ggplot2包简介

1 ggplot2绘图语法

1.1 案例绘图

• ggplot函数指定要绘图的数据（通常是数据框），并生成一个空的图形对象（不生成图形）

• aes(x,y,…)函数用于指定图形属性的映射，其中的x用于指定坐标轴x的变量或数值，y用于指定坐标轴y的变量或数值

• geom是几何的缩写，表示要绘制的几何对象，在下划线“_”后面指定要绘制的几何图形

• ggplot2的绘图语法是将各个部分用“+”连接起来

• 使用theme函数设置图形主题，用于控制或修改图形外观

df <- data2_1 |> gather(R语言,Python语言,key=课程,value=分数)

# 设置图形主题（可根据需要设置，省略时函数会根据默认设置绘图）
mytheme<-theme(plot.title=element_text(size="12"), # 设置主标题字体大小
    axis.title=element_text(size=10),              # 设置坐标轴标签字体大小
    axis.text=element_text(size=9),                # 设置坐标轴刻度字体大小
    legend.position="none")                        # 移除图例

# 绘制图形
p1<-ggplot(data=df,aes(x=性别,fill=性别))+  # 设置x轴，按性别填充颜色
     geom_bar()+                            # 绘制条形图
     ylab("人数")+                          # 设置y轴标签
     mytheme+                       # 使用设置的主题
     ggtitle("(a) 条形图")          # 添加标题

p2<-ggplot(data=df,aes(x=课程,y=分数,fill=性别))+
     geom_boxplot()+                # 绘制箱线图
     facet_wrap(~性别)+             # 按性别分面
     mytheme+ggtitle("(b) 分面箱线图")

p3<-ggplot(data=df,aes(x=分数,fill=课程,alpha=0.2))+ # 设置颜色透明度alpha的值
     geom_density()+                # 绘制核密度图
     xlim(50,105)+                  # 设置x轴值域（数值范围）
     ylim(0,0.07)+                  # 设置y轴值域（数值范围）
     annotate("text",x=68,y=0.015,label="Python语言",size=4)+# 添加注释文本
     annotate("text",x=85,y=0.015,label="R语言",size=4)+
     mytheme+ggtitle("(c) 分组核密度图")

p4<-ggplot(data=data2_1,aes(x=R语言,y=Python语言,fill=性别))+
     geom_point(size=3,shape=21,color="black")+ # 绘制散点图
     facet_wrap(~性别)+              # 按性别分面
     mytheme+ggtitle("(d) 分面散点图")

grid.arrange(p1,p2,p3,p4,ncol=2)       # 按2列组合图形p1、p2、p3、p4

1.2 思考与代码修改

• aes()函数的fill参数有什么用？aes()函数既可以嵌套在ggplot() 中作全局设定，也可以提取出外通过’+’连接作局部设定。

  在RStudio中，aes()函数（全称Aesthetic mappings）是ggplot2包中的核心函数，用于定义图形中的美学映射（即如何将数据变量映射到图形的视觉属性上）。fill参数是aes()中常用的一个映射参数，主要用于控制图形的填充颜色。以下是详细解析：

• 修改p1的代码中aes() 提取出ggplot()函数放到geom_bar()，看能不能运行？

• geom_bar/geom_boxplot/geom_density/geom_point分别代表绘制什么图形？

  分别绘制：条形图、箱线图、密度图、散点图

• facet_wrap()函数有什么用？在图p2代码中如果注释到这行会有什么后果。

  facet_wrap() 是 ggplot2 包中的一个关键函数，用于分面绘图（faceting），即根据分类变量将数据拆分成多个子图（面板），并按照指定布局排列展示。它的核心作用是通过分组可视化，更清晰地揭示数据中的模式或差异。

• aes(x=分数,fill=课程,alpha=0.2) 中fill参数代表填充颜色，试将图p3中的fill 参数改为color 看有什么效果？

  只呈现密度分布的曲线图，曲线有颜色；而之前是呈现密度分布的曲线区域，被曲线覆盖的都有颜色

• geom_point(size=3,shape=21,color="black") 中shape参数代表点的形状，试将图p4中shape参数取值改为25看有什么效果？

  散点形状由齿轮改成倒三角

• 代码grid.arrange(p1,p2,p3,p4,ncol=2)有什么用？相当于graphic包的什么代码？

  grid.arrange(p1, p2, p3, p4, ncol=2) 是 gridExtra 包中的函数，用于将多个图形（p1, p2, p3, p4）排列在一个页面上，并按 2列 的布局展示。它的作用类似于基础图形系统（graphics 包）中的 par(mfrow) 或 layout()，但专门用于 ggplot2 或 lattice 等基于网格（grid）的图形。

# 修改原绘图代码以满足要求


df <- data2_1 |> gather(R语言,Python语言,key=课程,value=分数)

# 设置图形主题（可根据需要设置，省略时函数会根据默认设置绘图）
mytheme<-theme(plot.title=element_text(size="12"), # 设置主标题字体大小
    axis.title=element_text(size=10),              # 设置坐标轴标签字体大小
    axis.text=element_text(size=9),                # 设置坐标轴刻度字体大小
    legend.position="none")                        # 移除图例

