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R ggplot2 geom_tile 矩形

geom_rect() 和 geom_tile() 執行相同的操作，但參數化不同： geom_rect() 使用四個角的位置( xmin 、 xmax 、 ymin 和 ymax )，而 geom_tile() 使用圖塊的中心及其大小( x 、 y 、 width 、 height )。 geom_raster() 是所有圖塊大小相同時的高性能特殊情況。

用法

geom_raster(
  mapping = NULL,
  data = NULL,
  stat = "identity",
  position = "identity",
  ...,
  hjust = 0.5,
  vjust = 0.5,
  interpolate = FALSE,
  na.rm = FALSE,
  show.legend = NA,
  inherit.aes = TRUE
)

geom_rect(
  mapping = NULL,
  data = NULL,
  stat = "identity",
  position = "identity",
  ...,
  linejoin = "mitre",
  na.rm = FALSE,
  show.legend = NA,
  inherit.aes = TRUE
)

geom_tile(
  mapping = NULL,
  data = NULL,
  stat = "identity",
  position = "identity",
  ...,
  linejoin = "mitre",
  na.rm = FALSE,
  show.legend = NA,
  inherit.aes = TRUE
)

參數

mapping

由 aes() 創建的一組美學映射。如果指定且inherit.aes = TRUE(默認)，它將與繪圖頂層的默認映射組合。如果沒有繪圖映射，則必須提供mapping。

data

該層要顯示的數據。有以下三種選擇：

如果默認為 NULL ，則數據繼承自 ggplot() 調用中指定的繪圖數據。

data.frame 或其他對象將覆蓋繪圖數據。所有對象都將被強化以生成 DataFrame 。請參閱fortify() 將為其創建變量。

將使用單個參數(繪圖數據)調用function。返回值必須是 data.frame ，並將用作圖層數據。可以從 formula 創建 function (例如 ~ head(.x, 10) )。

stat

用於該層數據的統計變換，可以作為 ggproto Geom 子類，也可以作為命名去掉 stat_ 前綴的統計數據的字符串(例如 "count" 而不是 "stat_count" )

position

位置調整，可以是命名調整的字符串(例如 "jitter" 使用 position_jitter )，也可以是調用位置調整函數的結果。如果需要更改調整設置，請使用後者。

...

其他參數傳遞給 layer() 。這些通常是美學，用於將美學設置為固定值，例如 colour = "red" 或 size = 3 。它們也可能是配對的 geom/stat 的參數。

hjust, vjust

grob 的水平和垂直對齊。每個調整值應為 0 到 1 之間的數字。兩者均默認為 0.5，使每個像素在其數據位置上居中。

interpolate

如果TRUE 線性插值，如果FALSE(默認)不插值。

na.rm

如果 FALSE ，則默認缺失值將被刪除並帶有警告。如果 TRUE ，缺失值將被靜默刪除。

show.legend

合乎邏輯的。該層是否應該包含在圖例中？ NA(默認值)包括是否映射了任何美學。 FALSE 從不包含，而 TRUE 始終包含。它也可以是一個命名的邏輯向量，以精細地選擇要顯示的美學。

inherit.aes

如果 FALSE ，則覆蓋默認美學，而不是與它們組合。這對於定義數據和美觀的輔助函數最有用，並且不應繼承默認繪圖規範的行為，例如borders() 。

linejoin

線連接樣式(圓形、斜接、斜角)。

美學

geom_tile() 理解以下美學(所需的美學以粗體顯示)：

  • x

  • y

  • alpha

  • colour

  • fill

  • group

  • height

  • linetype

  • linewidth

  • width

請注意， geom_raster() 忽略 colour 。

在 vignette("ggplot2-specs") 中了解有關設置這些美學的更多信息。

例子

# The most common use for rectangles is to draw a surface. You always want
# to use geom_raster here because it's so much faster, and produces
# smaller output when saving to PDF
ggplot(faithfuld, aes(waiting, eruptions)) +
 geom_raster(aes(fill = density))


# Interpolation smooths the surface & is most helpful when rendering images.
ggplot(faithfuld, aes(waiting, eruptions)) +
 geom_raster(aes(fill = density), interpolate = TRUE)


# If you want to draw arbitrary rectangles, use geom_tile() or geom_rect()
df <- data.frame(
  x = rep(c(2, 5, 7, 9, 12), 2),
  y = rep(c(1, 2), each = 5),
  z = factor(rep(1:5, each = 2)),
  w = rep(diff(c(0, 4, 6, 8, 10, 14)), 2)
)
ggplot(df, aes(x, y)) +
  geom_tile(aes(fill = z), colour = "grey50")

ggplot(df, aes(x, y, width = w)) +
  geom_tile(aes(fill = z), colour = "grey50")

ggplot(df, aes(xmin = x - w / 2, xmax = x + w / 2, ymin = y, ymax = y + 1)) +
  geom_rect(aes(fill = z), colour = "grey50")


# \donttest{
# Justification controls where the cells are anchored
df <- expand.grid(x = 0:5, y = 0:5)
set.seed(1)
df$z <- runif(nrow(df))
# default is compatible with geom_tile()
ggplot(df, aes(x, y, fill = z)) +
  geom_raster()

# zero padding
ggplot(df, aes(x, y, fill = z)) +
  geom_raster(hjust = 0, vjust = 0)


# Inspired by the image-density plots of Ken Knoblauch
cars <- ggplot(mtcars, aes(mpg, factor(cyl)))
cars + geom_point()

cars + stat_bin2d(aes(fill = after_stat(count)), binwidth = c(3,1))

cars + stat_bin2d(aes(fill = after_stat(density)), binwidth = c(3,1))


cars +
  stat_density(
    aes(fill = after_stat(density)),
    geom = "raster",
    position = "identity"
   )

cars +
  stat_density(
    aes(fill = after_stat(count)),
    geom = "raster",
    position = "identity"
  )

# }

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自Hadley Wickham等大神的英文原創作品 Rectangles。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。