R语言数据可视化大揭秘：探索二维散点图与箱型图、核密度估计图、直方图的完美组合！

介绍

本文介绍了使用ggscatterhist()函数来绘制二维散点图与箱型图、核密度估计图、直方图的组合图表。

组合图表

组合图表的绘制

二维散点图与箱型图的组合图表

## Target: 二维散点图与箱型图的组合图表
## Time: 2024/04/03
## Author: xiaohe
## Notes: 公众号 游北向难

# R包加载
library(ggplot2)
library(ggpubr)
library(RColorBrewer)

# 构建数据(使用R自带数据集iris)
data<-iris

# 绘图
ggscatterhist(data,
              x = "Sepal.Length",
              y = "Sepal.Width",
              color ="black",
              fill= "Species",
              shape=21,
              size =3,
              palette = brewer.pal(3,"Set1"),
              margin.plot =  "boxplot",
              margin.params = list(fill = "Species",color = "black", size = 0.2),
              legend = c(0.80,0.15),
              ggtheme=theme_bw()+
                theme(legend.background=element_rect(fill=NA,colour=NA)))

二维散点图与箱型图的组合图表

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二维散点图与核密度估计图的组合图表

## Target: 二维散点图与核密度估计图的组合图表
## Time: 2024/04/03
## Author: xiaohe
## Notes: 公众号 游北向难

# R包加载
library(ggplot2)
library(ggpubr)
library(RColorBrewer)

# 构建数据(使用R自带数据集iris)
data<-iris

# 绘图
ggscatterhist(data,
              x = "Sepal.Length",
              y = "Sepal.Width",
              color ="black",
              fill= "Species",
              shape=21,
              size =3,
              palette = brewer.pal(9,"Set1")[c(4,5,6)],
              margin.plot =  "density",
              margin.params = list(fill = "Species",color = "black", size = 0.2),
              legend = c(0.80,0.15),
              ggtheme=theme_bw()+
                theme(legend.background=element_rect(fill=NA,colour=NA)))

二维散点图与核密度估计图的组合图表

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二维散点图与直方图的组合图表

## Target: 二维散点图与直方图的组合图表
## Time: 2024/04/03
## Author: xiaohe
## Notes: 公众号 游北向难

# R包加载
library(ggplot2)
library(ggpubr)
library(RColorBrewer)

# 构建数据(使用R自带数据集iris)
data<-iris

# 绘图
ggscatterhist(data,
              x = "Sepal.Length",
              y = "Sepal.Width",
              color ="black",
              fill= "Species",
              shape=21,
              size =3,
              palette = brewer.pal(9,"Set1")[c(7,8,9)],
              margin.plot =  "histogram",
              margin.params = list(fill = "Species",color = "black", size = 0.2),
              legend = c(0.80,0.15),
              ggtheme=theme_bw()+
                theme(legend.background=element_rect(fill=NA,colour=NA)))

二维散点图与直方图的组合图表

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FUNCTION USAGE

ggscatterhist() usage

## ggscatterhist() usage
ggscatterhist(
  data, # 数据框,包含要绘制的变量
  x, # x轴变量的名称(在data中)
  y, # y轴变量的名称(在data中)
  group = NULL, # 可选参数,用于分组变量,可以是一个分组因子变量
  color = "black", # 散点的边框颜色,默认为黑色
  fill = NA, # 散点的填充颜色,默认为无填充
  palette = NULL, # 分组颜色调色板,默认为NULL
  shape = 19, # 散点的形状,默认为19（圆形）
  size = 2, # 散点的大小,默认为2
  linetype = "solid", # 散点的线型,默认为实线
  bins = 30, # 直方图的箱数,默认为30
  margin.plot = c("density", "histogram", "boxplot"), # 边缘图的类型,可以是"density","histogram","boxplot"中的一个或几个组合
  margin.params = list(), # 边缘图参数列表
  margin.ggtheme = theme_void(), # 边缘图的ggplot2主题,默认为theme_void()
  margin.space = FALSE, # 是否显示边缘图之间的空间,默认为FALSE
  main.plot.size = 2, # 主图的大小,默认为2
  margin.plot.size = 1, # 边缘图的大小,默认为1
  title = NULL, # 图形标题
  xlab = NULL, # x轴标签
  ylab = NULL, # y轴标签
  legend = "top", # 图例的位置,默认为"top"
  ggtheme = theme_pubr(), # ggplot2主题,默认为theme_pubr()
  print = TRUE, # 是否打印图形,默认为TRUE
  ... # 其他
)

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备注

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