1  ggplot2 入门

2006 年 Hans Rosling（汉斯·罗琳）在 TED 做了一场精彩的演讲 — The best stats you’ve ever seen。演讲中展示了一系列生动形象的动画，用数据记录的事实帮助大家理解世界的变化，可谓是动态图形领域的惊世之作。时至今日，已经超过 1500 万人观看，产生了十分广泛的影响。下面从数据源头 — 世界银行获取数据，整理后取名 gapminder。本节将基于 gapminder 数据集介绍 ggplot2 绘图的基础知识，包括图层、标签、刻度、配色、图例、主题、文本、分面、字体、动画和组合等 11 个方面，理解这些有助于绘制和加工各种各样的统计图形，可以覆盖日常所需。gapminder 数据集以数据框的形式存储在 R 软件运行环境中，一共 4950 行，7 列。篇幅所限，下 表格 1.1 展示该数据集的部分内容，表中人均 GDP 和预期寿命两列四舍五入保留一位小数。

表格 1.1: gapminder 数据集（部分）

年份	国家或地区	区域划分	收入水平	人均 GDP	预期寿命	人口总数
1991	阿鲁巴	拉丁美洲与加勒比海地区	高收入	13494.7	73.5	64623
1992	阿鲁巴	拉丁美洲与加勒比海地区	高收入	14048.3	73.5	68240
1993	阿鲁巴	拉丁美洲与加勒比海地区	高收入	14942.3	73.6	72495
1994	阿鲁巴	拉丁美洲与加勒比海地区	高收入	16241.6	73.6	76705
1995	阿鲁巴	拉丁美洲与加勒比海地区	高收入	16441.8	73.6	80324
1996	阿鲁巴	拉丁美洲与加勒比海地区	高收入	16583.0	73.6	83211

在 R 环境中，加载 gapminder 数据集后，可以用 str() 函数查看数据集 gapminder 各个列的数据类型和部分属性值。

# 查看数据
str(gapminder)
#> 'data.frame':    4950 obs. of  7 variables:
#>  $ year        : num  1991 1992 1993 1994 1995 ...
#>  $ country     : chr  "阿鲁巴" "阿鲁巴" "阿鲁巴" "阿鲁巴" ...
#>  $ region      : Factor w/ 7 levels "北美","拉丁美洲与加勒比海地区",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
#>  $ income_level: Ord.factor w/ 4 levels "低收入"<"中低等收入"<..: 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ...
#>  $ gdpPercap   : num  13495 14048 14942 16242 16442 ...
#>  $ lifeExp     : num  73.5 73.5 73.6 73.6 73.6 ...
#>  $ pop         : num  64623 68240 72495 76705 80324 ...

其中，country（国家或地区）是字符型变量，region （区域）是因子型变量，income_level（收入水平）是有序的因子型变量，year （年份）、 pop （人口总数）、lifeExp （出生时的预期寿命，单位：岁）和 gdpPercap （人均 GDP，单位：美元）是数值型变量。

1.1 图层

ggplot2 绘图必须包含以下三个要素，缺少任何一个，图形都是不完整的。

1. 数据，前面已经重点介绍和准备了；
2. 映射，数据中的变量与几何元素的对应关系；
3. 图层，至少需要一个图层用来渲染观察值。

下面逐一说明三个要素的作用，为简单起见，从数据集 gapminder 中选取 2007 年的数据。

library(ggplot2)
gapminder_2007 <- gapminder[gapminder$year == 2007, ]
ggplot(data = gapminder_2007)
ggplot(data = gapminder_2007, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp))
ggplot(data = gapminder_2007, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point()
ggplot(data = gapminder_2007, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point(aes(size = pop))

(a) 只有数据

(b) 只有数据和坐标映射

(c) 数据、坐标映射和点图层

(d) 数据、坐标映射、点图层和视觉映射（可选）

图 1.1: ggplot2 绘图三要素

图 1.1 (a) 仅提供数据，只渲染出来一个绘图区域。 图 1.1 (b) 仅提供数据和映射，将变量 gdpPercap 映射给横轴，变量 lifeExp 映射给纵轴，继续渲染出来横、纵坐标轴及标签。 图 1.1 (c) 提供了数据、映射和图层三要素，观察值根据几何图层 geom_point() 将几何元素 「点」渲染在绘图区域上，形成散点图。函数 ggplot() 和函数 geom_point() 之间是以加号 + 连接的。无论最终产出的图形如何复杂，这个模式贯穿 ggplot2 绘图。