# 绘制图形
p1<-ggplot(data=df)+  # 设置x轴，按性别填充颜色
     geom_bar(aes(x=性别,fill=性别))+                            # 绘制条形图
     ylab("人数")+                          # 设置y轴标签
     mytheme+                       # 使用设置的主题
     ggtitle("(a) 条形图")          # 添加标题

p2<-ggplot(data=df)+
     geom_boxplot(aes(x=课程,y=分数,fill=性别))+                # 绘制箱线图
     facet_wrap(~性别)+             # 按性别分面
     mytheme+ggtitle("(b) 分面箱线图")

p3<-ggplot(data=df,aes(x=分数,color=课程,alpha=0.2))+ # 设置颜色透明度alpha的值
     geom_density()+                # 绘制核密度图
     xlim(50,105)+                  # 设置x轴值域（数值范围）
     ylim(0,0.07)+                  # 设置y轴值域（数值范围）
     annotate("text",x=68,y=0.015,label="Python语言",size=4)+# 添加注释文本
     annotate("text",x=85,y=0.015,label="R语言",size=4)+
     mytheme+ggtitle("(c) 分组核密度图")

p4<-ggplot(data=data2_1,aes(x=R语言,y=Python语言,fill=性别))+
     geom_point(size=3,shape=25,color="black")+ # 绘制散点图
     facet_wrap(~性别)+              # 按性别分面
     mytheme+ggtitle("(d) 分面散点图")

grid.arrange(p1,p2,p3,p4,ncol=2)       # 按2列组合图形p1、p2、p3、p4

2 图形外观——设置坐标轴

2.1 案例绘图

• 图（a）是默认绘制的类别轴（本图为x轴）顺序是R语言、Python语言，使用scale_x_discrete(limits=c())可根据需改变类别顺序

• 图（b）是设置coord_flip()使坐标轴互换，同时，将x轴（类别轴）标签旋转90度

• 图（c）使用theme(axis.title.x=element_blank())移除y轴标签，要移除x轴标签使用类似的设置；设置theme(axis.ticks.y=element_blank())移除y轴的刻度线

• 图（d）使用theme(axis.ticks=element_blank())移除所有的刻度线，将坐标轴标签旋转是为了改变标签的角度。

• 当标签较多时，也可以设置scale_x_discrete(guide=guide_axis(n.dodge=2))使x轴标签排成为2行。使用xlim()可以数值x轴的数值范围。设置x轴数值范围时，函数会在该范围内设置坐标轴刻度，重新设置刻度线可以使用scale_x_continuous(limits=c(),breaks=c())

# 设置图形主题（可根据需要设置）
mytheme<-theme(plot.title=element_text(size="11"), # 设置主标题字体大小
   axis.title=element_text(size=10),               # 设置坐标轴标签字体大小
   axis.text=element_text(size=9),                 # 设置坐标轴刻度字体大小
   legend.position="none")                         # 移除图例

# 图（a）修改类别轴项目顺序
p1<-ggplot(data=df,aes(x=课程,y=分数,fill=课程))+
    geom_boxplot()+                                      # 绘制箱线图
    scale_x_discrete(limits=c("Python语言","R语言"))+    # 修改类别轴项目顺序
    mytheme+ggtitle("(a) 修改类别轴项目顺序\n默认顺序R语言、Python语言")

# 图（b）坐标轴互换，并反转x轴元素的顺序
p2<-ggplot(data=df,aes(x=课程,y=分数,fill=课程))+
    geom_boxplot()+
    coord_flip()+                                        # 坐标轴互换（或者设置y=分数,x=课程）
    ylim(54,101)+                                        # 设置y轴值域（数值范围）
    theme(axis.text.y=element_text(size=9,angle=90,hjust=0.5,vjust=0.5))+   # 设置y轴标角度，并进行水平和垂直位置调整
    scale_x_discrete(limits=rev(levels(df$课程)))+# 反转类别轴项目顺序
    mytheme+ggtitle("(b) 坐标轴互换\n反转x轴元素的顺序并旋转90度")

# 图（c）移除y轴刻度线和标签，删除x轴和y轴次网格线
p3<-ggplot(data=df,aes(x=分数,fill=课程,alpha=0.2))+
    geom_density()+                                         # 绘制核密度图
    xlim(50,105)+                                           # 设置x轴值域（数值范围）
    ylim(0,0.07)+                                           # 设置y轴值域（数值范围）
    theme(axis.title.y=element_blank(),                     # 移除y轴标签
          axis.ticks.y=element_blank(),                     # 移除y轴刻度线
          panel.grid.minor.x=element_blank(),               # 去掉x轴次网格线
          panel.grid.minor.y=element_blank())+              # 去掉y轴次网格线
    annotate("text",x=69,y=0.015,label="Python语言",size=3)+# 添加注释文本
    annotate("text",x=85,y=0.015,label="R语言",size=3)+
    mytheme+ggtitle("(c) 移除y轴刻度线和y轴标签\n去掉x轴和y轴次网格线")

