2017/07/30 kazutanRへのエントリー(抜粋資料)です。ggplot2でキレイなグラフを書きましょう。わかりやすさ、学びやすさ優先。「できる」から「わかる」の方向で、皆様の学びに貢献します。うなどん。

1. The kazutan.R: special held in Tokyo
Hands on Session2: ggplot2
魅せる・際立つ・役立つグラフ
Hands on!! ggplot2!!
〜 ggplot2 導入編 〜
Presenter:うなどん
Twitter: @MrUnadon
2017年7月30日

2. 今日の目標①

3. 今日の参照コード
・ハンズオンのコードはスライドに出します。
・お⼿を拝借、ともに写経をしましょう。
・今⽇の内容 + α の情報
→ “MrUnadon”で検索

4. ハンズオン プログラム
・ggplot2概要: 「重ね書き」の絵
・ステップ①: 基本グラフ編
― 散布図(ヒストグラム)
・ステップ②: グラフ重ね書き編
― 回帰直線(密度曲線)
・ステップ③: 設定重ね書き編
― グラフ分割・⾊の変更・テーマ
Lecture
Hands On
Hands On
Hands On

5. ハンズオン プログラム
・ggplot2概要: 「重ね書き」の絵Lecture

6. ・どんなグラフも、基本の考え⽅は同じ
① キャンバスを⽤意
→ ⽩紙を⽤意、x軸とy軸の設定
② グラフの絵を”+”で重ねる(+重ね書き)
→棒グラフ、ヒストグラム、散布図、箱ひげ図、折れ線グラフ…etc
③ その他設定(全体・細部)を”+”で重ね書き
→ ⾊の変更、軸の設定、グラフテーマの設定、タイトル、
グラフの分割、フォントの変更 etc…
ggplot2概要Lecture

7. ① キャンバスの設定
② グラフの絵をのせる+重ね書き
③ 体裁(全体・細部)を+重ね書き
キャンバス用意
(x軸・y軸等環境)
散布図
回帰線
体裁を上書き
(色選択・軸フォントetc)
X Axis “Sepal Length”
ggplot()
geom_point()
geom_smooth()
theme()
ggplot2概要Lecture

8. irisってなんだっけ?
・データ(data.frame型): アヤメの花弁・がく⽚
numeric型
Sepal: がく片
numeric型
Petal: 花びら
factor型
品種
Setosa
ヒオウギアヤメ
Versicolor
ハナショウブ
Virginica
カキツバタ
Lecture

9. library(ggplot2)
#キャンバスの⽤意: 使うデータとx,y軸指定
ggplot(data=iris,
mapping = aes(x=Petal.Length,y=Petal.Width))
＜実⾏結果＞
X Axis “Sepal Length”
ggplot()
キャンバス設定
ggplot2概要Lecture

10. library(ggplot2)
#キャンバスの⽤意: 使うデータとx,y軸指定
ggplot(data=iris,
mapping = aes(x=Petal.Length,y=Petal.Width))+
geom_point() #散布図
＜実⾏結果＞
X Axis “Sepal Length”
geom_point()
散布図
ggplot2概要Lecture

11. ・散布図側に、x軸とy軸を指定する場合
ggplot()+
geom_point(data=iris,
mapping = aes(x=Petal.Length,y=Petal.Width))
→この散布図においてのみ、設定が適⽤
ggplot2概要Lecture
・キャンバスにx軸とy軸を指定する場合
ggplot(data=iris,
mapping = aes(x=Petal.Length,y=Petal.Width))+
geom_point()
→以降、重ねるグラフ全てに、この設定が適⽤
ポイント

12. library(ggplot2)
#キャンバスの⽤意: 使うデータとx,y軸指定
ggplot(data=iris,
mapping = aes(x=Petal.Length,y=Petal.Width))+
geom_point()+
geom_smooth() #回帰線
＜実⾏結果＞
X Axis “Sepal Length”
geom_smooth()
回帰線の重ね書き
ggplot2概要Lecture