10 多年来，ggplot2 包陆续添加了很多几何图层，目前支持的有 53 个，如下：

表格 1.2: ggplot2 包可以绘制丰富的统计图形

geom_abline	geom_dotplot	geom_qq_line
geom_area	geom_errorbar	geom_quantile
geom_bar	geom_errorbarh	geom_raster
geom_bin_2d	geom_freqpoly	geom_rect
geom_bin2d	geom_function	geom_ribbon
geom_blank	geom_hex	geom_rug
geom_boxplot	geom_histogram	geom_segment
geom_col	geom_hline	geom_sf
geom_contour	geom_jitter	geom_sf_label
geom_contour_filled	geom_label	geom_sf_text
geom_count	geom_line	geom_smooth
geom_crossbar	geom_linerange	geom_spoke
geom_curve	geom_map	geom_step
geom_density	geom_path	geom_text
geom_density_2d	geom_point	geom_tile
geom_density_2d_filled	geom_pointrange	geom_violin
geom_density2d	geom_polygon	geom_vline
geom_density2d_filled	geom_qq

也正因这些丰富多彩的图层，ggplot2 可以非常便捷地做各种数据探索和展示工作。从时间序列数据、网络社交数据到文本数据、空间数据，乃至时空数据都有它大显身手的地方。

1.2 标签

用函数 labs() 可以添加横轴、纵轴、图例的标题，整个图片的标题和副标题等。下图 图 1.2 (a) 是默认设置下显示的标签内容，而 图 1.2 (b) 是用户指定标签内容后的显示效果。

ggplot(data = gapminder_2007, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point(aes(color = region))
ggplot(data = gapminder_2007, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point(aes(color = region)) +
  labs(x = "人均 GDP", y = "预期寿命", tag = "标签",
       title = "这里是标题", caption = "这是图形说明", 
       subtitle = "这里是副标题", color = "图例标题")

(a) 默认设置

(b) 自定义标签

图 1.2: 添加标签

1.3 刻度

有时候 图 1.1 (c) 看起来不太好，收入低的国家太多，聚集在一起，重叠覆盖比较严重。而高收入国家相对较少，分布稀疏，距离低收入比较远，数据整体的分布很不平衡。此时，可以考虑对横轴标度做一些变换，常用的有以 10 为底的对数变换，如 图 1.3 。

library(scales)
ggplot(data = gapminder_2007, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point() +
  scale_x_log10() +
  labs(x = "人均 GDP", y = "预期寿命")

图 1.3: 人均 GDP 做对数变换

为了更加醒目地展示横轴做了对数变换，需要添加对应的刻度标签。scales 包 (H. Wickham 和 Seidel 2022) 提供很多刻度标签支持，比如函数 label_log() 默认提供以 10 为底的刻度标签，如 图 1.4 。

ggplot(data = gapminder_2007, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point() +
  scale_x_log10(labels = label_log()) +
  labs(x = "人均 GDP", y = "预期寿命")

图 1.4: 刻度标签随数据变换调整

这其实还不够，有的刻度标签含义不够显然，且看 图 1.4 的横轴第一个刻度标签 \(10^{2.48}\) 是用来替换 图 1.3 的横轴第一个刻度标签 300。10 的 2.48 次方可不容易看出是 300 的意思，实际上它等于 302。因此，结合人均 GDP 的实际范围，有必要适当调整横轴显示范围，这可以在函数 scale_x_log10() 中设置参数 limits，横轴刻度标签会随之适当调整，调整后的效果如 图 1.5 。

ggplot(data = gapminder_2007, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point() +
  scale_x_log10(labels = label_log(), limits = c(100, 110000)) +
  labs(x = "人均 GDP", y = "预期寿命")

图 1.5: 设置数据展示范围

根据横轴所代表的人均 GDP （单位：美元）的实际含义，其实，可以进一步，添加更多的信息，即刻度标签带上数量单位，此处是美元符号。scales 包提供的函数 label_dollar() 可以实现，效果如 图 1.6 。

ggplot(data = gapminder_2007, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point() +
  scale_x_log10(labels = label_dollar(), limits = c(100, 110000)) +
  labs(x = "人均 GDP", y = "预期寿命")

图 1.6: 设置数据展示范围

最后，有必要添加次刻度线作为辅助参考线。图中点与点之间的横向距离代表人均 GDP 差距，以 10 为底的对数变换不是线性变化的，肉眼识别起来有点困难。从 100 美元到 100000 美元，在 100 美元、1000 美元、10000 美元和 100000 美元之间均添加 10 条次刻度线，每个区间内相邻的两条次刻度线之差保持恒定。下面构造刻度线的位置，了解原值和对数变换后的对应关系。

# 刻度线位置
mb <- unique(as.numeric(1:10 %o% 10^(1:4)))
# 对数变换后
log10(mb)
#>  [1] 1.000000 1.301030 1.477121 1.602060 1.698970 1.778151 1.845098
#>  [8] 1.903090 1.954243 2.000000 2.301030 2.477121 2.602060 2.698970
#> [15] 2.778151 2.845098 2.903090 2.954243 3.000000 3.301030 3.477121
#> [22] 3.602060 3.698970 3.778151 3.845098 3.903090 3.954243 4.000000
#> [29] 4.301030 4.477121 4.602060 4.698970 4.778151 4.845098 4.903090
#> [36] 4.954243 5.000000
# 刻度线位置
format(mb, big.mark = ",", scientific = 999)
#>  [1] "     10" "     20" "     30" "     40" "     50" "     60"
#>  [7] "     70" "     80" "     90" "    100" "    200" "    300"
#> [13] "    400" "    500" "    600" "    700" "    800" "    900"
#> [19] "  1,000" "  2,000" "  3,000" "  4,000" "  5,000" "  6,000"
#> [25] "  7,000" "  8,000" "  9,000" " 10,000" " 20,000" " 30,000"
#> [31] " 40,000" " 50,000" " 60,000" " 70,000" " 80,000" " 90,000"
#> [37] "100,000"

