ggplot2 Tutorial
Erste Schritte mit ggplot2
Suche…
Bemerkungen
In diesem Abschnitt erhalten Sie einen Überblick darüber, was ggplot2 ist und warum ein Entwickler es verwenden möchte.
Es sollte auch alle großen Themen in ggplot2 erwähnen und auf die verwandten Themen verweisen. Da die Dokumentation für ggplot2 neu ist, müssen Sie möglicherweise erste Versionen dieser verwandten Themen erstellen.
Installation und Ausführung von ggplot2
Um die aktuelle stabile Version von ggplot2 für Ihre R-Installation zu installieren und zu laden, verwenden Sie ggplot2 :
# install from CRAN
install.packages("ggplot2")
Zur Installation der Entwicklungsversion von github verwenden
# install.packages("devtools")
devtools::install_github("hadley/ggplot2")
Laden Sie in Ihre aktuelle R-Sitzung und machen Sie ein Beispiel.
Grundbeispiel von ggplot2
Wir zeigen eine grafische Darstellung, die der bei der linearen Regression des mtcars-Datensatzes gezeigten entspricht . Zuerst mit Standardeinstellungen und mit einigen Anpassungen der Parameter.
#help("mtcars")
fit <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)
bs <- round(coef(fit), 3)
lmlab <- paste0("mpg = ", bs[1],
ifelse(sign(bs[2])==1, " + ", " - "), abs(bs[2]), " wt ")
#range(mtcars$wt)
library("ggplot2")
#with defaults
ggplot(aes(x=wt, y=mpg), data = mtcars) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = y ~ x)
#some customizations
ggplot(aes(x=wt, y=mpg,colour="mpg"), data = mtcars) +
geom_point(shape=21,size=4,fill = "blue",alpha=0.55, color="red") +
scale_x_continuous(breaks=seq(0,6, by=.5)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="darkgreen", formula = y ~ x) +
geom_hline(yintercept=mean(mtcars$mpg), size=0.4, color="magenta") +
xlab("Weight (1000 lbs)") + ylab("Miles/(US) gallon") +
labs(title='Linear Regression Example',
subtitle=lmlab,
caption="Source: mtcars") +
annotate("text", x = 4.5, y = 21, label = "Mean of mpg") +
annotate("text", x = 4.8, y = 12, label = "Linear adjustment",color = "red") +
theme_bw()
Weitere Beispiele finden Sie unter ggplot2