ggplot2

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* ggplot2の本を買ったので、まとめを書く。 :R:

** GeoMetric Object :geom:

geom_xxx と書かれ、グラフの図示の仕方？を決める

point, smooth, path, line, histogram, density, freqploy, bar, jitter

** Layer

５つのlayer(geom, geom_params, stat, stat_params, data, mapping, position)がある

どのレイヤーを使い、そこでは何かをfillしたりする。

statも計算し、それをパラメータに沿って表現する

実際に使う場合は、shortcutの形でデフォルト値を利用する

(geom_XXX)[mappig, data, ..., geom, position], (stat_XXX)[mapping, data,,,,

summary(p) とすると、その内訳がでる。*pはグラフ化オブジェクト

layerは、Rのオブジェクトなので、あとから利用できる

　　bestfitだけ定義しておいて、順次、データに当てはめていく

*** data

普通に対象のデータフレーム。通常のデフォルト設定をoverrideするもの

データはあとで、差し替え可能 %+%という書式。他のは無理そう。

*** parameters

geom, statの両方にある。

*** DONE mapping

CLOSED: [2010-12-25 土 10:56]

aesといっしょに使われる。実際にグラフ上に描画するもの　xとy

aes(x=weight, y=height, colour=age)とか、、

あとから、値を変えられる(add, override, removeは、通常の代入の形)

aesは値をコピーしてる。geom_point(aes(colour="darkblue"))は、"darkblue"の値を作る。

(一方、geom_point(colour="darkblue")は、表示をdarkblueにする)

*** Grouping

individualにいくか？　collectiveにいくか？ => groupの役割

collectiveに行く場合は、statの力を使ってる

**** 3つのcommon case

1. たくさんのsubjectをひとつのグループにしたstatを表示 geom_line

2. あるまとまりごと、discreteなものに対して適用 geom_boxplot

3. 個別geomsの違いを際立たせる。collective geomや、blob of pointsにする

難しいので飛ばす

*** (geom) or (stat)

1. geom

表がある。本の中に。少しだけ抜き書き。

| <10> | <26> | <10> | <26> |

|------------+----------------------------+------------+----------------------------|

| bar | Bars, rectangle with bases on y-axix | bin | colour, fill,linetype |

| | | | |

2. stats

これも表がある

| Name | Description |

| bin | Bin data |

| boxplot | Caluculate components of box-and-whisker plot |

| contour | Contours of 3d data |

| density | Density estimation 1d |

| density_2d | Density estimation 2d |

| function | Superimpose a function |

| identity | Don't transform data |

| qq | Calculation for quantile-quantile plot |

| quantile | Continuous quantiles |

| smooth | Add a smoother |

| spoke | Convert angle and radius to xend and yend |

| step | Create stair steps |

| sum | Sum unique values. Useful for overplotting on scatter-plots |

| summary | Summarise y values at every unique x |

| unique | Remove duplicates |

qplot(carat, ..density.., ..density..とダブルドットなのは、

既存のcolumnNameとの衝突を防ぐため

** Positioning(主にfacettingについて) :facet:

*** Position adjustments

dodge, fill, identity, jitter, stackの５種類

indentityはそのまんまという意味？

*** DONE Position scales

CLOSED: [2010-12-26 日 16:16]

linearとかlogとか。scale_x_log10() <= scale_x_continuous(trans="log10")

xlim(10,20), xlim("a","b","c),

xlim(as.Date(c("2008-02-23","2008-03-23")))とか。

scale_x_date(format="%m%)とか

expandで軸?を拡張できる expand = c(1.2,0.3) 最初が倍率、二番目は足し算

coord_cartesianでは、数値処理の見た目をへんこうできる。

discreteに関しては、breakと

*** Faceting

facet_gridとfacet_wrapがある

*** ToolBox

layerについて学べる。dataを描き、summaryを見せ、meta dataを加える

基本、分布、散布、地図、統計サマリー、注釈、重み付けなどを見せる。

*** Basic plot

二次元を記述するので、x,yを指定。

どう記述するのか、色、大きさ、はめ込み方(filled geomと、fill)

point geomは、shapeとline

path geomは、有向な線

| geom_area | area plot |

| geom_bar(stat="identity") | barchart |

| geom_line | scaterplot |

| geom_polygon | polygon |

| geom_text | label,hjust,vjust,angle |

| geom_title | image, level, fill |

*** disply distribution

ヒストグラムが基本。binwidthを指定。

分類して表示したい場合

- facets_grid(cut ~ .)