函数 scale_x_log10() 提供参数 minor_breaks 设定刻度线的位置。最终效果如 图 1.7 。

ggplot(data = gapminder_2007, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point() +
  scale_x_log10(
    labels = label_dollar(), minor_breaks = mb, limits = c(100, 110000)
  ) +
  labs(x = "人均 GDP", y = "预期寿命")

图 1.7: 添加次刻度线，提供更多参考

1.4 配色

好的配色可以让图形产生眼前一亮的效果，R 语言社区在统计图形领域深耕 20 多年，陆续涌现很多专门调色的 R 包，常见的有：

• RColorBrewer (Neuwirth 2022) (https://github.com/axismaps/colorbrewer/)
• munsell (C. Wickham 2018) (https://github.com/cwickham/munsell/)
• colorspace (Zeileis 等 2020) (https://colorspace.r-forge.r-project.org/)
• paletteer (Hvitfeldt 2021) (https://github.com/EmilHvitfeldt/paletteer)
• scico (Pedersen 和 Crameri 2022) (https://github.com/thomasp85/scico)
• viridis (Garnier 等 2021) (https://github.com/sjmgarnier/viridis/)
• viridisLite (Garnier 等 2021) (https://github.com/sjmgarnier/viridisLite/)
• colormap (Karambelkar 2016) (https://github.com/bhaskarvk/colormap)

ggplot2 提供多种方式给图形配色，最常见的要数函数 scale_color_brewer()，它调用 RColorBrewer 包制作离散型的调色板，根据离散型变量的具体情况，可分为发散型 qualitative、对撞型 Diverging、有序型 Sequential。在图 图 1.7 的基础上，将分类型的区域变量映射给散点的颜色，即得到 图 1.8 。

ggplot(data = gapminder_2007, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point(aes(color = region)) +
  scale_color_brewer(palette = "Set1") +
  scale_x_log10(
    labels = label_dollar(), minor_breaks = mb, limits = c(100, 110000)
  ) +
  labs(x = "人均 GDP", y = "预期寿命", color = "区域")

图 1.8: 使用 RColorBrewer 包提供的 Set1 调色板

另一种方式是调用函数 scale_color_manual()，需要用户给分类变量值逐个指定颜色，即提供一个命名的向量，效果如 图 1.9 。

ggplot(data = gapminder_2007, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point(aes(color = region)) +
  scale_color_manual(values = c(
    `拉丁美洲与加勒比海地区` = "#E41A1C", `撒哈拉以南非洲地区` = "#377EB8",
    `欧洲与中亚地区` = "#4DAF4A", `中东与北非地区` = "#984EA3",
    `东亚与太平洋地区` = "#FF7F00", `南亚` = "#FFFF33", `北美` = "#A65628"
  )) +
  scale_x_log10(
    labels = label_dollar(), minor_breaks = mb, limits = c(100, 110000)
  ) +
  labs(x = "人均 GDP", y = "预期寿命", color = "区域")

图 1.9: 手动挨个指定分类变量的颜色

1.5 图例

在 图 1.8 的基础上，继续将每个国家的人口总数映射给点的大小，绘制气泡图。此时有两个视觉映射变量 — 离散型的变量 country （国家）和连续型的变量 pop （人口总数）。不仅仅是图层函数 geom_point()，所有的几何图层都提供参数 show.legend 来控制图例的显示或隐藏。传递命名逻辑向量还可以在多个图例中选择性保留。 图 1.10 在两个图例中保留一个，即人口总数。

ggplot(data = gapminder_2007, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point(aes(color = region, size = pop),
    show.legend = c(color = FALSE, size = TRUE)
  ) +
  scale_color_manual(values = c(
    `拉丁美洲与加勒比海地区` = "#E41A1C", `撒哈拉以南非洲地区` = "#377EB8",
    `欧洲与中亚地区` = "#4DAF4A", `中东与北非地区` = "#984EA3",
    `东亚与太平洋地区` = "#FF7F00", `南亚` = "#FFFF33", `北美` = "#A65628"
  )) +
  scale_size(range = c(2, 12)) +
  scale_x_log10(
    labels = label_dollar(), minor_breaks = mb, limits = c(100, 110000)
  ) +
  labs(x = "人均 GDP", y = "预期寿命", size = "人口总数")

