R语言可视化进阶

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原文刊在这里，公众号：数与图

不同图表的实现-R语言ggplot2基础教程

一个有效的图表是：

传达正确的信息、不扭曲事实。简单而优雅。凸显特征，而不是掩盖信息。不会信息过载（元素过多）。

下面的列表根据其主要目的对可视化方法进行了分类。在你真正做图之前，试着想一想，你想通过可视化来传达或研究什么结论和关系。根据目的去选择不同的图表类型（很可能就是如下类型的一种或多种）

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The following plots help to examine how well correlated two variables are. Scatterplot

在数据分析中，最常用的图无疑是散点图。每当你想了解两个变量之间关系的性质时，首先选择的就是散点图。

它可以用geom_point()来绘制。此外，geom_smooth默认情况下会绘制一条平滑线（基于loess），可以通过设置方法=’lm’来绘制最佳拟合线。

options(scipen=999) # turn-off scientific notation like 1e+48 library(ggplot2) theme_set(theme_bw()) # pre-set the bw theme. data("midwest", package = "ggplot2") # Scatterplot gg

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