# 图（d）移除所有刻度线，刻度标签旋转90度
p4<-ggplot(data=df,aes(x=分数,fill=课程,alpha=0.2))+
    geom_density()+                                       # 绘制核密度图
    scale_x_continuous(limits=c(50,100),
     breaks=c(50,55,60,65,70,75,80,85,90,95,100))+        # 设置x轴值域和刻度线位置
    scale_y_continuous(limits=c(0,0.07),
     breaks=c(0,0.01,0.02,0.03,0.04,0.05,0.06,0.07))+     # 设置y轴值域和刻度线位置
    ylab("密度")+                                         # 设置y轴标签
    theme(axis.ticks=element_blank(),                     # 移除所有刻度线
     axis.line=element_line(color="blue",linewidth=1.5),  # 添加坐标轴直线
     axis.text.x=element_text(size=9,angle=90,hjust=1,vjust=1))+      # 设置x轴标签角度
    annotate("text",x=69,y=0.015,label="Python语言",size=3)+          # 添加注释文本
    annotate("text",x=85,y=0.015,label="R语言",size=3)+
mytheme+ggtitle("(d) 移除所有刻度线\nx轴刻度标签旋转90度")

grid.arrange(p1,p2,p3,p4,ncol=2)       # 组合图形

2.2 思考与代码修改

• ggplot2 包通过theme() 函数设置主题要素参数，如何实现全局设定和局部设定？

  全局设定：theme_set() 统一风格，作用于所有后续图形。

  局部设定：+ theme() 精细控制，覆盖全局设定。

  优先级：局部 > 全局 > 默认主题。

• scale_x_discrete()函数有什么作用？如何将p1的横轴标题由“课程”改为“科目”。

  scale_x_discrete() 是 ggplot2 中用于调整 离散型（分类）x轴 的函数，主要功能包括：

  修改类别顺序：通过 limits 参数指定轴上的类别顺序（如示例中强制顺序为 "Python语言", "R语言"）。

  修改轴标签：通过 labels 参数自定义类别显示名称（如将 "Python语言" 显示为 "Python"）。

  控制轴显示范围：通过 limits 过滤或限制显示的类别（如只显示部分类别）。

  2.2.0.1 通过 xlab() 函数；全局修改：labs() 可以一次性修改多个标签（如 x, y, title, fill 等），而 xlab() 仅针对x轴。

• 将图p2注释掉theme(axis.text.y=element_text(size=9,angle=90,hjust=0.5,vjust=0.5))有什么影响？

  y轴坐标改变，角度改变

• annotate() 函数除了能在图中添加文本注释还能添加什么？将p3中“R语言”的文本注释放在蓝色区域的右边。

  添加箭头和矩形、水平参考线

• 将p4的x轴刻度标签角度改为45度

# 修改原绘图代码以满足要求

# 设置图形主题（可根据需要设置）
mytheme<-theme(plot.title=element_text(size="11"), # 设置主标题字体大小
   axis.title=element_text(size=10),               # 设置坐标轴标签字体大小
   axis.text=element_text(size=9),                 # 设置坐标轴刻度字体大小
   legend.position="none")                         # 移除图例

# 图（a）修改类别轴项目顺序
p1<-ggplot(data=df,aes(x=课程,y=分数,fill=课程))+
    geom_boxplot()+                                      # 绘制箱线图
    scale_x_discrete(limits=c("Python语言","R语言"))+    # 修改类别轴项目顺序
    mytheme+ggtitle("(a) 修改类别轴项目顺序\n默认顺序R语言、Python语言")+
    labs(x = "科目", fill = "科目")  # 同时修改x轴标题和图例标题


# 图（b）坐标轴互换，并反转x轴元素的顺序
p2<-ggplot(data=df,aes(x=课程,y=分数,fill=课程))+
    geom_boxplot()+
    coord_flip()+                                        # 坐标轴互换（或者设置y=分数,x=课程）
    ylim(54,101)+                                        # 设置y轴值域（数值范围）
    #theme(axis.text.y=element_text(size=9,angle=90,hjust=0.5,vjust=0.5))+   # 设置y轴标角度，并进行水平和垂直位置调整
    scale_x_discrete(limits=rev(levels(df$课程)))+# 反转类别轴项目顺序
    mytheme+ggtitle("(b) 坐标轴互换\n反转x轴元素的顺序并旋转90度")