图 1.10: 在两个图例中保留一个

全世界各个国家的人口总数从百万级横跨到十亿级，根据此实际情况，适当调整图例刻度标签是很有必要的，可以让图例内容更具可读性。 图 1.11 是修改图例刻度标签后的效果，其中 M 表示 Million（百万），B 表示 Billion （十 亿）。

ggplot(data = gapminder_2007, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point(aes(color = region, size = pop),
    show.legend = c(color = FALSE, size = TRUE)
  ) +
  scale_color_manual(values = c(
    `拉丁美洲与加勒比海地区` = "#E41A1C", `撒哈拉以南非洲地区` = "#377EB8",
    `欧洲与中亚地区` = "#4DAF4A", `中东与北非地区` = "#984EA3",
    `东亚与太平洋地区` = "#FF7F00", `南亚` = "#FFFF33", `北美` = "#A65628"
  )) +
  scale_size(range = c(2, 12), labels = label_number(scale_cut = cut_short_scale())) +
  scale_x_log10(
    labels = label_dollar(), minor_breaks = mb, limits = c(100, 110000)
  ) +
  labs(x = "人均 GDP", y = "预期寿命", size = "人口总数")

图 1.11: 修改图例刻度标签

1.6 主题

主题就是一系列风格样式的集合，提前设定标题、文本、坐标轴、图例等元素的默认参数，供后续调用。10 年来，R 语言社区陆续出现很多主题包。

• ggthemes (Arnold 2021) 收集了网站（如 Fivethirtyeight）、杂志（如《经济学家》）、软件（如 Stata）等的配色主题，打包成可供 ggplot2 绘图的主题，更多内容见 (https://github.com/jrnold/ggthemes)
• ggsci (Xiao 2018) 包收集了多份期刊杂志的图形配色，将其融入 ggplot2 绘图主题中，更多内容见 (https://github.com/road2stat/ggsci)。
• ggpubr (Kassambara 2022) 包在 ggplot2 之上封装一套更加易用的函数，可以快速绘制出版级的统计图形 (https://github.com/kassambara/ggpubr)。
• ggcharts (Neitmann 2020) 包类似 ggpubr 包，也提供一套更加快捷的函数接口，缩短数据可视化的想法与实际图形的距离，更多内容见 (https://github.com/thomas-neitmann/ggcharts)。
• ggthemr (Tobin 2020) 是比较早的 ggplot2 主题包，上游依赖少，更多内容见 (https://github.com/Mikata-Project/ggthemr)。
• ggtech (Bion 2018) 包收集了许多科技公司的设计风格，将其制作成可供 ggplot2 绘图使用的主题，更多内容见 (https://github.com/ricardo-bion/ggtech)。
• bbplot (Stylianou 等 2022) 为 BBC 新闻定制的一套主题，更多内容见 (https://github.com/bbc/bbplot)。
• pilot (Hawkins 2022) 包提供一套简洁的 ggplot2 主题，特别是适合展示分类、离散型数据，更多内容见 (https://github.com/olihawkins/pilot)。
• ggthemeassist (Gross 和 Ottolinger 2016) 包提供 RStudio IDE 插件，帮助用户以鼠标点击的交互方式设置 ggplot2 图形的主题样式，更多内容见 (https://github.com/calligross/ggthemeassist)。

在 图 1.11 的基础上，以 ggplot2 包内置的主题 theme_classic() 替换默认的主题，效果如下 图 1.12 ，这是一套非常经典的主题，它去掉所有的背景色和参考系，显得非常简洁。

ggplot(data = gapminder, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point(
    data = function(x) subset(x, year == 2007),
    aes(fill = region, size = pop), shape = 21, col = "white",
    show.legend = c(fill = TRUE, size = FALSE)
  ) +
  scale_fill_manual(values = c(
    `拉丁美洲与加勒比海地区` = "#E41A1C", `撒哈拉以南非洲地区` = "#377EB8",
    `欧洲与中亚地区` = "#4DAF4A", `中东与北非地区` = "#984EA3",
    `东亚与太平洋地区` = "#FF7F00", `南亚` = "#FFFF33", `北美` = "#A65628"
  )) +
  scale_size(range = c(2, 12)) +
  scale_x_log10(
    labels = label_dollar(), minor_breaks = mb, limits = c(100, 110000)
  ) +
  theme_classic() +
  labs(x = "人均 GDP", y = "预期寿命", fill = "区域")

图 1.12: ggplot2 内置的经典主题风格

在已有主题的基础上，还可以进一步细微调整，比如，将图例移动至绘图区域的下方，见 图 1.13 。

ggplot(data = gapminder, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point(
    data = function(x) subset(x, year == 2007),
    aes(fill = region, size = pop), shape = 21, col = "white",
    show.legend = c(fill = TRUE, size = FALSE)
  ) +
  scale_fill_manual(values = c(
    `拉丁美洲与加勒比海地区` = "#E41A1C", `撒哈拉以南非洲地区` = "#377EB8",
    `欧洲与中亚地区` = "#4DAF4A", `中东与北非地区` = "#984EA3",
    `东亚与太平洋地区` = "#FF7F00", `南亚` = "#FFFF33", `北美` = "#A65628"
  )) +
  scale_size(range = c(2, 12)) +
  scale_x_log10(
    labels = label_dollar(), minor_breaks = mb, limits = c(100, 110000)
  ) +
  theme_classic() +
  theme(legend.position = "bottom") +
  labs(x = "人均 GDP", y = "预期寿命", fill = "区域")

