ggplot2画图入门系列之二：图层节制与直方图

如前文所述，ggplot2利用图层将各类图形元素慢慢添加组合，从而形成最终功效。第一层必需是原始数据层，个中data参数节制数据来历，留意数据形式只能是数据框名目。aes参数节制了对哪些变量举办图形映射，以及映射方法，aes是Aesthetic的缩写。

下面我们来绘制一个直方图作为示例。数据集仍采纳mpg，对hwy变量绘制直方图。首先加载了扩展包，然后用ggplot函数成立了第一层，hwy数据映射到X轴上；利用+号增加了第二层，即直方图工具层。此时p被视为一种层工具，利用summary函数可获得关于它的更多信息，print(p)呼吁即可举办画图。

library(ggplot2)

p <- ggplot(data = mpg,aes(x = hwy))

p <- p + geom_histogram()

summary(p)

data: manufacturer, model, displ, year, cyl, trans,

  drv, cty, hwy, fl, class [234×11]

mapping:  x = hwy

faceting: facet_grid(. ~ ., FALSE)

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geom_histogram:

stat_bin:

position_stack: (width = NULL, height = NULL)

上面的信息汇报我们，p工具含有两层，第一层数据层描写了变量和映射方法，第二层是直方图工具（geom_histogram），geom暗示几许工具，它是ggplot中重要的图层节制工具，因为它认真求形渲染的范例。geom_histogram是图形渲染范例的一种，其它范例可拜见官网。

每个geom工具都需要有数据输入，数据可以从第一层中自动读取，也可以在aes参数中直接配置。并且每个geom还默认搭配某种统计调动（stat），geom_histogram的默认统计调动是stat_bin。它认真对数据举办分组计数。

下面我们实验两种更为巨大的直方图，首先将数据凭据year这个变量分别为两组，用差异的颜色绘制直方图，并且用频率而非计数来刻画Y轴，并添加密度曲线。

p <- ggplot(mpg,aes(hwy))

p + geom_histogram(position = ‘identity’,

    alpha=0.5,

    aes(y = ..density..,

    fill = factor(year))) +

    stat_density(geom = ‘line’,

    position = ‘identity’,

    aes(colour = factor(year)))

假如想将两个直方图分隔绘制，也可以利用facet_grid参数，功效如下图所示。

 
另：在win系统顶用ggplot2绘制直方图，其底部有丢脸的缺口。但在Linux系统中正常，不知原因安在，望知恋人士不惜见教。