当前位置：极客教程 > R语言 > R语言 教程 > R语言 使用ggplot2绘制线图

R语言 使用ggplot2绘制线图

R语言 使用ggplot2绘制线图

在线形图中，我们有横轴值，通过横轴值，线形将被排序并使用纵轴值连接。我们将使用R包 ggplot2 ，其中有几个层次。

首先，如果之前没有在R Studio中安装ggplot2包，你需要安装它。

使用的函数

  • geom_line 按照水平（x）轴上的变量顺序连接它们。

语法

geom_line(mapping=NULL, data=NULL, stat="identity", position="identity", ...)

  • geom_path 以与data相同的顺序连接观察结果

语法

geom_path(mapping=NULL, data=NULL, stat="identity", position="identity",... )

单线图

在本节中，我们将处理一个单线图，还将讨论有助于其外观的各种属性。

使用中的数据集

# Create data for chart
val <-data.frame(course=c('DSA','C++','R','Python'),
                num=c(77,55,80,60))
head(val)
R

输出

在R中使用ggplot2绘制线图

基本折线图

对于一个简单的折线图来说，数据被粗略地传递给函数，并带有一些必要的属性。

例子

library(ggplot2)
 
# Create data for chart
val <-data.frame(course=c('DSA','C++','R','Python'),
                num=c(77,55,80,60))
 
# Basic Line
ggplot(data=val, aes(x=course, y=num, group=1)) +
  geom_line()+
  geom_point()
R

输出

在R中使用ggplot2绘制线图

格式化线

  • 线条类型

ggplot2提供了各种线条类型。例如：虚线、双破折号、虚线等等。这个属性的传递有一个必要的值。

例子

library(ggplot2)
 
# Create data for chart
val <-data.frame(course=c('DSA','C++','R','Python'),
                num=c(77,55,80,60))
 
# Format the line type
ggplot(data=val, aes(x=course, y=num, group=1)) +
  geom_line(linetype = "dotted")+
  geom_point()
R

输出

在R中使用ggplot2绘制线图

  • 线条颜色

使用命令 color ，所需颜色写在geom_line( )内的双引号[” “]中。

例子

library(ggplot2)
 
# Create data for chart
val <-data.frame(course=c('DSA','C++','R','Python'),
                num=c(77,55,80,60))
 
# Format the line color
ggplot(data=val, aes(x=course, y=num, group=1)) +
  geom_line(color="green")+
  geom_point()
R

输出

在R中使用ggplot2绘制线图

  • 线条大小

行的大小可以通过命令 size 来改变，并在geom_line( )中提供size的值。

例子

library(ggplot2)
 
# Create data for chart
val <-data.frame(course=c('DSA','C++','R','Python'),
                num=c(77,55,80,60))
 
# Format the line size
ggplot(data=val, aes(x=course, y=num, group=1)) +
  geom_line(color="green",size=1.5)+
  geom_point()
R

输出

在R中使用ggplot2绘制线图

添加图表标题、坐标轴标题

ggtitle() 带有适当的标题，可用于 ，以添加图表标题， 实验室 又带有适当的输入，可用于添加坐标轴标题。

例子

library(ggplot2)
 
# Create data for chart
val <-data.frame(course=c('DSA','C++','R','Python'),
                num=c(77,55,80,60))
 
# Adding titles
line<-ggplot(data=val, aes(x=course, y=num, group=1)) +
  geom_line(color="green",size=1.5)+
  geom_point()
 
line+ggtitle("Courses vs Students Enrolled in GeeksforGeeks")+
  labs(x="Courses",y="Number of Students")
R

输出

在R中使用ggplot2绘制线图

改变主题

使用theme_theme_name()来添加主题。在R库中有很多可用的主题。例如：黑暗、经典等等。可以根据需要提供数值。

例子

library(ggplot2)
 
# Create data for chart
val <-data.frame(course=c('DSA','C++','R','Python'),
                num=c(77,55,80,60))
 
# Adding titles
line<-ggplot(data=val, aes(x=course, y=num, group=1)) +
  geom_line(color="green",size=1.5)+
  geom_point()
 
line+ggtitle("Courses vs Students Enrolled in GeeksforGeeks")+
  labs(x="Courses",y="Number of Students")+
  theme_dark()
R