图 1.13: 图例置于图形下方

或者用户觉得合适的任意位置。

ggplot(data = gapminder, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point(
    data = function(x) subset(x, year == 2007),
    aes(fill = region, size = pop), shape = 21, col = "white",
    show.legend = c(fill = TRUE, size = FALSE)
  ) +
  scale_fill_manual(values = c(
    `拉丁美洲与加勒比海地区` = "#E41A1C", `撒哈拉以南非洲地区` = "#377EB8",
    `欧洲与中亚地区` = "#4DAF4A", `中东与北非地区` = "#984EA3",
    `东亚与太平洋地区` = "#FF7F00", `南亚` = "#FFFF33", `北美` = "#A65628"
  )) +
  scale_size(range = c(2, 12)) +
  scale_x_log10(
    labels = label_dollar(), minor_breaks = mb, limits = c(100, 110000)
  ) +
  theme_classic() +
  theme(legend.position = "inside", legend.position.inside = c(0.875, 0.3)) +
  labs(x = "人均 GDP", y = "预期寿命", fill = "区域")

图 1.14: 微调图例位置

或者更换其它主题，比如 ggthemes 包内置极简主题 theme_tufte()，它仅保留主刻度线，更加凸显数据。

library(ggthemes)
ggplot(data = gapminder, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point(
    data = function(x) subset(x, year == 2007),
    aes(fill = region, size = pop),
    show.legend = c(fill = TRUE, size = FALSE),
    shape = 21, col = "white"
  ) +
  scale_fill_manual(values = c(
    `拉丁美洲与加勒比海地区` = "#E41A1C", `撒哈拉以南非洲地区` = "#377EB8",
    `欧洲与中亚地区` = "#4DAF4A", `中东与北非地区` = "#984EA3",
    `东亚与太平洋地区` = "#FF7F00", `南亚` = "#FFFF33", `北美` = "#A65628"
  )) +
  scale_size(range = c(2, 12)) +
  scale_x_log10(
    labels = label_dollar(), minor_breaks = mb, limits = c(100, 110000)
  ) +
  theme_tufte(base_family = "sans") +
  theme(
    legend.position = "inside", 
    legend.position.inside =  c(0.875, 0.3), 
    legend.title = element_text(family = "Noto Sans CJK SC"),
    legend.text = element_text(family = "Noto Sans CJK SC"),
    axis.title = element_text(family = "Noto Sans CJK SC")) +
  labs(x = "人均 GDP", y = "预期寿命", fill = "区域")

图 1.15: ggthemes 的极简主题 Tufte

1.7 注释

注释可以是普通文本，数学公式，还可以是图形照片、表情包。注释功能非常强大，但也是非常灵活，往往使用起来颇费功夫，需要结合数据情况，从图形所要传递的信息出发，适当添加。R 语言社区陆续出现一些扩展包，让用户使用起来更方便些。

• ggrepel (Slowikowski 2021) 包可以通过添加一定距离的扰动，可以缓解文本重叠的问题，更多内容见 (https://github.com/slowkow/ggrepel)。
• ggtext (Wilke 2020) 包支持以 Markdown 语法添加丰富的文本内容，更多内容见 (https://github.com/wilkelab/ggtext)。
• string2path (Yutani 2022) 包字体轮廓生成路径，注释文本随路径变化，更多内容见 (https://github.com/yutannihilation/string2path)。
• ggimage (Yu 2022) 包提供图像图层，实现以图片代替散点的效果，图片还可以是表情包，更多内容见 (https://github.com/GuangchuangYu/ggimage)。

在 图 1.15 的基础上，给人口总数大于 2 亿的国家添加文本注释。这可以用 ggplot2 包提供的文本图层函数 geom_text() 实现，效果如 图 1.16 。

library(ggrepel)
ggplot(data = gapminder, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point(
    data = function(x) subset(x, year == 2007),
    aes(fill = region, size = pop),
    show.legend = c(fill = TRUE, size = FALSE),
    shape = 21, col = "white"
  ) +
  scale_fill_manual(values = c(
    `拉丁美洲与加勒比海地区` = "#E41A1C", `撒哈拉以南非洲地区` = "#377EB8",
    `欧洲与中亚地区` = "#4DAF4A", `中东与北非地区` = "#984EA3",
    `东亚与太平洋地区` = "#FF7F00", `南亚` = "#FFFF33", `北美` = "#A65628"
  )) +
  scale_x_log10(
    labels = label_dollar(), minor_breaks = mb, limits = c(100, 110000)
  ) +
  geom_text(
    data = function(x) subset(x, year == 2007 & pop >= 20 * 10^7),
    aes(label = country), show.legend = FALSE
  ) +
  scale_size(range = c(2, 12)) +
  theme_tufte(base_family = "sans") +
  theme(
    legend.position = "inside", 
    legend.position.inside =  c(0.9, 0.3), 
    legend.title = element_text(family = "Noto Sans CJK SC"),
    legend.text = element_text(family = "Noto Sans CJK SC"),
    axis.title = element_text(family = "Noto Sans CJK SC")) +
  labs(x = "人均 GDP", y = "预期寿命", fill = "区域")

