ggplot2绘图基础功不扎实？看完这5个资源

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单细胞技术大热，其数据分析里面很重要的一个环节就是可视化，真的是五花八门了！我们在单细胞天地公众号分享过几百篇单细胞CNS文章阅读笔记，大家可以看得到：

基本上每个研究的发表，都伴随着精美的图表，比如：

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能制作这样图表的工具很多， 我比较喜欢ggplot2+AI， 当然，或许有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节，不过，我做不到。我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形，而且我个人觉得，把ggplot2学习到这个程度就足够了。

一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。

  • ✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。
  • ✦ 几何对象（Geometric objects, geoms）代表在图中实际看到的点、线、多边形等。
  • ✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。
  • ✦ 标度（Scales）是将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值，展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。
  • ✦ 坐标系（Coordinate system, coord）描述数据是如何映射到图形所在的平面，同时提供看图所需的坐标轴和网格线。
  • ✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。
  • ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。

ggplot2作者亲自写的书

链接：https://ggplot2-book.org/facet.html

书名是：ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis
作者：Hadley Wickham

This is the online version of work-in-progress 3rd edition of “ggplot2: elegant graphics for data analysis”

虽然这本书有对应的中文译本，但是时间上相对滞后，建议直接看这个在线实时更新版本。

Getting started

  • 1 Introduction
  • 2 Getting started with ggplot2
  • 3 Frequently asked questions
  • II Toolbox

    Introduction

  • 4 Individual geoms
  • 5 Collective geoms
  • 6 Statistical summaries
  • 7 Maps
  • 8 Annotations
  • 9 Arranging plots

    III The Grammar

  • 10 Mastering the grammar
  • 11 Build a plot layer by layer
  • 12 Scales, axes and legends
  • 13 Coordinate systems
  • 14 Facetting
  • 15 Themes

    IV Extending ggplot2

  • 16 Programming with ggplot2
  • 17 ggplot2 internals
  • 18 Writing ggplot2 extensions
  • 19 Extension Case Study: Springs, Part 1
  • References

看完你一定会觉得不虚此行！至少花十天时间哦。

知识点参考卡片（速记表，小抄）

链接：https://ggplot2.tidyverse.org/reference/

内容如下：

读这个知识点参考卡片，可以检验你ggplot2语法的记忆程度。

sthda网站的ggplot核心图表示例

链接：http://www.sthda.com/english/wiki/ggplot2-essentials

书籍本身提供售卖，价格是17欧元，不过内容都是电子化了，大家直接网页浏览，就是免费的哈！

内容：

  1. qplot(): Quick plot with ggplot2
    • Scatter plots
    • Bar plot
    • Box plot, violin plot and dot plot
    • Histogram and density plots
  2. Box plots
    • Basic box plots
    • Box plot with dots
    • Change box plot colors by groups
    • Change box plot line colors
    • Change box plot fill colors
    • Change the legend position
    • Change the order of items in the legend
    • Box plot with multiple groups
    • Functions: geom_boxplot(), stat_boxplot(), stat_summary()

··· 中间省略 25个章节

  1. Rotate a plot: flip and reverse
  • Horizontal plot : coord_flip()
  • Reverse y axis
  • Functions: coord_flip(), scale_x_reverse(), scale_y_reverse()
  1. Faceting: split a plot into a matrix of panels
  • Facet with one variable
  • Facet with two variables
  • Facet scales
  • Facet labels
  • facet_wrap
  • Functions: facet_grid(), facet_wrap(), label_both(), label_bquote(), label_parsed()

内容之丰富，起码需要五天左右时间完全follow下来。

还包括以下扩展包：

ggplot2之所以备受推崇，就是因为它已经成为了一个生态，层出不穷的新奇想法会在它的基础上面生长起来。

绘图菜谱

链接：http://www.cookbook-r.com/Graphs/

这个有中文翻译版本，务必直接下单购买，放在书桌旁边随时翻阅。

内容：

  1. Bar and line graphs (ggplot2))
  2. Plotting means and error bars (ggplot2))
  3. Plotting distributions (ggplot2)) - Histograms, density curves, boxplots
  4. Scatterplots (ggplot2))
  5. Titles (ggplot2))
  6. Axes (ggplot2)) - Control axis text, labels, and grid lines.
  7. Legends (ggplot2))
  8. Lines (ggplot2)) - Add lines to a graph.
  9. Facets (ggplot2)) - Slice up data and graph the subsets together in a grid.
  10. Multiple graphs on one page (ggplot2))
  11. Colors (ggplot2))

学了那么多语法，就在菜谱里面把握细节吧！

最后一个是 https://stackoverflow.com/

你会发现，你想实现的各种稀奇古怪的绘图需求，只需要你能使用英文描述出来，就是能找到答案的！

如果我说，全部学完，需要一年的时间，不知道你还是否愿意入坑呢？

不过，如果你是R语言都没有掌握好，那么可能需要先学习我给初学者的六步系统入门R语言，知识点路线图如下：

  • 了解常量和变量概念
  • 加减乘除等运算（计算器）
  • 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子）
  • 多种数据结构（向量，矩阵，数组，数据框，列表）
  • 文件读取和写出
  • 简单统计可视化
  • 无限量函数学习
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