ggplot绘制画中画细节放大 R语言使用ggplot绘制画中画细节放大的方法
Kanny广小隶 人气:3想了解R语言使用ggplot绘制画中画细节放大的方法的相关内容吗，Kanny广小隶在本文为您仔细讲解ggplot绘制画中画细节放大的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：R语言程序,R语言实现保留小数点后几位，下面大家一起来学习吧。
当我们在利用ggplot绘图时，当遇到一些量纲相差过大，或者一些图的某些点排布密集时，需要将细节部分进行放大，这时我们就需要采用画中画的方式，或者将统计图的细节在旁边进行放大。
下面我们就来一步一步讲解如何将图中的细节进行放大（核心为ggforce包）。话不多说，先上最终效果图（以2019年双十一数据拟合为例）：
1. 载入相关包
library(ggplot2) # 绘图核心 library(tidyr) # 数据整理 library(ggforce) # 画中画核心包
2. 数据生成
我们收集了双十一销量数据，并进行一些处理，这里生成数据相对比较简单，就不进行解释了。
# generate data year <- 2009:2019 sales <- c(0.5, 9.36, 52, 191, 350, 571, 912, 1207, 1682, 2135, 2684) growth_rate <- c(NA, diff(sales) / sales[1:(length(sales) - 1)] * 100) dat <- data.frame(year = factor(year), sales, growth_rate) # fit the curve of data dat_curve <- data.frame(year_std = 1:10, growth_rate = growth_rate[2:11] / 100) dat_curve$ind <- factor(c(rep(x = 1, 9), 2))
生成的数据长下面这样：
year_std growth_rate ind 1 1 17.7200000 1 2 2 4.5555556 1 3 3 2.6730769 1 4 4 0.8324607 1 5 5 0.6314286 1 6 6 0.5971979 1 7 7 0.3234649 1 8 8 0.3935377 1 9 9 0.2693222 1 10 10 0.2571429 2
3. 基础绘图
首先我们添加一些散点（geom_point），与拟合曲线（geom_smooth），并将2019年与历年区别开，代码如下：
dat_curve %>% ggplot(aes(x = year_std, y = growth_rate, col = ind)) + geom_smooth(se = FALSE, method = "gam", formula = y ~ I(x^(-2)), size = 2, col = "#b3cde3") + geom_point(size = 4, alpha = 0.8)
接着我们发现，在后面段这些散点在增长率上的差异看不出来了，因此需要使用画中画的方法，来对这部分进行放大。
4. 放大效果
其实非常简单facet_zoom(y = growth_rate < 1)，我们选取增长率小于1的部分进行放大即可：
dat_curve %>% ggplot(aes(x = year_std, y = growth_rate, col = ind)) + geom_smooth(se = FALSE, method = "gam", formula = y ~ I(x^(-2)), size = 2, col = "#b3cde3") + geom_point(size = 4, alpha = 0.8) + facet_zoom(y = growth_rate < 1)
5. 绘图美化
最后，我们再添加一些代码进行美化即可！（美化的代码可以在我其他的博客中找到具体的解释哦）
dat_curve %>%
ggplot(aes(x = year_std, y = growth_rate, col = ind)) +
geom_smooth(se = FALSE, method = "gam", formula = y ~ I(x^(-2)), size = 2, col = "#b3cde3") +
geom_point(size = 4, alpha = 0.8) +
labs(title = expression(paste('年份与销售额增长率拟合 (', R^2, " = 0.9978)")), x = "年份", y = "销售额增长率") + # 混合公式与中文，可参考本人另外的博客，相关的说明。
xlim(0, 10) +
scale_y_continuous(labels = scales::percent) + # y轴刻度改为百分数
scale_x_continuous(breaks = 1:10, labels = 2010:2019) +
scale_fill_manual(values = c('#fbb4ae', '#ccebc5')) +
theme_bw(base_family = "Times") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 30), # x轴刻度倾斜30度
panel.grid.minor = element_blank(),
legend.position = "none",
text = element_text(family = "STHeiti"),
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
facet_zoom(y = growth_rate < 1)
其他方法
其他几种ggplot绘制画中画的方法：
It is possible to create inset graphs?
Plots within plots with ggplot2 and ggmap
之后有时间我会补充另外一些利用ggplot进行画中画绘图的方法（觉得目前的绘制方式最好看且很简单，因此先讲解本博文中的方法）。
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