输出

在R中使用ggplot2绘制线图

添加箭头

为了在行中添加一个箭头，使用了 网格 库。然后使用 arrow( )来添加箭头。也可以改变箭头的参数，如角度、类型、末端。

例子

library(ggplot2)
library(grid)
 
# Create data for chart
val <-data.frame(course=c('DSA','C++','R','Python'),
                num=c(77,55,80,60))
 
# Adding an arrow
ggplot(data=val, aes(x=course, y=num, group=1)) +
  geom_line(arrow=arrow())+
  geom_point()
 
# Adding  closed arrow on both ends of the line
arr=arrow(angle = 20, ends = "both", type = "closed")
ggplot(data=val, aes(x=course, y=num, group=1)) +
  geom_line(arrow=arr)+
  geom_point()
R

输出

在R中使用ggplot2绘制线图

添加数据标签

使用label来获取y轴上的数值，使用nudge_y来放置数据标签。

例子

library(ggplot2)
 
# Create data for chart
val <-data.frame(course=c('DSA','C++','R','Python'),
                num=c(77,55,80,60))
 
# Adding data label
ggplot(data=val, aes(x=course, y=num, group=1, label=num)) +
  geom_line()+
  geom_point()+
  geom_text(nudge_y = 2)
R

输出

在R中使用ggplot2绘制线图

缩放轴:

使用 xlim( ) 来改变x轴的比例，使用 ylim( ) 来改变y轴的比例，并将适当的值传递给这些。

语法

xlim(min,max)
ylim(min,max)

例子

library(ggplot2)
 
# Create data for chart
val <-data.frame(course=c('DSA','C++','R','Python'),
                num=c(77,55,80,60))
 
# Storing the line plot
ln <-ggplot(data=val, aes(x=course, y=num, group=1)) +
  geom_line(color="green",size=2)+
  geom_point()
 
# y-axis limits
ln+ylim(0,100)+
theme_dark()
R

输出

在R中使用ggplot2绘制线图

绘制多条线

对于将多个图绘制成一个图，除了必须将组属性设置为将绘制不同线条的列的名称外，没有任何变化。

例子

library(ggplot2)
 
# Inserting data
vacc <- data.frame(type=rep(c("Covishield", "Covaxin"), each=2),
                  dose=rep(c("D1", "D2"),2),
                  slots=c(33, 45, 66, 50))
 
# Plotting line with multiple groups
ggplot(data=vacc, aes(x=dose, y=slots, group=type)) +
  geom_line(linetype="longdash", color="green", size=1.5)+
  geom_point(color="red", size=5)+
  theme_dark()
R

输出

在R中使用ggplot2绘制线图

你也可以在上面的折线图中添加标题、坐标轴标题、数据标签，如上节所述。

绘图的格式化:

  • 根据组别使用不同的线条类型

为了通过改变线的类型来区分线，在geom_line()中提供线的类型，在geom_point()中提供图例的形状。

例子

library(ggplot)
 
# Inserting data
vacc <- data.frame(type=rep(c("Covishield", "Covaxin"), each=2),
                  dose=rep(c("D1", "D2"),2),
                  slots=c(33, 45, 66, 50))
 
# Changing the line type on the basis of groups
ggplot(vacc, aes(x=dose, y=slots, group=type)) +
  geom_line(aes(linetype=type))+
  geom_point()+
  theme_classic()
 
# Changing the line type on the basis of groups and also the shape of points
ggplot(vacc, aes(x=dose, y=slots, group=type)) +
  geom_line(aes(linetype=type))+
  geom_point(aes(shape=type))+
  theme_classic()
R

输出

在R中使用ggplot2绘制线图

  • 在组的基础上分配不同的线条颜色

下面的代码使用变量 “type “的级别自动控制颜色。它将为每一行分配单独的颜色。

例子

library(ggplot2)
 
# Inserting data
vacc <- data.frame(type=rep(c("Covishield", "Covaxin"), each=2),
                  dose=rep(c("D1", "D2"),2),
                  slots=c(33, 45, 66, 50))
 
# Change line color by group type of vaccine
ln <-ggplot(vacc, aes(x=dose, y=slots, group=type)) +
  geom_line(aes(color=type))+
  geom_point(aes(color=type))+
  theme_classic()
ln
R

输出

在R中使用ggplot2绘制线图

要手动输入颜色，你可以使用:

  • scale_color_brewer( ) : 它使用RColorBrewer软件包中的不同调色板。它有各种颜色的调色板。
  • scale_color_manual( ) : 它用于手动添加离散的颜色。

例子

library(ggplot2)
 
# Inserting data
vacc <- data.frame(type=rep(c("Covishield", "Covaxin"), each=2),
                  dose=rep(c("D1", "D2"),2),
                  slots=c(33, 45, 66, 50))
 
# Change line color by group type of vaccine
ln <-ggplot(vacc, aes(x=dose, y=slots, group=type)) +
  geom_line(aes(color=type))+
  geom_point(aes(color=type))+
  theme_classic()
 
# Adding line colors using brewer color palette
ln+scale_color_brewer(palette="Set2")
 
# Adding line colors using color manual
ln+scale_color_manual(values=c("green", "blue"))
R

输出

在R中使用ggplot2绘制线图

  • 改变图例的位置

为了改变图例的位置，主题函数的legen.position属性被传入所需的值。

语法

theme(legend.position=”pos”)

pos 可以是顶部、右侧、底部、左侧或无。

例子

library(ggplot2)
 
# Inserting data
vacc <- data.frame(type=rep(c("Covishield", "Covaxin"), each=2),
                  dose=rep(c("D1", "D2"),2),
                  slots=c(33, 45, 66, 50))
 
# Change line color by group type of vaccine
ln <-ggplot(vacc, aes(x=dose, y=slots, group=type)) +
  geom_line(aes(color=type))+
  geom_point(aes(color=type))+
  theme_classic()
 
ln <- ln + scale_color_brewer(palette="Dark2")+
  theme_classic()
 
# Legend at top
ln + theme(legend.position="top")
 
# Legend at left
ln + theme(legend.position="left")
 
# Remove legend
ln + theme(legend.position="none")
R

输出

在R中使用ggplot2绘制线图

Python教程

Python 教程

Python 教程
Tkinter 教程

Tkinter 教程
Pandas 教程

Pandas 教程
NumPy 教程

NumPy 教程
Flask 教程

Flask 教程
Django 教程

Django 教程
PySpark 教程

PySpark 教程
wxPython 教程

wxPython 教程
SymPy 教程

SymPy 教程
Seaborn 教程

Seaborn 教程
SciPy 教程

SciPy 教程
RxPY 教程

RxPY 教程
Pycharm 教程

Pycharm 教程
Pygame 教程

Pygame 教程
PyGTK 教程

PyGTK 教程
PyQt 教程

PyQt 教程
PyQt5 教程

PyQt5 教程
PyTorch 教程

PyTorch 教程
Matplotlib 教程

Matplotlib 教程
Web2py 教程

Web2py 教程
BeautifulSoup 教程

BeautifulSoup 教程

Java教程

Java 教程

Java 教程

Web教程

HTML 教程

HTML 教程
CSS 教程

CSS 教程
CSS3 教程

CSS3 教程
jQuery 教程

jQuery 教程
Ajax 教程

Ajax 教程
AngularJS 教程

AngularJS 教程
TypeScript 教程

TypeScript 教程
WordPress 教程

WordPress 教程
Laravel 教程

Laravel 教程
Next.js 教程

Next.js 教程
PhantomJS 教程

PhantomJS 教程
Three.js 教程

Three.js 教程
Underscore.JS 教程

Underscore.JS 教程
WebGL 教程

WebGL 教程
WebRTC 教程

WebRTC 教程
VueJS 教程

VueJS 教程

数据库教程

SQL 教程

SQL 教程
MySQL 教程

MySQL 教程
MongoDB 教程

MongoDB 教程
PostgreSQL 教程

PostgreSQL 教程
SQLite 教程

SQLite 教程
Redis 教程

Redis 教程
MariaDB 教程

MariaDB 教程

图形图像教程

Vulkan 教程

Vulkan 教程
OpenCV 教程

OpenCV 教程

大数据教程

R语言 教程

R语言 教程

开发工具教程

Git 教程

Git 教程
VSCode 教程

VSCode 教程
Docker 教程

Docker 教程
Gerrit 教程

Gerrit 教程
Excel 教程

Excel 教程

计算机教程

Go语言 教程

Go语言 教程
C++ 教程

C++ 教程

R语言 精品教程

登录

找回密码？

注册