ggplot2（8） 精雕细琢

8.1 主题

主题系统控制着图形中的非数据元素外观，它不会影响几何对象和标度等数据元素。这题不能改变图形的感官性质，但它可以使图形变得更具美感，满足整体一致性的要求。主题的控制包括标题、坐标轴标签、图例标签等文字调整，以及网格线、背景、轴须的颜色搭配。

library(ggplot2movies)
## 主题改变的效果。
# (左)默认的灰色主题：灰色背景，白色网格线。
# (右) 黑白主题：白色背景，灰色网格线。
qplot(rating, data = movies, binwidth = 1)
last_plot() + theme_bw()

默认的theme_gray()使用淡灰色背景和白色网格线；另一固定主题theme_bw()为传统的白色背景和深灰色的网格线。上图展示了两个主题的异同。

8.1.1 内置主题

theme_gray()和theme_bw()都由唯一的参数base_size()来控制基础字体的大小。基础字体大小指的是轴标题的大小，图形标题比它大20%，轴须标签比它小20%。

• 全局性设置：theme_set(theme_grey())或者theme_set(theme_bw())。
• 局部性设置：只改表单个图形的主题，qplot(...) + theme_grey()。局部设置将会覆盖默认的全局设置。

8.1.2 主题元素和元素函数

主题由控制图形外观的多个元素组成。

主题元素	类型	描述
axis.line	segment	直线和坐标轴
axis.text.x	text	x轴标签
axis.text.y	text	y轴标签
axis.ticks	segment	轴须标签
axis.title.x	text	水平轴标签
axis.title.y	text	竖直轴标签
legend.background	rect	图例背景
legend.key	rect	图例符号
legend.text	rect	图例标签
legend.title	text	图例标题
panel.background	rect	面板背景
panel.border	rect	面板边界
panel.grid.major	line	主网络线
panel.grid.minor	line	次网络线
plot.background	tect	整个图形背景
plot.title	text	图形标题
strip.background	tect	分面标签背景
strip.text.x	text	水平条状文本
strip.text.y	text	竖直条状文本

• element_text()：绘制标签和标题，可控制字体的family、face、colour、size、hjust、vjust、angle、lineheight。

hgramt <- hgram + labs(title = "This is a histogram")
hgramt + theme(plot.title = element_text(size = 20, colour = "red", face = "bold", angle = 180, hjust = 0.5))

角度的改变可能对轴须标签很有用处。

• element_line()绘制线条，可控制colour、size、linetype。

hgram + theme(panel.grid.major = element_line(colour = "red", size = 2, linetype = "dashed"), 
              panel.grid.minor = element_line(colour = "blue", size = 0.5, linetype = "dotted"))

• element_rect()绘制主要供背景使用的矩形。可以控制填充颜色（fill）和边界的colour、size、linetype。

hgram + theme(plot.background = element_rect(fill = "yellow", colour = "red", size = 2, linetype = "dotted"), 
              panel.background = element_rect(fill = "#87CEFF", colour = "#FF00FF", size = 1.5, linetype = "dashed"))

• element_blank()表示空主题，可删去我们不感兴趣的绘图元素。

last_plot() + theme(plot.background = element_blank())

使用theme_get()可得到当前的主题。theme()可在一幅图中对某些元素进行局部性修改，theme_update()可为后面图形的绘制进行全局性地修改。

old_theme <- theme_update(plot.background = element_rect(fill = "#FF83FA"), 
    panel.background = element_rect(fill = "#9B30FF"), axis.text.x = element_text(colour = "#FFFF00"), 
    axis.text.y = element_text(colour = "#FFFF00", hjust = 1), axis.title.x = element_text(colour = "#FFFF00", 
        face = "bold"), axis.title.y = element_text(colour = "#FFFF00", face = "bold", 
        angle = 90))
qplot(cut, data = diamonds, geom = "bar")
qplot(cty, hwy, data = mpg)
theme_set(old_theme)

不会配色画出来的图是真的难看！这糟糕的配色看的我眼花头疼。

8.2 存储输出

基本图形输出有两种类型：矢量型和光栅型。矢量图是过程化的，意味着放大不会损失细节，光栅图以阵列形式存储，具有固定的最优观测大小。

ggsave()是为图形交互而优化过的函数。

• path：设定图形存储的路径，根据图形扩展名自动选择正确地图形设备。
• 三个控制输出尺寸的参数。width和height设置绝对尺寸大小，scale设置图形相对屏幕展示的尺寸大小。最好使用width和height，这样可精确控制输出尺寸。若空白，则使用当前屏幕图形设备尺寸。
• 对于光栅图形，dpi参数控制图形的分辨率，默认值为300，适合于大部分打印设备。600以用于高分辨率，72以用于屏幕（网页）展示。

qplot(mpg, wt, data = mtcars)
ggsave(file = "output.pdf")
pdf(file = "output.pdf", width = 6, height = 6)
# 在脚本中，你需要明确使用 print() 来打印图形
qplot(mpg, wt, data = mtcars)
qplot(wt, mpg, data = mtcars)
dev.off()

以上代码将两幅图存入output.PDF中。

软件	推荐的图形设备
Illustrator	svg
latex	ps
MS Office	png（600dpi）
Open Office	png（600dpi）
pdflatex	pdf，png（600dpi）
web	png（72dpi）

8.3 一页多图

图形准备：

(a <- qplot(date, unemploy, data = economics, geom = "line"))
(b <- qplot(uempmed, unemploy, data = economics) + 
    geom_smooth(se = F))
(c <- qplot(uempmed, unemploy, data = economics, geom = "path"))

8.3.1 子图

viewplot()函数可创建视图窗口，参数x、y、width、height控制视图窗口的大小和位置。默认的测量单位是“npc”，范围从0到1。

(0, 0)代表的位置是左下角，(1, 1)代表右上角，(0.5, 0.5)代表窗口中心。也可以使用unit(2, "cm")或unit(1, "inch")这样的绝对单位。

library(grid)
csmall <- c + theme_gray(9) + labs(x = NULL, y = NULL) + theme(plot.margin = unit(rep(0,
    4), "lines"))
subvp <- viewport(width = 0.4, height = 0.4, x = 0.75, y = 0.35)
pdf("polishing-subplot.pdf", width = 4, height = 4)
b
print(csmall, vp = subvp)
dev.off()

8.3.2 矩形网络

pdf("polishing-layout.pdf", width = 8, height = 6)
grid.newpage()
pushViewport(viewport(layout = grid.layout(2, 2)))
vplayout <- function(x, y) viewport(layout.pos.row = x, layout.pos.col = y)
print(a, vp = vplayout(1, 1:2))
print(b, vp = vplayout(2, 1))
print(c, vp = vplayout(2, 2))
dev.off() 

总结