件中，选择波形图作为绘图类型，设置横纵坐标的范围和刻度，调整线条的颜色、宽度和样式等参数，生成波形图并保存。在绘制过程中，需要注意信号的采样和量化误以及绘图的精度，同时根据具体情况选择合适的绘图工具和参数设置。

波形图通常用于表示信号随时间的变化情况，可以通过软件工具绘制。首先需要确定信号的采样率和量化精度，然后将采样数据导入绘图软件中，选择波形图作为绘图类型，设置横纵坐标的范围和刻度，调整线条的颜色、宽度和样式等参数，生成波形图并保存。在绘制过程中，需要注意信号的采样和量化误以及绘图的精度，同时根据具体情况选择合适的绘图工具和参数设置。

波形图通常用于表示信号随时间的变化情况，可以通过软件工具绘制。首先需要确定信号的采样率和量化精度，然后将采样数据导入绘图软件中，选择波形图作为绘图类型，设置横纵坐标的范围和刻度，调整线条的颜色、宽度和样式等参数，生成波形图并保存。在绘制过程中，需要注意信号的采样和量化误以及绘图的精度，同时根据具体情况选择合适的绘图工具和参数设置。

1 波形图的具体内容和要求需要确定才能确定如何画图

3 有许多绘制波形图的软件或工具可供选择，例如Matlab、Python、Excel等。

你可以根据自己的需求和实际情况选择适合自己的工具来完成波形图的绘制。

Tidyverse自学笔记-ggplot2之轴或刻度标签设置

「fill：」 条形图的填充色

数据准备

本示例数据是自编数据，仅为练习所用，数据结构设为，两个年份year(2020，2021)，两个氮水平nitrogen（N1，N2），两个玉米品种variety（a，b）测定了5个试验指标（变量v1，v2，v3，v4，v5），每个处理3次重复block（1，2，3）。

删除刻度线和标签

theme(axis.title.x or y = element_blank()) 删除轴标签。

xlab(NULL) 删除x轴标签

theme(axis.ticks = element_blank()) 删除刻度线。

theme(axis.text.x or y = element_blank()) 删除轴刻度标签。

修改刻度标签

连续变量刻度标签设置

scale_x or y_continuous(name, breaks, labels, limits, trans)

name指定x或y轴的标签，若为NULL，不显示轴标签；

breaks指定各个刻度的位置，若为NULL，不显示刻度；

limits指定刻度的范围；

trans指定坐标轴值转换，如可以为log10。

离散型变量刻度标签设置

scale_x or y_discrete():修改离散变量坐标轴的标签。

从以上可以看出，在scale_x or y_continous和discrete中将一些参数的值赋予NULL，也可以起到删除的效果。

日期型刻度标签设置

scale_x_date()设置日期刻度，参数date_breaks设置刻度间隔，date_labels设置标签的日期格式；借助 scales包中的函数设置特殊格式，比如百分数(percent)、科学计数法 (scientific)、美元格式 (dollar)等。

轴标签美学设置

轴标签美我们使用gapminder数据集进行体验 Plotly Express 。学

axis.title() 更改x和y轴外观。

axis.title.y() 更改y轴外观。

刻度标签美学

theme(axis.text = element_text())中axis.text 和/或从属元素 axis.text.x 和 axis.text.y 来更改轴文本的外观。

element_text中参数说明。

angle：指定刻度线标签旋转角度；

hjust：设置水平对齐方式（左，中，右）；

vjust：设置垂直对齐绘制4个不同的图形：方式（顶部，中间，底部）；

colour：设置字体颜色；

size：设置字体大小；

family：设置字体；windowsFonts()可查看windows字体；

face：设置字体样式，粗体bold，斜体italic；