图 1.16: 添加文本注释

当需要给许多点添加文本注释时，就难以避免地遇到注释文本重叠的问题。比如给人口总数大于 5000 万的国家添加文本注释，此时，适合使用 ggrepel 包，调用函数 geom_text_repel() — 这是一个新的文本图层，通过添加适当的位移缓解文本重叠问题。

library(ggrepel)
ggplot(data = gapminder, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point(data = function(x) subset(x, year == 2007),
             aes(fill = region, size = pop),
    show.legend = c(fill = TRUE, size = FALSE),
    shape = 21, col = "white"
  ) +
  scale_fill_manual(values = c(
    `拉丁美洲与加勒比海地区` = "#E41A1C", `撒哈拉以南非洲地区` = "#377EB8",
    `欧洲与中亚地区` = "#4DAF4A", `中东与北非地区` = "#984EA3",
    `东亚与太平洋地区` = "#FF7F00", `南亚` = "#FFFF33", `北美` = "#A65628"
  )) +
  scale_x_log10(
    labels = label_dollar(), minor_breaks = mb, limits = c(100, 110000)
  ) +
  geom_text_repel(
    data = function(x) subset(x, year == 2007 & pop >= 5 * 10^7),
    aes(label = country), size = 3, max.overlaps = 50,
    segment.colour = "gray", seed = 2022, show.legend = FALSE
  ) +
  scale_size(range = c(2, 12)) +
  theme_tufte(base_family = "sans") +
  theme(
    legend.position = "inside", 
    legend.position.inside =  c(0.9, 0.3), 
    legend.title = element_text(family = "Noto Sans CJK SC"),
    legend.text = element_text(family = "Noto Sans CJK SC"),
    axis.title = element_text(family = "Noto Sans CJK SC")) +
  labs(x = "人均 GDP", y = "预期寿命", fill = "区域")

图 1.17: 缓解文本注释相互覆盖的问题

1.8 分面

ggplot2 包有两个函数 facet_wrap() 和 facet_grid() 都可以用来实现分面操作，分面的目的是将数据切分，一块一块地展示。下面在 图 1.15 的基础上，按收入水平变量分面，即将各个国家或地区按收入水平分开，效果如 图 1.18 所示。facet_grid() 与 facet_wrap() 的效果是类似的，就不再赘述了。

ggplot(data = gapminder, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point(data = function(x) subset(x, year == 2007),
             aes(fill = region, size = pop),
    show.legend = c(fill = TRUE, size = FALSE),
    shape = 21, col = "white"
  ) +
  scale_fill_manual(values = c(
    `拉丁美洲与加勒比海地区` = "#E41A1C", `撒哈拉以南非洲地区` = "#377EB8",
    `欧洲与中亚地区` = "#4DAF4A", `中东与北非地区` = "#984EA3",
    `东亚与太平洋地区` = "#FF7F00", `南亚` = "#FFFF33", `北美` = "#A65628"
  )) +
  scale_size(range = c(2, 12)) +
  scale_x_log10(labels = label_log(), limits = c(100, 110000)) +
  facet_wrap(facets = ~income_level, ncol = 2) +
  theme_classic() +
  labs(x = "人均 GDP", y = "预期寿命", fill = "区域")

图 1.18: 按收入水平变量分面

在函数 facet_wrap() 内设置不同的参数值，会有不同的排列效果。设置 ncol = 3，意味着排成 3 列，而分类变量 continent 总共有 5 种不同的类别，因此将会是 3 列 2 行的布局，效果如下 图 1.19 。

ggplot(data = gapminder, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point(data = function(x) subset(x, year == 2007),
             aes(fill = region, size = pop),
    show.legend = c(fill = TRUE, size = FALSE),
    shape = 21, col = "white"
  ) +
  scale_fill_manual(values = c(
    `拉丁美洲与加勒比海地区` = "#E41A1C", `撒哈拉以南非洲地区` = "#377EB8",
    `欧洲与中亚地区` = "#4DAF4A", `中东与北非地区` = "#984EA3",
    `东亚与太平洋地区` = "#FF7F00", `南亚` = "#FFFF33", `北美` = "#A65628"
  )) +
  scale_size(range = c(2, 12)) +
  scale_x_log10(labels = label_log(), limits = c(100, 110000)) +
  facet_wrap(facets = ~income_level, ncol = 3) +
  theme_classic() +
  theme(legend.position = "inside", legend.position.inside = c(0.9, 0.2)) +
  labs(x = "人均 GDP", y = "预期寿命", fill = "区域")