# 图（c）移除y轴刻度线和标签，删除x轴和y轴次网格线
p3<-ggplot(data=df,aes(x=分数,fill=课程,alpha=0.2))+
    geom_density()+                                         # 绘制核密度图
    xlim(50,105)+                                           # 设置x轴值域（数值范围）
    ylim(0,0.07)+                                           # 设置y轴值域（数值范围）
    theme(axis.title.y=element_blank(),                     # 移除y轴标签
          axis.ticks.y=element_blank(),                     # 移除y轴刻度线
          panel.grid.minor.x=element_blank(),               # 去掉x轴次网格线
          panel.grid.minor.y=element_blank())+              # 去掉y轴次网格线
    annotate("text",x=69,y=0.015,label="Python语言",size=3)+# 添加注释文本
    annotate("text",x=85,y=0.015,label="R语言",size=3)+
    mytheme+ggtitle("(c) 移除y轴刻度线和y轴标签\n去掉x轴和y轴次网格线")+
    annotate("rect", xmin = 60, xmax = 80, ymin = 0, ymax = 0.05,fill = "blue", alpha = 0.1) +  # 蓝色半透明矩形
    annotate("segment",x = 85, xend = 90, y = 0.02, yend = 0.03,arrow = arrow(length = unit(0.2, "cm")),color = "red")# 箭头+
    annotate("hline", yintercept = 0.03, linetype = "dashed", color = "grey50")#添加水平参考线

Warning: `geom` must not be "hline".
ℹ Please use `geom_hline()` directly instead.

mapping:  
geom_hline: na.rm = FALSE
stat_identity: na.rm = FALSE
position_identity 

# 图（d）移除所有刻度线，刻度标签旋转90度
p4<-ggplot(data=df,aes(x=分数,fill=课程,alpha=0.2))+
    geom_density()+                                       # 绘制核密度图
    scale_x_continuous(limits=c(50,100),
     breaks=c(50,55,60,65,70,75,80,85,90,95,100))+        # 设置x轴值域和刻度线位置
    scale_y_continuous(limits=c(0,0.07),
     breaks=c(0,0.01,0.02,0.03,0.04,0.05,0.06,0.07))+     # 设置y轴值域和刻度线位置
    ylab("密度")+                                         # 设置y轴标签
    theme(axis.ticks=element_blank(),                     # 移除所有刻度线
     axis.line=element_line(color="blue",linewidth=1.5),  # 添加坐标轴直线
     axis.text.x=element_text(size=9,angle=45,hjust=1,vjust=1))+      # 设置x轴标签角度
    annotate("text",x=69,y=0.015,label="Python语言",size=3)+          # 添加注释文本
    annotate("text",x=85,y=0.015,label="R语言",size=3)+
mytheme+ggtitle("(d) 移除所有刻度线\nx轴刻度标签旋转90度")

grid.arrange(p1,p2,p3,p4,ncol=2)       # 组合图形

3 图形外观——设置图形标题

3.1 案例绘图

# 初始图形，所有设置均为默认
p<-ggplot(data=df)+aes(x=课程,y=分数,fill=性别)+
    geom_boxplot()    # 绘制箱线图

# 设置标题
p1<-p+ggtitle("(a) 这里是标题(默认设置)")   # 添加标题

p2<-p+ggtitle("(b) 这里是标题(设置字体大小,粗体字)")+
theme(plot.title=element_text(size=10,face="bold"))# 设置标题字体大小

p3<-p+labs(title=("(c) 这里是标题(标题位置居中)\n(标题换行)"))+  # 标题换行（在\n处断行）
theme(plot.title=element_text(size=12,hjust=0.5))   # 调整标题位置（居中）

p4<-p+ggtitle("(d) 这里是主标题(蓝色粗斜体)","(这里是副标题)")+ # 添加副标题
theme(plot.title=element_text(size=12,face="bold.italic",color="blue3"))  # 设置标题为粗斜体字，蓝色

gridExtra::grid.arrange(p1,p2,p3,p4,ncol=2)       # 组合图形

3.2 思考

• ggtitle() 中第一个参数为主标题，第二个参数为副标题；再通过主题函数theme(plot.title=element_text()) 设置标题的具体属性

• element_text() 为文本属性设定函数，一共有多少个参数可以设定？

• element_text(size=10,face="bold") 代表什么意思？

• element_text(size=12,hjust=0.5)代表什么意思？

• element_text(size=12,face="bold.italic",color="blue3") 代表什么意思？

4 图形外观——设置图例

4.1 案例绘图

# 初始图形，所有设置均为默认
p<-ggplot(data=df)+aes(x=课程,y=分数,fill=性别)+
  geom_boxplot() # 绘制箱线图

# 设置图例
p1<-p+ggtitle("(a) 默认图例")
p2<-p+ggtitle("(b) 移除图例")+
    theme(legend.position="none")              # 移除图例(或设置guides(fill="none"))
p3<-p+ggtitle("(c) 设置图例位置、字体、背景和边框颜色")+
    theme(legend.text=element_text(size=8,color="blue"), # 设置图例字体大小和颜色
          legend.position="top",               # 设置图例位置（顶部）
          legend.background=element_rect(fill="grey85",color="grey"),
                                               # 设置图例背景色和边框颜色
          legend.key=element_rect(color="blue",linewidth=0.25))
                                               # 设置图例键的颜色和线宽

p4<-p+ggtitle("(d) 设置图例位置、摆放方式和顺序")+
    theme(legend.position=c(0.75,0.9),         # 设置图例位置
          legend.background=element_blank(),  # 移除图例整体边框
          legend.text=element_text(size=8))+  # 设置图例字体大小
    guides(fill=guide_legend(nrow=1,title=NULL))+
                                   # 设置图例摆放方式(1行，去掉图例标题)
    scale_fill_discrete(limits=c("女","男"))   # 修改图例顺序

