ggplot2绘图基础功不扎实？看完这5个资源

生信菜鸟团

发布于 2020-05-19 23:57:28

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发布于 2020-05-19 23:57:28

文章被收录于专栏：生信菜鸟团

基本上每个研究的发表，都伴随着精美的图表，比如：

能制作这样图表的工具很多，我比较喜欢ggplot2+AI，当然，或许有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节，不过，我做不到。我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形，而且我个人觉得，把ggplot2学习到这个程度就足够了。

一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。

? 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。
? 几何对象（Geometric objects, geoms）代表在图中实际看到的点、线、多边形等。
? 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。
? 标度（Scales）是将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值，展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。
? 坐标系（Coordinate system, coord）描述数据是如何映射到图形所在的平面，同时提供看图所需的坐标轴和网格线。
? 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。
? 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。

链接：https://ggplot2-book.org/facet.html

书名是：ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis 作者：Hadley Wickham

This is the online version of work-in-progress 3rd edition of “ggplot2: elegant graphics for data analysis”

虽然这本书有对应的中文译本，但是时间上相对滞后，建议直接看这个在线实时更新版本。

看完你一定会觉得不虚此行！至少花十天时间哦。

链接：https://ggplot2.tidyverse.org/reference/

内容如下：

读这个知识点参考卡片，可以检验你ggplot2语法的记忆程度。

链接：http://www.sthda.com/english/wiki/ggplot2-essentials

书籍本身提供售卖，价格是17欧元，不过内容都是电子化了，大家直接网页浏览，就是免费的哈！

内容：

Basic box plots
Box plot with dots
Change box plot colors by groups
- Change box plot line colors
- Change box plot fill colors
Change the legend position
Change the order of items in the legend
Box plot with multiple groups
Functions: geom_boxplot(), stat_boxplot(), stat_summary()

··· 中间省略 25个章节

Facet with one variable
Facet with two variables
Facet scales
Facet labels
facet_wrap
Functions: facet_grid(), facet_wrap(), label_both(), label_bquote(), label_parsed()

内容之丰富，起码需要五天左右时间完全follow下来。

还包括以下扩展包：

factoextra - Extract and Visualize the outputs of a multivariate analysis: PCA (Principal Component Analysis), CA (Correspondence Analysis), MCA (Multiple Correspondence Analysis) and clustering analyses.
easyggplot2: Perform and customize easily a plot with ggplot2: box plot, dot plot, strip chart, violin plot, histogram, density plot, scatter plot, bar plot, line plot, etc, …
ggplot2 - Easy way to mix multiple graphs on the same page
ggplot2: Correlation matrix heatmap. Functions: geom_raster() and geom_tile()
ggfortify: Allow ggplot2 to handle some popular R packages. These include plotting 1) Matrix; 2) Linear Model and Generalized Linear Model; 3) Time Series; 4) PCA/Clustering; 5) Survival Curve; 6) Probability distribution
GGally: GGally extends ggplot2 for visualizing correlation matrix, scatterplot plot matrix, survival plot and more.
ggRandomForests: Graphical analysis of random forests with the randomForestSRC and ggplot2 packages.
ggdendro: Create dendrograms and tree diagrams using ggplot2
ggmcmc: Tools for Analyzing MCMC Simulations from Bayesian Inference
ggthemes: Package with additional ggplot2 themes and scales
Theme used to create journal ready figures easily