Eine vollständige anleitung zu den besten ggplot2-themes

Dieses Tutorial bietet eine vollständige Anleitung zu den besten ggplot2-Themes, einschließlich:

• So ändern Sie das Erscheinungsbild von Plots mithilfe der integrierten ggplot2-Themen.
• So ändern Sie das Erscheinungsbild von Plots mithilfe vordefinierter Themen aus der ggthemes- Bibliothek.
• So bearbeiten Sie bestimmte Komponenten des Themas, einschließlich des Hintergrunds des Pfadbereichs und der Gitternetzlinien.

So ändern Sie das Erscheinungsbild des Plots mithilfe der integrierten ggplot2-Themen

Für jedes der folgenden Beispiele verwenden wir die Iris aus dem eingebetteten R-Datensatz:

 #view first six rows of iris dataset
head(iris)

  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa

Zuerst laden wir die ggplot2- Bibliothek und erstellen ein Streudiagramm, das Sepal.Length auf der x-Achse und Sepal.Width auf der y-Achse zeigt, gefärbt nach Art:

 #load ggplot2 library
library(ggplot2)

#create scatterplot
ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point()

Als Nächstes zeigen wir, wie sich jedes der integrierten ggplot2-Themen auf das Erscheinungsbild des Plots auswirkt.

grey_theme

Das Standardthema mit grauem Hintergrund und weißem Raster.

 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  theme_gray()

bw_theme

Ein Schwarz-auf-Weiß-Thema.

 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  theme_bw()

theme_linedraw

Ein Thema mit nur schwarzen Linien unterschiedlicher Breite auf weißem Hintergrund.

 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  theme_linedraw()

theme_light

Ein Thema ähnlich theme_linedraw, jedoch mit grauen Linien und Achsen, die mehr Aufmerksamkeit auf die Daten lenken sollen.

 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  theme_light()

Dunkles Thema

Ein Thema ähnlich theme_light , jedoch mit dunklem Hintergrund. Ein nützliches Thema, um feine farbige Linien hervorzuheben.

 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  theme_dark()

minimales_theme

Ein Thema ohne Hintergrundanmerkungen.

 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  theme_minimal()

classic_theme

Ein Thema ohne Raster.

 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  theme_classic()

theme_void

Ein völlig leeres Thema.

 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  theme_void()

So ändern Sie das Erscheinungsbild von Plots mithilfe vordefinierter Themen aus der ggthemes-Bibliothek

Zusätzlich zur Verwendung der integrierten ggplot2-Themen können wir die vordefinierten Themen aus der ggthemes-Bibliothek verwenden, um die Ästhetik der Plots zu ändern.

Zuerst laden wir die ggthemes-Bibliothek:

 library(ggthemes)

Anschließend zeigen wir einige Beispiele für die Verwendung der vordefinierten Themen zur Änderung der Ästhetik der Plots:

theme_wsj

Ein Thema aus dem Wall Street Journal.

 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  theme_wsj()

theme_tufte

Ein minimalistisches Thema, inspiriert von der Arbeit des Statistikers Edward Tufte.

 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  theme_tufte()

solarized_theme

Ein Thema, das Farben verwendet, die auf der Solarized Palette basieren.

 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  theme_solarized()

Beachten Sie, dass wir auch das Argument light = FALSE verwenden können, um einen dunklen Hintergrund im Diagramm zu verwenden:

 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  theme_solarized( light = FALSE )

theme_gdocs

Ein Design mit den Standardeinstellungen für Google Docs Chart.

 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  theme_gdocs()

theme_fünfunddreißig

Thema inspiriert von den Handlungen von fivethirtyeight.com .

 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  theme_fivethirtyeight()

theme_economist

Thema inspiriert von The Economist.

 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  theme_economist()

So bearbeiten Sie bestimmte Komponenten von Diagrammen

Wir können die Funktionen theme() und element_rect() verwenden, um die Hintergrundfarbe des Plotpanels zu ändern:

 theme(panel.background = element_rect(fill, color, size))

• Füllung: Füllfarbe für das Rechteck
• Farbe: Randfarbe
• Größe: Randgröße

Wir können auch die Funktion element_line() verwenden, um die Größe und das Aussehen des Rasters zu ändern:

 theme(panel.grid.major = element_line(color, size, linetype),
      panel.grid.minor = element_line(color, size, linetype))

• Farbe: Randfarbe
• Größe: Randgröße
• Linientyp: Linientyp („leer“, „durchgezogen“, „Strich“, „gepunktet“, „Punktstrich“, „langer Strich“, „zwei Striche“)

Der folgende Code zeigt, wie die Plotpanel-Ränder und Gitterlinien entfernt werden:

 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  theme(panel.border = element_blank(),
  panel.grid.major = element_blank(),
  panel.grid.minor = element_blank())

Der folgende Code zeigt, wie der Hintergrund und die Gitternetzlinien des Plotfelds geändert werden:

 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  theme(
    panel.background = element_rect(fill = "powderblue",
    color = "powderblue",
    size = 0.5, linetype = "solid"),
    panel.grid.major = element_line(size = 0.5, linetype = 'solid', color = "white"),
    panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid', color = "white")
  )