Warning: A numeric `legend.position` argument in `theme()` was deprecated in ggplot2
3.5.0.
ℹ Please use the `legend.position.inside` argument of `theme()` instead.

gridExtra::grid.arrange(p1,p2,p3,p4,ncol=2)    # 组合图形

4.2 思考与代码修改

• theme() 函数中legend.text/legend.position/legend.background/legend.key 四个参数分别设定什么方面的内容？

  legend.text：设置图例标签（文字）的样式（如字体大小、颜色等），使用 element_text() 调整。

  legend.position：设置图例的位置，可选 "top"、"bottom"、"left"、"right" 或坐标 c(x, y)（范围 0~1）。

  legend.background：设置图例整体的背景和边框，需用 element_rect() 定义矩形属性（填充色、边框色等）。

  legend.key：设置图例中每个颜色键（小色块）的样式，同样需用 element_rect() 定义（如边框颜色、线宽等）。

• element_rect() 矩形对象属性设定函数，legend.background/legend.key 两个参数为什么需要用它设定？

  因为这两个参数控制的是矩形区域的属性：

  legend.background：图例整体的背景和边框是一个矩形。

  legend.key：图例中每个颜色标识（如箱线图的色块）也是一个矩形。
  element_rect() 专门用于设置矩形的属性（如 fill、color、linewidth 等），而 element_text() 用于文本样式。

• 修改图p3的代码，将图例位置改为图形下方，将图例标题legend.title”性别“的字体颜色也改为蓝色。

• 修改图p4的代码，将图例位置改为图中的右下方，图例中男左女右。

# 修改原绘图代码以满足要求


# 初始图形，所有设置均为默认
p<-ggplot(data=df)+aes(x=课程,y=分数,fill=性别)+
  geom_boxplot() # 绘制箱线图

# 设置图例
p1<-p+ggtitle("(a) 默认图例")
p2<-p+ggtitle("(b) 移除图例")+
    theme(legend.position="none")              # 移除图例(或设置guides(fill="none"))
p3 <- p + ggtitle("(c) 设置图例位置、字体、背景和边框颜色") +
  theme(
    legend.text = element_text(size = 8, color = "blue"),    # 图例标签颜色
    legend.title = element_text(color = "blue"),            # 图例标题颜色
    legend.position = "bottom",                            # 图例位置改为下方
    legend.background = element_rect(fill = "grey85", color = "grey"),
    legend.key = element_rect(color = "blue", linewidth = 0.25)
  )

p4 <- p + ggtitle("(d) 设置图例位置、摆放方式和顺序") +
  theme(
    legend.position = c(0.95, 0.1),           # 右下方（x=0.95, y=0.1）
    legend.justification = c(1, 0),           # 对齐方式（右对齐，下对齐）
    legend.background = element_blank(),      # 移除背景
    legend.text = element_text(size = 8)
  ) +
  guides(fill = guide_legend(nrow = 1, title = NULL)) +
  scale_fill_discrete(limits = c("男", "女"))  # 修改顺序为男、女

gridExtra::grid.arrange(p1,p2,p3,p4,ncol=2)    # 组合图形

5 图形外观——长标签处理

5.1 案例绘图

df<-data.frame(
  专业=c("流行病和卫生统计","数据科学与大数据技术","数理统计"),
  课程=c("Python机器学习原理与实践","数据建模","数据科学统计基础"),
  平均分数=c(76,88,82))

# 绘制条形图
p<-ggplot(df)+aes(x=课程,y=平均分数,fill=专业)+
  geom_col(width=0.8,color="grey50")

# 图（a）默认绘制
p1<-p+theme(panel.background=element_rect(fill="lightyellow"),# 设置图形面板背景色
            plot.background=element_rect(fill="lightblue"))+# 设置图形整体背景色
ggtitle("(a) 默认绘制")

# 图（b）在适当位置折行
p2<-p+scale_x_discrete(labels=c("Python\n机器学习\n原理与实践","数据建模","数据科学\n统计基础"))+                    # 将x轴的长标签折行
  theme(axis.text=element_text(lineheight=1))+ # 设置x轴标签文本的高度
  scale_fill_discrete(labels=c("流行病和\n卫生统计","数据科学\n与大数据\n技术","数理统计"))+                              # 将图例标签折行
theme(legend.text=element_text(lineheight=1),
      legend.key.height=unit(1,"cm"))+            # 设置图例文本和色键高度
  ggtitle("(b) 在适当位置折行")

