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                ## 6.3 使用 ggplot 在 R 中繪制 在 R 中有許多不同的繪制數據的工具,但我們將重點關注由名為`ggplot2`的包提供的`ggplot()`函數。ggplot 是非常強大的,但是使用它需要了解它的工作原理。 假設我們要創建一個 _ 散點圖 _,該散點圖繪制了每個成年人的身高和體重,樣本來自 nhanes 數據集的 150 人,不同的標記用于表示男性和女性。首先,我們創建示例: ```r NHANES_sample <- NHANES_adult %>% drop_na(Weight, Gender) %>% #remove rows (individuals) with missing values for Weight and Gender sample_n(150) #take a random sample of n = 150 rows (individuals) ``` 現在讓我們設置`ggplot()`命令。這需要我們具體說明兩件事。首先,我們需要告訴它從哪個數據幀獲取數據(在本例中是`NHANES_sample`)。其次,我們需要通過 _ 美學 _ 函數`aes()`來告訴它要使用的數據框架中的哪些變量。在這種情況下,我們要繪制 X 軸上的高度和 Y 軸上的權重。結果如圖[6.4](#fig:emptyPlot)所示:該命令生成一組繪圖軸,但實際上沒有顯示任何數據。 ```r NHANES_sample %>% ggplot(aes(x = Height, y = Weight)) ``` ![Empty plot frame generated by ggplot()](https://img.kancloud.cn/d9/76/d9768b718b0576e3fa9dc8ec654fb23e_384x384.png) 圖 6.4 由 ggplot()生成的空圖框 接下來我們需要添加數據的表示。我們告訴`ggplot`要顯示什么的方法是向主`ggplot()`命令添加各種命令。特別是,我們通常需要添加一個 _ 幾何體 _ 或“geom”,它指定如何在繪圖中排列數據。例如,為了顯示每個數據點,我們可以使用`geom_point()`幾何圖形,如圖[6.5](#fig:simpleGeom)所示。每個數據點代表我們的`NHANES_sample`數據集中的一個單獨的行,每個行對應于這個數據集中的一個人。 ```r NHANES_sample %>% ggplot(aes(x = Height, y = Weight)) + geom_point() ``` ![Simple scatter plot](https://img.kancloud.cn/b6/cb/b6cb4f0fc1fbed1ca600779dcf90bfde_384x384.png) 圖 6.5 簡單散點圖 最后,我們要根據不同的性別用不同的顏色繪制點。我們只需在美學中添加一個 _ 顏色 _ 關鍵字,它告訴`geom_point()`函數按性別分開顏色點。如圖[6.6](#fig:colorPoints)所示。這個圖還顯示了一個示例,說明了如何在一個圖中包含多個幾何層——在本例中,我們使用`geom_smooth()`分別按性別繪制最能描述身高和體重之間關系的線。線條周圍的陰影反映了我們對當時估計的信心。 ```r NHANES_sample %>% ggplot(aes(x = Height, y = Weight, color = Gender)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm") ``` ![Scatterplot with points separately colored by Gender.](https://img.kancloud.cn/df/6e/df6e83e3ba81907b2f92103af8460a95_384x384.png) 圖 6.6 散點圖,各點按性別分別著色。
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