引言

在进行数据分析时，免不了对结果进行可视化。那么，什么样的图形才最适合自己的数据呢？一个有效的图形应具备以下特点：

• 能正确传递信息，而不会产生歧义；
• 样式简单，但是易于理解；
• 添加的图形美学应辅助理解信息；
• 图形上不应出现冗余无用的信息。

本系列推文，小编将汇总可视化中常用 7 大类型图形，供读者参考。每类制作成一篇推文，主要参考资料为：Top 50 ggplot2 Visualizations。其他类似功能网站，资料包括：

1. 庄闪闪的可视化笔记——常用图形
2. R Graph Gallery
3. 《R 语言教程》——ggplot 的各种图形

系列目录

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本文主要介绍第一部分：相关关系图形。

加载数据集

使用 ggplot2 包中自带数据集作为示例数据集。

library(ggplot2) library(plotrix) data("midwest", package = "ggplot2") #加载数据集 

全局主题设置

全局配色、主题设置。注意，本文使用离散色阶，如果需要使用连续色阶，则需要重写。

讯享网options(scipen=999) # 关掉像 1e+48 这样的科学符号 # 颜色设置（灰色系列） cbp1 <- c("#", "#E69F00", "#56B4E9", "#009E73", "#F0E442", "#0072B2", "#D55E00", "#CC79A7") # 颜色设置（黑色系列） cbp2 <- c("#000000", "#E69F00", "#56B4E9", "#009E73", "#F0E442", "#0072B2", "#D55E00", "#CC79A7") ggplot <- function(...) ggplot2::ggplot(...) + scale_color_manual(values = cbp1) + scale_fill_manual(values = cbp1) + # 注意: 使用连续色阶时需要重写 theme_bw() 

1. 相关关系

1.1 两个变量散点图

展示两个变量之间的相关关系，最常使用的是散点图。在 ggplot 中，使用geom_point()绘制。此外，默认情况下，geom_smooth 会绘制一条平滑线（基于 losses ），可以通过设置method='lm'来调整以绘制**拟合的线。

# Scatterplot gg <- ggplot(midwest, aes(x=area, y=poptotal)) + geom_point(aes(col=state, size=popdensity)) + geom_smooth(method="loess", se=F) + xlim(c(0, 0.1)) + ylim(c(0, )) + labs(subtitle="Area Vs Population", y="Population", x="Area", title="Scatterplot", caption = "Source: midwest") plot(gg) 

1.2 环绕式散点图

使用 ggalt 包中的 geom_encircle() 函数可实现在散点图中圈选特定区域：

讯享网# install.packages("ggalt") library(ggalt) options(scipen = 999) library(ggplot2) library(ggalt) 设定筛选条件 midwest_select <- midwest[midwest$poptotal >  & midwest$poptotal <=  & midwest$area > 0.01 & midwest$area < 0.1, ] # Plot ggplot(midwest, aes(x=area, y=poptotal)) + geom_point(aes(col=state, size=popdensity)) + # draw points geom_smooth(method="loess", se=F) + xlim(c(0, 0.1)) + ylim(c(0, )) + # draw smoothing line geom_encircle(aes(x=area, y=poptotal), data=midwest_select, color="red", size=2, expand=0.08) + # encircle labs(subtitle="Area Vs Population", y="Population", x="Area", title="Scatterplot + Encircle", caption="Source: midwest") 

1.3 抖动图

抖动图可以解决数据点重叠的问题。通过 geom_jitter() 函数中的 width 参数设置抖动范围，重叠点在其原始位置周围随机抖动。

g <- ggplot(mpg, aes(cty, hwy)) g + geom_jitter(width = .5, size=1) + labs(subtitle="mpg: city vs highway mileage", y="hwy", x="cty", title="Jittered Points") 

1.4 计数图

克服数据点重叠问题的第二个选择是使用计数图 geom_count()。重叠点越多，圆就越大。

讯享网g + geom_count(col="tomato3", show.legend=F) + labs(subtitle="mpg: city vs highway mileage", y="hwy", x="cty", title="Counts Plot") 

1.5 气泡图

气泡图适合 4 维数据，其中两个是数值型（分别是 X 和 Y），另一个是分类变量（用 color 表示）和另一个数值变量（用 size 表示）。

data(mpg, package="ggplot2") mpg_select <- mpg[mpg$manufacturer %in% c("audi", "ford", "honda", "hyundai"), ] # Scatterplot theme_set(theme_bw()) # pre-set the bw theme. g <- ggplot(mpg_select, aes(displ, cty)) + labs(subtitle="mpg: Displacement vs City Mileage", title="Bubble chart") g + geom_jitter(aes(col=manufacturer, size=hwy)) + geom_smooth(aes(col=manufacturer), method="lm", se=F) 

1.6 边际直方图/箱线图

如果您想在同一个图中显示变量的关系和分布，可以使用边际直方图。更改 ggMarginal() 函数中的 type 参数可以将边际直方图换成箱线图或者密度图。

讯享网library(ggExtra) data(mpg, package="ggplot2") # Scatterplot theme_set(theme_bw()) mpg_select <- mpg[mpg$hwy >= 35 & mpg$cty > 27, ] g <- ggplot(mpg, aes(cty, hwy)) + geom_count() + geom_smooth(method="lm", se=F) ggMarginal(g, type = "histogram", fill="transparent") 

ggMarginal(g, type = "boxplot", fill="transparent") 

讯享网ggMarginal(g, type = "density", fill="transparent") 

1.7 相关系数图

相关系数图可以查看同一组数据中多个连续变量的相关性。

library(ggcorrplot) # Correlation matrix data(mtcars) corr <- round(cor(mtcars), 1) # Plot ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = "lower", lab = TRUE, lab_size = 3, method="circle", colors = c("tomato2", "white", "springgreen3"), title="Correlogram of mtcars", ggtheme=theme_bw)