# 图（c）设置标签文本宽度
p3<-p+scale_x_discrete(labels=function(x) str_wrap(x,width=8))+  # 设置x轴标签宽度
  theme(axis.text=element_text(lineheight=1))+                   # 设置x轴标签文本的高度
  scale_fill_discrete(labels=function(x) str_wrap(x,width=8))+   # 设置图例标签宽度
  theme(legend.text=element_text(lineheight=1),
        legend.key.height=unit(1,"cm"))+
  ggtitle("(c) 设置标签文本宽度")

grid.arrange(p1,p2,p3,layout_matrix=rbind(c(1,1),c(2,3))) 

5.2 思考

• R语言的”\“为转义符，"Python\n机器学习\n原理与实践" 中的\n表示什么意思？

  在R语言字符串中，\n 是一个转义字符，表示换行符（Newline）。当字符串中包含 \n 时，输出时会在此处强制换行。

• grid.arrange()函数中参数设定layout_matrix=rbind(c(1,1),c(2,3)) 表示什么意思？

  layout_matrix 参数用于自定义图形的排列布局，通过矩阵指定每个子图的位置和占用空间。rbind(c(1,1), c(2,3)) 定义了一个 2 行 × 2 列的布局矩阵：

6 图形外观——使用已有图形主题

6.1 案例代码

df <- data2_1 |> gather(R语言,Python语言,key=课程,value=分数)

p<-ggplot(data=df)+aes(x=课程,y=分数,fill=性别)+
    geom_boxplot()    # 绘制箱线图

p1<-p+theme_grey()+ggtitle("(a)+theme_grey")         # 默认主题
p2<-p+theme_bw()+ggtitle("(b) theme_bw")             # 黑白主题
p3<-p+theme_minimal()+ggtitle("(c) theme_minimal")   # 最小主题
p4<-p+theme_classic()+ggtitle("(d) theme_classic")   # 经典主题


gridExtra::grid.arrange(p1,p2,p3,p4,ncol=2)       # 组合图形

除了ggplot2包自带的主题函数外，还有很多包提供主题函数。

library(ggthemes)

p1<-p+theme_economist_white()+ggtitle("(a) theme_economist_white")  # 《经济学人》杂志白色主题
p2<-p+theme_excel()+ggtitle("(b) theme_excel")   # Excel主题
p3<-p+theme_few()+ggtitle("(c) theme_few")       # 少数人使用的图形主题
p4<-p+theme_stata()+ggtitle("(d) theme_stata")   # 基于Stata图形方案的主题

gridExtra::grid.arrange(p1,p2,p3,p4,ncol=2)      # 组合图形

6.2 思考与代码修改

• 试在Deepseek中提问”R语言中针对ggpolt函数绘图，有哪些主题包和主题函数？“

  四种，如下列代码所示

• ggthemes/hrbrthemes/ggpubr等包提供多种商业化绘图主题。选择四种你喜欢的主题设置，应用于案例绘图中。

library(ggthemes)
library(hrbrthemes)
library(ggpubr)

#1. 经典商业风格：ggthemes::theme_economist()
#特点：模仿《经济学人》杂志的蓝黄色调，适合商业数据分析
ggplot(mtcars, aes(mpg, hp, color = factor(cyl))) +
  geom_point(size = 3) +
  ggtitle("经济学人主题") +
  theme_economist() +          # 应用主题
  scale_color_economist()      # 配套颜色标度

#效果：蓝底白网格线，标题字体加粗，配色柔和。

#2. 极简科技风：hrbrthemes::theme_ipsum()
#特点：无边框、高可读性，适合学术和技术报告
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  ggtitle("IPSUM极简主题") +
  theme_ipsum(grid = "Y") +    # 仅保留Y轴网格线
  scale_fill_ipsum()           # 配套填充色

Warning in grid.Call(C_stringMetric, as.graphicsAnnot(x$label)): font family
not found in Windows font database

Warning in grid.Call(C_stringMetric, as.graphicsAnnot(x$label)): font family
not found in Windows font database

Warning in grid.Call(C_stringMetric, as.graphicsAnnot(x$label)): font family
not found in Windows font database

Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, : font
family not found in Windows font database

Warning in grid.Call(C_stringMetric, as.graphicsAnnot(x$label)): font family
not found in Windows font database

Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, : font
family not found in Windows font database

Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, : font
family not found in Windows font database

Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, : font
family not found in Windows font database

Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database

Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database

Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database

Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database

Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database

Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database

#效果：无背景色，只有干净的灰色网格线和现代字体。

#3. 出版级优雅：ggpubr::theme_pubr()
#特点：仿照期刊《PLOS ONE》的排版，适合科研论文
ggplot(diamonds[sample(nrow(diamonds), 500), ], aes(carat, price)) +
  geom_point(alpha = 0.6) +
  ggtitle("Pubr出版主题") +
  theme_pubr(legend = "right") +  # 图例在右侧
  border()                      # 添加边框线

#效果：白色背景+深色文字，图例外置，默认无冗余元素。

library(ggdark)
#4. 暗黑模式：ggdark::dark_theme_gray()
#特点：深色背景+高对比度，适合演示或夜间工作
ggplot(economics, aes(date, unemploy)) +
  geom_line(color = "cyan3", linewidth = 1) +
  ggtitle("暗黑主题") +
  dark_theme_gray() +          # 应用暗黑主题
  theme(plot.title = element_text(color = "white")) # 标题设为白色

Inverted geom defaults of fill and color/colour.
To change them back, use invert_geom_defaults().

