在上一個練習中,你看到了 disp 可以對應到色彩漸層或連續的大小尺度。
disp
aes() 的另一個引數是點的 shape。ggplot() 可以自動將有限幾種圖形指派給點。然而,如果你在主控台嘗試以下指令:
aes()
shape
ggplot()
ggplot(mtcars, aes(wt, mpg, shape = disp)) + geom_point()
會出現錯誤。這代表什麼意思?
本練習屬於課程
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在本章中,我們會幫你建立以 R 製作有意義視覺化的正確思維。你會理解視覺化作為溝通工具,首先需要先思考受眾。你也會認識 ggplot2 的基礎——7 個不同的文法元素(層級)以及美學映射。
當前練習
美學映射是圖形文法概念的基石。重點就在於此——將連續與類別資料轉換成視覺刻度,讓你能在很短時間內掌握大量資訊。在本章中,你會學到如何為你的資料選擇最適合的美學映射。
圖表的幾何會決定使用哪些視覺元素。本章將帶你熟悉三種最常見圖表所用的幾何——散佈圖、長條圖與折線圖。我們會示範多種不同方式來建立這些圖表。
本章將探討如何理解資料結構,讓資料視覺化變得更容易。同時,也該讓圖表更美觀了。這是資料視覺化流程的最後一步。Themes 層能讓你直接在 R 中產生具備出版品質的圖表。下一門課程我們會看看更多額外的層級,將更多變數加入你的圖表。