常用 7 大类型图形可视化——群体关系图形
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引言
在进行数据分析时，免不了对结果进行可视化。那么，什么样的图形才最适合自己的数据呢？一个有效的图形应具备以下特点：
能正确传递信息，而不会产生歧义； 样式简单，但是易于理解； 添加的图形美学应辅助理解信息； 图形上不应出现冗余无用的信息。
本系列推文，小编将汇总可视化中常用 7 大类型图形，供读者参考。
每类制作成一篇推文，主要参考资料为：Top 50 ggplot2 Visualizations[1]。其他类似功能网站，资料包括：
庄闪闪的可视化笔记——常用图形[2]
R Graph Gallery[3]
《R 语言教程》——ggplot 的各种图形[4]
系列目录
本文主要介绍第七部分：群体关系图形。
加载数据集
使用 ggplot2 包中自带数据集作为示例数据集。
library(ggplot2)
library(plotrix)
data("midwest", package = "ggplot2") #加载数据集
全局主题设置
全局配色、主题设置。注意，本文使用离散色阶，如果需要使用连续色阶，则需要重写。
options(scipen=999) # 关掉像 1e+48 这样的科学符号
# 颜色设置（灰色系列）
cbp1 <- c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9", "#009E73",
"#F0E442", "#0072B2", "#D55E00", "#CC79A7")
# 颜色设置（黑色系列）
cbp2 <- c("#000000", "#E69F00", "#56B4E9", "#009E73",
"#F0E442", "#0072B2", "#D55E00", "#CC79A7")
ggplot <- function(...) ggplot2::ggplot(...) +
scale_color_manual(values = cbp1) +
scale_fill_manual(values = cbp1) + # 注意: 使用连续色阶时需要重写
theme_bw()
7 群体关系
7.1 谱系图
library(ggplot2)
library(ggdendro)
theme_set(theme_bw())
hc <- hclust(dist(USArrests), "ave") # hierarchical clustering
# plot
ggdendrogram(hc, rotate = TRUE, size = 2)
7.2 聚类图
可以使用 geom_surround() 来显示不同的簇或组。如果数据集有多个特征，还可以计算主成分，并使用 PC1 和 PC2 作为 X 和 Y 轴绘制散点图。geom_encircle() 可用于框选所需的组。
# devtools::install_github("hrbrmstr/ggalt")
library(ggplot2)
library(ggalt)
library(ggfortify)
theme_set(theme_classic())
# Compute data with principal components ------------------
df <- iris[c(1, 2, 3, 4)]
pca_mod <- prcomp(df) # compute principal components
# Data frame of principal components ----------------------
df_pc <- data.frame(pca_mod$x, Species=iris$Species) # dataframe of principal components
df_pc_vir <- df_pc[df_pc$Species == "virginica", ] # df for 'virginica'
df_pc_set <- df_pc[df_pc$Species == "setosa", ] # df for 'setosa'
df_pc_ver <- df_pc[df_pc$Species == "versicolor", ] # df for 'versicolor'
# Plot ----------------------------------------------------
ggplot(df_pc, aes(PC1, PC2, col=Species)) +
geom_point(aes(shape=Species), size=2) + # draw points
labs(title="Iris Clustering",
subtitle="With principal components PC1 and PC2 as X and Y axis",
caption="Source: Iris") +
coord_cartesian(xlim = 1.2 * c(min(df_pc$PC1), max(df_pc$PC1)),
ylim = 1.2 * c(min(df_pc$PC2), max(df_pc$PC2))) + # change axis limits
geom_encircle(data = df_pc_vir, aes(x=PC1, y=PC2)) + # draw circles
geom_encircle(data = df_pc_set, aes(x=PC1, y=PC2)) +
geom_encircle(data = df_pc_ver, aes(x=PC1, y=PC2))
参考资料
[1]Top 50 ggplot2 Visualizations: http://r-statistics.co/Top50-Ggplot2-Visualizations-MasterList-R-Code.html
[2]庄闪闪的可视化笔记——常用图形: https://liangliangzhuang.github.io/R-tutorial/main-diagram-types.html
[3]R Graph Gallery: https://www.r-graph-gallery.com/ggplot2-package.html
[4]R 语言教程——ggplot 的各种图形: https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/ggplotvis.html
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R沟通｜Rmarkdown教程（4）
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