#效果：黑色背景，彩色元素自动高亮，减少屏幕眩光。

7 添加注释

7.1 案例绘图

d <- data2_1
p<-ggplot(data=d)+aes(x=R语言,y=Python语言)+
    geom_point(size=3,shape=21,color="black",fill="red2")+ # 绘制点
    scale_x_continuous(breaks=c(70,75,80,85,90,95))+   # 设置x轴值域和刻度线位置
    geom_smooth(method = lm)          # 添加线性回归线和置信带

# 添加注释
p+geom_vline(xintercept=mean(d$R语言),linetype="twodash",color="grey50",size=0.5)+  # 添加x的均值线（垂直线）
  geom_hline(yintercept=mean(d$Python语言),linetype="twodash",color="grey50",size=0.5)+ # 添加y的均值线（水平线）
  geom_point(x=mean(d$R语言),y=mean(d$Python语言),shape=21,size=5,fill="yellow")+# 添加均值点
  annotate("text",x=72,y=81,label="相关系数: r = ",size=5,color="red3")+  # 添加注释文本
  annotate("text",x=77.2,y=81,label=round(cor(d$R语言,d$Python语言),4),size=5,color="red3")+  # 添加相关系数
  geom_rect(xmin=87, xmax=97, ymin=56.5,ymax=63,fill="grey85")+# 添加矩形
  annotate("text",x=92,y=60,parse=TRUE,size=5,color="red3",label="r==frac(cor(xy),sqrt(var(x)*var(y)))")+  # 添加相关系数的数学表达式
  annotate("text",x=84,y=81,label="回归线:",size=5,color="blue3")+  # 添加注释文本
  annotate("text",x=88.8,y=81.3,parse=TRUE,size=4.5,color="blue3",label="hat(y)==hat(beta)[0]+hat(beta)[1]*x")+  # 添加回归方程数学表达式
  annotate("segment",x=68.5,xend=79,y=79.8,yend=79.8,color="red4",size=0.5)+ # 添加直线
  annotate("segment",x=88,xend=92,y=80,yend=78,color="blue",size=1,arrow=arrow(angle=15,length=unit(0.2,"inches")))  # 添加带箭头的线

Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
ℹ Please use `linewidth` instead.

`geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

7.2 思考

• annotate()函数中参数parse=TRUE 有什么用，尝试将其删除观测结果变化。

  7.2.1 annotate(parse = TRUE) 的作用

  7.2.1.1 功能：

  当 parse = TRUE 时，label 中的文本会被解析为 R表达式（支持数学符号、上下标等）。

  例如："rho == 0.87" 会显示为数学公式 ρ = 0.87。

  7.2.1.2 删除后的变化：

  若设为 parse = FALSE，则文本按原样输出（如直接显示 "rho == 0.87"）。

• 如何将相关性公式的背景框颜色去掉？

  7.2.1.3 原因：

  背景框通常由 annotate("label") 或 geom_label() 默认生成（fill 参数控制填充色）。

  若使用 geom_text() 或设置 fill = NA，可去掉背景。

  7.2.1.4 三种解决方法：

  7.2.1.4.1 方法1：改用 annotate("text")

  ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) +
    geom_point() +
    annotate("text", x = 4, y = 25, label = "rho == 0.87", 
             parse = TRUE, size = 5, color = "red")  # 无背景框

  

7.2.1.4.2 方法2：显式设置 fill = NA（适用于 geom_label）

ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) +
  geom_point() +
  annotate("label", x = 4, y = 25, label = "rho == 0.87", 
           parse = TRUE, fill = NA, size = 5, color = "red")  # 透明背景

7.2.1.4.3 方法3：调整主题（若背景来自全局设置）

ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) +
  geom_point() +
  annotate("label", x = 4, y = 25, label = "rho == 0.87", 
           parse = TRUE, size = 5, color = "red") +
  theme(
    panel.background = element_blank(),  # 移除面板背景
    plot.background = element_blank()    # 移除绘图区背景
  )

8 图形分面

案例绘图

df <- data2_1 |> gather(R语言,Python语言,key=课程,value=分数)

p1<-ggplot(data=df)+aes(x=课程,y=分数,fill=性别)+geom_boxplot()+
    facet_wrap(~性别,ncol=2)+              # 按性别2列分面
    ggtitle("(a) 按性别2列分面")

p2<-ggplot(data=df)+aes(x=课程,y=分数,fill=专业)+geom_boxplot()+
    facet_grid(性别~.)+                   # 按性别2行分面
    ggtitle("(b) 按性别2行分面")

p3<-ggplot(data=df)+aes(x=课程,y=分数,fill=性别)+geom_boxplot()+
    facet_wrap(~专业,ncol=3) +             # 按专业3列分面
    ggtitle("(c) 按专业3列分面")

