本篇內(nèi)容介紹了“R語(yǔ)言可視化美化折線圖、平滑曲線及路徑圖的方法”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過(guò)程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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今天跟大家講關(guān)于路徑圖、平滑曲線與折線圖及其美化。

這里涉及到三個(gè)設(shè)計(jì)線條的特殊圖層函數(shù)：

geom_smooth()、geom_path()、geom_line()

下面分別講解：

關(guān)于geom_smooth():平滑曲線

ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_point()+geom_smooth()

平滑曲線專門用于對(duì)于散點(diǎn)圖趨勢(shì)的擬合,geom_smooth函數(shù)內(nèi)部有默認(rèn)的擬合規(guī)則（根據(jù)統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)算法計(jì)算出的擬合規(guī)則,而非實(shí)際的點(diǎn)）。

其中的括號(hào)內(nèi)有默認(rèn)的method參數(shù),代表著擬合曲線所用到的統(tǒng)計(jì)算法,se代表著誤差范圍。（就是圍繞著擬合直線的顏色帶）。

method中的類型常見的有l(wèi)m\glm\gam\loess\rlm等,當(dāng)數(shù)據(jù)集記錄小于1000時(shí),method的默認(rèn)參數(shù)即為loess,大于1000時(shí)則為gam。

本例所用到mpg數(shù)據(jù)集只有234個(gè)記錄,使用geom_smooth參數(shù)應(yīng)該默認(rèn)使用的方法參數(shù)就是loess,這里我們可以檢驗(yàn)一下：

ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_point()+geom_smooth(method="loess")

誤差范圍的顏色帶是可以通過(guò)se參數(shù)進(jìn)行控制的,默認(rèn)se=TRUE,這里設(shè)置為se=FALSE。

ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_point()+geom_smooth(method="loess",se=FALSE)

接下來(lái)我們依次嘗試其他幾個(gè)擬合曲線：

ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_point()+geom_smooth(method="lm",se=FALSE)

ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_point()+geom_smooth(method="glm",se=FALSE)

ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_point()+geom_smooth(method="gam",se=FALSE)

看上去沒(méi)啥太大區(qū)別,可能是數(shù)據(jù)集太小的原因吧。

路徑圖：geom_path()

以上函數(shù)參數(shù)可以畫出路徑圖,其實(shí)就是根據(jù)每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的出現(xiàn)先后順序,依次鏈接所有點(diǎn)所形成的路徑：

ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_path()

這種圖乍看起來(lái)沒(méi)啥意義,但是在某些特殊場(chǎng)景下,卻能夠表達(dá)出非常重要的信息,比如候鳥遷徙、病毒傳播、甚至飛機(jī)航線等領(lǐng)域。

ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_point()+geom_path()

可以同時(shí)添加點(diǎn)函數(shù)和路徑函數(shù),制作出帶有點(diǎn)標(biāo)記的路徑圖。

ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_point(colour="steelblue")+geom_path(colour="red")

每一個(gè)圖層函數(shù)內(nèi)的圖層對(duì)象都是可以單獨(dú)定義顏色的。

折線圖：geom_line()

以上是直線圖的圖層函數(shù)；它與路徑圖的唯一區(qū)別就是,在連接各點(diǎn)之前,會(huì)按照x軸數(shù)據(jù)對(duì)總體升序排列,所以最終的連線是非常清晰的順序折線,不會(huì)存在交叉。（而路徑圖則按照實(shí)際數(shù)據(jù)點(diǎn)在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的先后順序依次聯(lián)結(jié)）。

ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_line(colour="steelblue")

ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_point(colour="black")+geom_line(colour="steelblue")

為了更加明顯的看出兩者區(qū)別,我們換一個(gè)變量：

ggplot(CO2,aes(uptake,conc))+geom_line(colour="steelblue")+geom_point(colour="black")

ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Sepal.Width))+geom_line(colour="steelblue")+geom_point(colour="white",shape=21,size=4,fill="Tomato")

加入分類變量后的折線圖：

ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Sepal.Width,colour=Species))+geom_line()+geom_point(colour="white",shape=21,size=4,fill="Tomato")

默認(rèn)的折線線條位置參數(shù)應(yīng)該position=identity，我們也可以嘗試使用其他幾個(gè)參數(shù)

ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Sepal.Width,colour=Species))+geom_line(position="identity")+geom_point(colour="white",shape=21,size=4,fill="Tomato")

ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Sepal.Width,colour=Species))+geom_line(position="stack")+geom_point(colour="white",shape=21,size=4,fill="Tomato",position="stack")

ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Sepal.Width,colour=Species))+geom_line()+facet_grid(.~Species)+geom_point   (colour="white",shape=21,size=4,fill="Tomato")   #分面組圖：

ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Sepal.Width,colour=Species))+geom_line()+facet_grid(.~Species)+geom_point   (colour="white",shape=21,size=4,fill="Tomato") +theme_wsj("rgby","")+scale_colour_wsj()+ggtitle("line plot")+guides(colour=guide_legend(title=NULL))  

ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Sepal.Width,colour=Species))+geom_line()+facet_grid(.~Species)+geom_point   (colour="white",shape=21,size=4,fill="Tomato") +theme_economist()+scale_colour_economist()+ggtitle("line plot")+guides(colour=guide_legend(title=NULL))  

“R語(yǔ)言可視化美化折線圖、平滑曲線及路徑圖的方法”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！