13. library(ggplot2)
#キャンバスの⽤意: 使うデータとx,y軸指定
ggplot(data=iris,
mapping = aes(x=Petal.Length,y=Petal.Width))+
geom_point()+
geom_smooth()+
theme_bw() #bwというテーマセット適⽤
＜実⾏結果＞
theme()
体裁を上書き
X Axis “Sepal Length”
ggplot2概要Lecture

14. ・ggplot2は「グラフ」と「設定」を
”+”で重ねて描くもの
①ggplot()でキャンバス設定
②多種のグラフ種類(geom_point.. ..)
③多様な体裁の調整(⾊、形、フォントetc…)
→どんなグラフも、
設定を重ねれば描き上げられる！！
ggplot2概要Lecture

15. ハンズオン プログラム
・ステップ①: 基本グラフ編
― 散布図(ヒストグラム)
Hands On

16. ステップ①: 基本グラフ編Hands On
・散布図
⽅法: ggplot() + geom_point()
library(ggplot2)
#ggplot()でキャンバス用意
# + geom_point()で散布図
ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) +
geom_point()
実⾏結果

17. ステップ①: 基本グラフ編Hands On
・散布図
⽅法: ggplot() + geom_point()
Setosa,
Versicolor,
Virginica,
→全部まとめて
描いている
→⾊分けたい

18. ステップ①: 基本グラフ編Hands On
・散布図 + ⾊の塗り分け
⽅法: ggplot(aes(colour=列名)) + geom_point()
#aes(colour=“Species”)で色分け
ggplot(iris,aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,
colour=Species)) +
geom_point()
実⾏結果

19. ステップ①: 基本グラフ編Hands On
・散布図 + 点のサイズ変更①
⽅法: ggplot(aes(size=列名)) + geom_point()
#aes(size=“Petal.Width”)でサイズ
ggplot(iris,aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,
colour=Species, size=Petal.Width)) +
geom_point()
実⾏結果

20. ステップ①: 基本グラフ編Hands On
・散布図 + 点のサイズ変更②
⽅法: ggplot() + geom_point(size=5)
#aes()の外でサイズを設定
ggplot(iris,aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,
colour=Species)) +
geom_point(size=5)
実⾏結果

21. ・aes()の中でのサイズ指定と、外でのサイズ指定
＜aes()の中＞
e.g. geom_point(aes(size=Petal.Length))
→ 「この列のデータを使って、サイズを変える」
＜aes()の外＞
e.g. geom_point(aes(), size=5)
→ 「⾃分で値を指定する」
ポイント
Hands On ステップ①: 基本グラフ編

22. ハンズオン プログラム
・ステップ②: グラフ重ね書き編
― 回帰直線(密度曲線)
Hands On

23. ステップ②: 重ね書き編Hands On
この散布図に、
回帰直線を⾜したい

24. ステップ②: 重ね書き編Hands On
・散布図 + 回帰/近似線
⽅法: ggplot() + geom_smooth()
#geom_smooth()で近似線
ggplot(iris,aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,
colour=Species)) +
geom_point()+
geom_smooth(method=“lm”, fullrange=T)
実⾏結果

25. ハンズオン プログラム
・ステップ③: 設定重ね書き編
― グラフ分割・⾊の変更・テーマHands On

26. ステップ③: 設定重ね書き編Hands On
⾚・⻘・緑で、
(Speciesで)
グラフを3分割したい

27. Hands On
・散布図 + グループで分割グラフ
⽅法: ggplot() + facet_wrap(~Species)
#facet_wrap: グループでグラフ分割
ggplot(iris,aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,
colour=Species)) +
geom_point()+
geom_smooth(method=“lm”, fullrange=T)+
facet_wrap(~Species, scales=“free”)
実⾏結果
ステップ③: 設定重ね書き編