图 1.19: 按区域变量分面

1.9 动画

从 1991 年至 2020 年，gapminder 数据集一共是 30 年的数据。根据 2007 年的数据绘制了 图 1.20 ，每年的数据绘制一幅图像，30 年总共可获得 30 帧图像，再以每秒播放 6 帧图像的速度将 30 帧图像合成 GIF 动画。因此，设置这个动画总共 30 帧，每秒播放的图像数为 6。

options(gganimate.nframes = 30, gganimate.fps = 6)

gganimate 包提供一套代码风格类似 ggplot2 包的动态图形语法，可以非常顺滑地与之连接。在了解了 ggplot2 绘制图形的过程后，用 gganimate 包制作动画是非常容易的。gganimate 包会调用 gifski (https://github.com/r-rust/gifski) 包来合成动画，因此，除了安装 gganimate 包，还需要安装 gifski 包。接着，在已有的 ggplot2 绘图代码基础上，再追加一个转场图层函数 transition_time()，这里是按年逐帧展示图像，因此，其转场的时间变量为 gapminder 数据集中的变量 year。

library(gganimate)
ggplot(data = gapminder, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point(aes(fill = region, size = pop),
    show.legend = c(fill = TRUE, size = FALSE), 
    alpha = 0.65, shape = 21, col = "white"
  ) +
  scale_fill_manual(values = c(
    `拉丁美洲与加勒比海地区` = "#E41A1C", `撒哈拉以南非洲地区` = "#377EB8",
    `欧洲与中亚地区` = "#4DAF4A", `中东与北非地区` = "#984EA3",
    `东亚与太平洋地区` = "#FF7F00", `南亚` = "#FFFF33", `北美` = "#A65628"
  )) +
  scale_size(range = c(2, 12), labels = label_number(scale_cut = cut_short_scale())) +
  scale_x_log10(labels = label_log(), limits = c(10, 130000)) +
  facet_wrap(facets = ~income_level) +
  theme_classic() +
  labs(
    title = "{frame_time} 年", x = "人均 GDP",
    y = "预期寿命", size = "人口总数", fill = "区域"
  ) +
  transition_time(time = year)

图 1.20: 制作动画

1.10 组合

将多幅小图组合起来构成一幅大图也是常见的需求，常见于出版级、产品级的作品中。组合涉及到布局，布局涉及到层次。有的组合图是从不同角度呈现数据，有的组合图是从传递信息的主次出发，等等。patchwork 包是非常流行的一个基于 ggplot2 的用于图形组合的 R 包，下面基于 faithful 数据展示绘制组合图形的过程。

首先根据喷发时间将 faithful 数据分成两组。

# 根据喷发时间将数据分成两组
faithful <- transform(faithful, group = ifelse(eruptions > 3, "A", "B"))

绘制分组散点图，叠加二维核密度曲线。

# 绘制分组散点图
scatterplot <- ggplot(faithful, aes(eruptions, waiting, color = group)) +
  geom_point() +
  geom_density_2d() +
  theme_classic() +
  theme(axis.text = element_blank(), axis.title = element_blank())

将上图中的图例单独抽取出来，作为一个子图。

# https://stackoverflow.com/questions/46079033/
# Extract legend from ggplot object
extract_legend <- function(gg) {
  grobs <- ggplot_gtable(ggplot_build(gg))
  foo <- which(sapply(grobs$grobs, function(x) x$name) == "guide-box")
  grobs$grobs[[foo]]
}
legend <- extract_legend(scatterplot)

获得图例后，原图中不需要图例了。

scatterplot <- scatterplot + theme(legend.position = "none")

准备两个箱线图分别描述 faithful 数据集中的等待时间 waiting 和喷发时间 eruptions 。

boxplot_left <- ggplot(faithful, aes(group, waiting, fill = group)) +
  geom_boxplot() +
  theme_classic() +
  theme(
    legend.position = "none", axis.ticks.x = element_blank(),
    axis.text.x = element_blank(), axis.title.x = element_blank()
  )

boxplot_bottom <- ggplot(faithful, aes(group, eruptions, fill = group)) +
  geom_boxplot() +
  theme_classic() +
  theme(
    legend.position = "none", axis.ticks.y = element_blank(),
    axis.text.y = element_blank(), axis.title.y = element_blank()
  ) +
  coord_flip()

加载 patchwork 包，使用函数 wrap_plots() 组合 boxplot_left 、scatterplot 、legend 和 boxplot_bottom 四个子图，最终效果见下图。

library(patchwork)
top <- wrap_plots(boxplot_left, scatterplot, ncol = 2, widths = c(0.2, 0.8))
bottom <- wrap_plots(legend, boxplot_bottom, ncol = 2, widths = c(0.22, 0.8))
final <- wrap_plots(top, bottom, nrow = 2, heights = c(0.8, 0.2))
final

图 1.21: patchwork 组合多幅子图

主图是占据着最大篇幅的叠加二维密度曲线的散点图，展示数据的二维分布，两个箱线图辅助展示等待时间 waiting 和喷发时间 eruptions 的分布，而左下角的图例是次要的说明。

