ggplot2作图5招：《R入门25个菜谱》中所有图片的ggplot2版本

ggplot2出第二版我被hadley wickham致谢了，并且他给我寄来了签名书。很多人想问我怎么学画图，我只有一个秘籍，那就是勤加练习。我时常问自己，这个图我能不能画出来？若干年前，翻阅了一个简单的入门书，我就把里面所有的图片自己画了一遍，也就是本文了，虽然都比较简单，做为入门练习正正好，简单的图画多了，才有可能画复杂的图。复杂的图画多了，才有可能有所突破。

比如ggplot2中aes映射是不会作用于axis text的，theme也不能用aes映射，我就写了个函数，可以用选定变量给axis text上色并自动加入图例：

道理你都懂，学习无非是从简单入手，刻意练习，大量刻意的练习，走学术这条路，画图是躲不过的，不要再欺骗自己说Prism够用，ggplot2必须要搞起来，小白可以从点鼠标开始，请参考：

最后代码搞起来，而最好的学习资料莫过于作者的书，当然中文资料相对滞后。而进阶装逼，当然要持续关注本公众号。

1.16 Creating a Scatter Plot

plot(cars)

ggplot(cars,aes(speed,dist))+geom_point()

1.17 Creating a Bar Chart

heights <- tapply(airquality$Temp, airquality$Month, mean)    par(mfrow=c(1,2))    
barplot(heights)    
barplot(heights,
        main="Mean Temp. by Month",   
        names.arg=c("May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep"),            
        ylab="Temp (deg. F)")

require(gridExtra)
heights=ddply(airquality,.(Month), mean)
heights$Month=as.character(heights$Month)
p1 <- ggplot(heights, aes(x=Month,weight=Temp))+ geom_bar()
p2 <- ggplot(heights, aes(x=factor(Month,
                          labels=c("May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep")),
                          weight=Temp))+
        geom_bar()+
        ggtitle("Mean Temp. By Month") +
        xlab("") + ylab("Temp (deg. F)")
grid.arrange(p1,p2, ncol=2)

1.18 Creating a Box Plot

y <- c(-5, rnorm(100), 5)boxplot(y)ggplot()+geom_boxplot(aes(x=factor(1),y=y))+xlab("")+ylab("")

1.19 Creating a Histogram

data(Cars93, package="MASS")
par(mfrow=c(1,2))    
hist(Cars93$MPG.city)    
hist(Cars93$MPG.city, 20)

p <- ggplot(Cars93, aes(MPG.city))    
p1 <- p + geom_histogram(binwidth=diff(range(Cars93$MPG.city))/5)    
p2 <- p + geom_histogram(binwidth=diff(range(Cars93$MPG.city))/20)    
grid.arrange(p1,p2, ncol=2)

1.23 Diagnosing a Linear Regression

data(iris)    
m = lm( Sepal.Length ~ Sepal.Width, data=iris)    
par(mfrow=c(2,2))    
plot(m)

r <- residuals(m)
yh <- predict(m)
scatterplot <- function(x,y,
                        title="",
                        xlab="",
                        ylab="") {
    d <- data.frame(x=x,y=y)
    p <- ggplot(d, aes(x=x,y=y)) +
            geom_point() +
            ggtitle(title) +          
            xlab(xlab) +       
            ylab(ylab)
    return(p)
}

p1 <- scatterplot(yh,r,
                  title="Residuals vs Fitted",
                  xlab="Fitted values",
                  ylab="Residuals")
p1 <- p1 +geom_hline(yintercept=0)+geom_smooth()

s <- sqrt(deviance(m)/df.residual(m))
rs <- r/sqqplot <- function(y,
                   distribution=qnorm,
                   title="Normal Q-Q",
                   xlab="Theretical Quantiles",
                   ylab="Sample Quantiles") {
    require(ggplot2)
    x <- distribution(ppoints(y))
    d <- data.frame(x=x, y=sort(y))
    p <- ggplot(d, aes(x=x, y=y)) +
        geom_point() +
        geom_line(aes(x=x, y=x)) +   
        ggtitle(title=title) +         
        xlab(xlab) +              
        ylab(ylab)
    return(p)
}
p2 <- qqplot(rs, ylab="Standardized residuals")

sqrt.rs <- sqrt(abs(rs))
p3 <- scatterplot(yh,sqrt.rs,
                  title="Scale-Location",
                  xlab="Fitted values",
                  ylab=expression(sqrt("Standardized residuals")))
p3 <- p3 + geom_smooth()

hii <- lm.influence(m, do.coef = FALSE)$hat
p4 <- scatterplot(hii,rs)
p4 <- p4+
    geom_hline(yintercept=0)+
    geom_smooth() +
    geom_text(aes(x=min(hii)+diff(range(hii))*0.3,
                  y=min(rs)+diff(range(rs))*0.04,
                  label="--   Cook's distance", size=3))+
    theme(legend.position="none")
    
grid.arrange(p1,p2,p3,p4, ncol=2)