p4<-ggplot(data=df)+aes(x=专业,y=分数,fill=专业)+geom_boxplot()+
    facet_grid(课程~性别)+              # 按课程（行）和性别（列）分面
    theme(panel.spacing.x=unit(0.2,"lines"),   # 设置子图的x轴间距
          panel.spacing.y=unit(0.1,"lines"),   # 设置子图的y轴间距
          strip.text=element_text(size=10),    # 设置分面字体大小
          strip.background=element_rect(fill="skyblue",color="blue4"))+
                                        # 设置分面背景颜色和边框颜色
    ggtitle("(d) 按课程（行）和性别（列）分面")

gridExtra::grid.arrange(p1,p2,p3,p4,ncol=2)       # 组合图形

8.1 思考

• 分面函数facet_grid()如何使用？

  facet_grid()是ggplot2包中的一个强大函数，用于创建基于一个或两个分类变量的分面图形（即多面板图形）。下面详细介绍它的使用方法：

  基本语法：

  facet_grid(rows = vars(变量1), cols = vars(变量2), ...)

  8.2 主要参数

  rows：指定行方向的分类变量

  cols：指定列方向的分类变量

  scales：控制坐标轴比例（“fixed”：所有面板相同；“free”：每个面板立；“free_x”/“free_y”：仅x轴或y轴独立）

  space：控制面板大小（“fixed”：所有面板相同；“free”：根据数据范围调整）

  labeller：自定义面板标签的函数

  switch：控制标签位置（“x”、“y”或”both”）

• 在主题函数theme() 中，以什么开头的参数控制绘图分面要素的属性？

  在R语言的ggplot2包中，theme()函数用于控制图形的非数据元素（如标题、坐标轴、图例、分面标签等）的样式。要控制分面要素（facet）的属性，需要使用以strip.开头的参数。

  8.2.1 主要的分面相关theme()参数

  8.2.1.1 1. 控制分面标签框（strip）的背景和边框

  strip.background：分面标签的背景（element_rect()）

  strip.background.x / strip.background.y：分别控制列和行分面标签的背景

  strip.placement：分面标签的位置（"inside" 或 "outside"）

  8.2.1.2 2. 控制分面标签文本（strip text）

  strip.text：分面标签的文本样式（element_text()）

  strip.text.x / strip.text.y：分别控制列和行分面标签的文本

  8.2.1.3 3. 控制分面标签边距（margin）

  strip.switch.pad.grid：分面标签与面板之间的间距（适用于facet_grid()）

  strip.switch.pad.wrap：分面标签与面板之间的间距（适用于facet_wrap()）

9 图形组合

9.1 案例绘图

# 设置图形主题（可根据需要设置）
mytheme<-theme(plot.title=element_text(size="11"), # 设置主标题字体大小
   axis.title=element_text(size=10),               # 设置坐标轴标签字体大小
   axis.text=element_text(size=9),                 # 设置坐标轴刻度字体大小
   legend.position="none")

p1<-ggplot(data=df)+aes(x=性别,fill=性别)+
     geom_bar(width=0.8)+ylab("人数")+           # 绘制条形图
     mytheme+ggtitle("(a) 条形图")

p2<-ggplot(data=df)+aes(x=分数)+
geom_histogram(binwidth=5,fill="lightgreen",color="gray50")+# 绘制直方图
     mytheme+ggtitle("(b) 直方图")

p3<-ggplot(data=df)+aes(x=专业,y=分数,fill=专业)+
     geom_boxplot()+                # 绘制箱线图
     mytheme+ggtitle("(c) 箱线图")

p4<-ggplot(data=df,aes(x=课程,y=分数,fill=课程))+
     geom_violin()+                 # 绘制小提琴图
     mytheme+ggtitle("(d) 小提琴图")

p5<-ggplot(data=df)+aes(x=分数,fill=课程,alpha=0.2)+
    geom_density()+                # 绘制核密度图
    xlim(50,105)+ylim(0,0.07)+
    mytheme+ggtitle("(e) 核密度图")

9.2 页面布局1

# 按行填充子图,行高比为1:2
grid.arrange(p1,p2,p3,p5,            # 组合图形p1、p2、p3、p5
    heights=c(1,2),                  # 设置行高为1:2
    layout_matrix=rbind(c(1,2,3),c(5,5,5))) # 2行3列的矩阵布局

9.3 页面布局2

# 按行填充子图，行高比为1:2:1
grid.arrange(p1,p2,p3,p4,p5,            # 组合图形p1、p2、p3、p4、p5
    heights=c(1,2,1),                   # 设置行高为1:2:1
    layout_matrix=rbind(c(1,2,2),c(5,5,5),c(3,3,4))) # 3行3列矩阵布局

9.4 页面布局3

# 按列填充子图,列宽比为1:2
grid.arrange(p1,p2,p3,p4,p5,                # 组合图形p1、p2、p3、p4、p5
    widths=c(1,2),                          # 设置列宽为1:2
    layout_matrix=cbind(c(1,4,3),c(2,5,5))) #  3行2列矩阵布局