1.11 艺术

Georgios Karamanis 基于 R 语言和扩展包 ggforce 制作了一系列生成艺术（Generative Arts）作品。下图是 ggforce 包的 4 个图层函数 geom_regon()、 geom_spiro()、 geom_diagonal() 和 geom_spoke() 分别生成的四幅图片。

library(ggforce)
s <- 900
ggplot() +
  geom_regon(aes(
    x0 = cos((1:s) / 57), y0 = sin((1:s) / 57),
    sides = 6, r = cos((1:s) / 24),
    angle = cos((1:s) / 23), color = 1:s %% 15
  ),
  linewidth = 0.2, fill = NA, linetype = "twodash"
  ) +
  scale_color_viridis_c(option = 15, guide = "none") +
  coord_fixed() +
  theme_void()

r <- seq(1, 11, 0.1)
ggplot() +
  geom_spiro(aes(r = r, R = r * 20, d = r^2, outer = T, color = r %% 10), linewidth = 3) +
  scale_color_viridis_c(option = "turbo") +
  coord_fixed() +
  theme_void() +
  theme(legend.position = "none")

s <- 1200
ggplot() +
  geom_diagonal(aes(
    x = cos(seq(0, pi, length.out = s)),
    y = sin(seq(0, pi, length.out = s)),
    xend = cos(seq(0, 360 * pi, length.out = s)),
    yend = sin(seq(0, 360 * pi, length.out = s))
  ),
  linewidth = 0.1, strength = 1
  ) +
  coord_fixed() +
  theme_void()

e <- 1e-3
s <- 1e4
t <- pi / 2 * cumsum(seq(e, -e, length.out = s))^3
ggplot() +
  geom_spoke(aes(
    x = cumsum(cos(t)), y = cumsum(sin(t)),
    angle = t, color = t, radius = 1:s %% 500
  ), alpha = 0.5) +
  scale_color_distiller(palette = 15, guide = "none") +
  coord_fixed() +
  theme_void()

(a) 函数 geom_regon()

(b) 函数 geom_spiro()

(c) 函数 geom_diagonal()

(d) 函数 geom_spoke()

图 1.22: R 语言与生成艺术

需要充满想象，或借助数学、物理方程，或借助算法、数据生成。好看，但没什么用的生成艺术作品。

• https://art-from-code.netlify.app/
• https://clauswilke.com/art/project/before-after
• https://clauswilke.com/art/
• https://art.djnavarro.net/
• https://www.data-imaginist.com/art

Arnold, Jeffrey B. 2021. ggthemes: Extra Themes, Scales and Geoms for ggplot2. https://CRAN.R-project.org/package=ggthemes.

Bion, Ricardo. 2018. ggtech: ggplot2 tech themes and scales.

Garnier, Simon, Ross, Noam, Rudis, Robert, Camargo, 等. 2021. viridis: Colorblind-Friendly Color Maps for R. https://doi.org/10.5281/zenodo.4679424.

Gross, Calli, 和 Philipp Ottolinger. 2016. ggThemeAssist: Add-in to Customize ggplot2 Themes. https://CRAN.R-project.org/package=ggThemeAssist.

Hawkins, Oliver. 2022. pilot: A minimal ggplot2 theme with an accessible discrete color palette. https://github.com/olihawkins/pilot.

Hvitfeldt, Emil. 2021. paletteer: Comprehensive Collection of Color Palettes. https://github.com/EmilHvitfeldt/paletteer.

Karambelkar, Bhaskar. 2016. colormap: Color Palettes using Colormaps Node Module. https://CRAN.R-project.org/package=colormap.

Kassambara, Alboukadel. 2022. ggpubr: ggplot2 Based Publication Ready Plots. https://CRAN.R-project.org/package=ggpubr.

Neitmann, Thomas. 2020. ggcharts: Shorten the Distance from Data Visualization Idea to Actual Plot. https://CRAN.R-project.org/package=ggcharts.

Neuwirth, Erich. 2022. RColorBrewer: ColorBrewer Palettes. https://CRAN.R-project.org/package=RColorBrewer.

Pedersen, Thomas Lin, 和 Fabio Crameri. 2022. scico: Colour Palettes Based on the Scientific Colour-Maps. https://CRAN.R-project.org/package=scico.

Slowikowski, Kamil. 2021. ggrepel: Automatically Position Non-Overlapping Text Labels with ggplot2. https://CRAN.R-project.org/package=ggrepel.

Stylianou, Nassos, Will Dahlgreen, Robert Cuffe, Tom Calver, 和 Ransome Mpini. 2022. bbplot: making ggplot2 graphics in BBC NEWS style.

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Wilke, Claus O. 2020. ggtext: Improved Text Rendering Support for ggplot2. https://CRAN.R-project.org/package=ggtext.

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Yu, Guangchuang. 2022. ggimage: Use Image in ggplot2. https://CRAN.R-project.org/package=ggimage.

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