28. グラフテーマ
変えたい
ステップ③: 設定重ね書き編

29. +theme_dark()
+theme_bw()
+theme_gray()
+theme_light()
+theme_void()
+theme_minimal()
+theme_classic()
ステップ③: 設定重ね書き編

30. Hands On
・散布図 +グラフテーマ変更
⽅法: ggplot() + theme_linedraw()など
#facet_wrap: グループでグラフ分割
ggplot(iris,aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,
colour=Species)) +geom_point()+
geom_smooth(method=“lm”, fullrange=T)+
facet_wrap(~Species, scales=“free”)+
theme_linedraw()
実⾏結果
ステップ③: 設定重ね書き編

31. Hands On
・散布図 + ⾊を指定して変更
⽅法: ggplot() + scale_colour_manual(values=“”)
ggplot(iris,aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,
colour=Species)) +geom_point()+
geom_smooth(method=“lm”, fullrange=T)+
facet_wrap(~Species, scales=“free”)+
theme_linedraw()+
scale_colour_manual(values=
c("#6959CD", "#008B45", "#BFBFBF"))
実⾏結果
ステップ③: 設定重ね書き編

32. ・Color Pickerで⾊選択

33. ・右下のAll R colors

34. ・必要な数だけ⾊を選択

35. ・⾊コードが出⼒される

36. Hands On
・散布図 + ⾊を指定して変更
⽅法: ggplot() + scale_colour_manual(values=“”)
ggplot(iris,aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, colour=Species)) +
geom_point()+
geom_smooth(method=“lm”, fullrange=T)+
facet_wrap(~Species, scales=“free”)+
theme_linedraw()+
scale_colour_manual(values=
c("#6959CD", "#008B45", "#BFBFBF"))
実⾏結果
ステップ③: 設定重ね書き編

37. ① キャンバスの設定
② グラフの絵をのせる+重ね書き
③ 体裁(全体・細部)を+重ね書き
キャンバス用意
(x軸・y軸等環境)
散布図
回帰線
体裁を上書き
X Axis “Sepal Length”
ggplot()
geom_point()
geom_smooth()
theme_linedraw()
facet_wrap()
scale_colour_manual()
ここまでの整理Lecture

38. Hands On
・ヒストグラム(y軸が度数)
⽅法: ggplot()+geom_histogram()
ggplot(iris,aes(x=Sepal.Length, fill=Species)) +
geom_histogram()+
theme_linedraw()+
facet_wrap(~Species, scales=“free”)
実⾏結果
ヒストグラムで復習

39. Hands On
・ヒストグラム+密度曲線(y軸確率密度)
⽅法: ggplot(aes(y=..density..))+geom_density()
ggplot(iris,aes(x=Sepal.Length, y=..density.., fill=Species)) +
geom_histogram()+
geom_density(alpha=0.3)+ #透過性の調整α
theme_linedraw()+
facet_wrap(~Species, scales=“free”)
実⾏結果
ヒストグラムで復習+α

40. ⼆つのグラフを
並べてひとつの
グラフにしたい
ステップ③: 設定重ね書き編
＋
＝

41. Hands On
・パッケージ{Rmisc} multiplot()関数
ggplot を使うためのoption

42. Hands On
・パッケージ{Rmisc} multiplot()関数
ggplot を使うためのoption
実⾏結果
別グラフを並べる
⽬標達成!!!
library(Rmisc)
multiplot ( gg_point, gg_hist, cols = 1)

43. ・ggplot2コードの辞書的まとめ
”MrUnadon” で検索
→手元においておくチートコード
・初歩から程よくggplot2を使いこなすまで
”MrUnadon” で検索
→本日の内容 + α
今日やったこと、明日忘れるから…

44. https://www.slideshare.net/daikihojo/mcmcgg
・軸やタイトルの超簡単設定の方法
”MCMCしすぎて締め切り間近” で検索
→ ggpubrとggThemeAssistの紹介
・論文用グラフをggplot2で
”MrUnadon” で検索
・画像を使ったggplot2
“MrUnadon”で検索
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