- geom_histogram(aes(fill = cut),binwidth = 0.1, posiiton="fill")

- geom_freqpoly(aes(y = ..density.., colour = cut), binwidth = 0.1)

下の二つは、stat_binが使われている。

- geom_boxplotでもいける。

qplot(cut, depth, data=diamonds, geom="boxplot")

qplot(carat, depth, data=diamonds, geom="boxplot", group=round_any(carat, 0.1, floor))

(これは、continuous data)

- qplot(depth, data=diamonds, geom="density", xlim=c(54,70), fill=cut, alpha=I(0.2))

(これは、geom_freqployのカーネル近似版になる)

*** scatterplot with overplotting

- shapeを変える geom_point(shape=1), geom_point(shape=".")

- 色の濃さを変える geom_point(colour=alpha("black", 1/3))

- jitterする。jit <- position_jitter(width=0.5); geom_jitter(position = jit)

- 二次元を使い、頻度？を濃さで表示。

stat_bin(bins=10), stat_bin(binwidth=c(0.02,200))

stat_binhex() hex型で表示をする

- surface plot

- stats summary

- draw map

- annotating

- weighted data

*** Facetting

facet_wrap, facet_grid

２つのタイプがある(facet_grid, facet_wrap)

facettingされたそれぞれに対して、個別の軸スケールを適用したい場合は、scales = "free", scales = "free_x"

- facet_gridは、行・列を指定。　

spaceパラメータは、分割された個々のパネルの大きさをフレキシブルに変えられる。space = "free"

- facet_wrapは1dのデータを二次元にする

1. これはよくある方式

2. 例では、年代別のmoview-rating

**** continuous variableに対してのfacet

カテゴリー化が必要。方法は３つ

- 同じ大きさのbinをいくつかに

cut_interval(x, n = 10)

- 分ける間隔自体を指定

cut_interval(x, length=7.5)

- binの数を指定

cut_number(x, n = 8)

*** Coordinate systems

描画の位置を決めるシステム、３次元はまだない。

coord_cartesin, coord_polarとか

smoothなどで使う統計数値のマッピンングも影響をうけてる。

**** Cartesian coordinate systems

xlim, ylimが指定できる。

cartesin sysytem VS scale

coord_cartesian(xlim = c(325, 500) VS scale_x_continuous(limits = c(325,500)

統計処理なんかを入れる場合、scale_x_continuousは事前処理だし、coord_cartesianは事後処理

| Aesthetic | Discrete | Continuous |

|-----------------+----------+------------|

| Colour and fill | brewer | gradient |

| | grey | gradient2 |

| | hue | gradientn |

| | identity | |

| | manual | |

|-----------------+----------+------------|

| Position(x, y) | discrete | continuous |

| | | date |

|-----------------+----------+------------|

| Shape | shape | |

| | identity | |

| | manual | |

|-----------------+----------+------------|

| Line type | linetype | |

| | identity | |

| | manual | |

|-----------------+----------+------------|

| Size | identity | size |

| | manual | |

|-----------------+----------+------------|

| 新幹線 | 15000 |

| バス | 200 |

| 電車 | 160 |

*** Theme

theme_get()で現在の設定がみられる。

opts()　か　theme_update()で変更できる

データとは関係ない部分については、themeが担当する

themeには、elementsとfunctionsがある

また、themeそのものを設定することもできる　theme_set(previoius_theme)とか

**** Elements

| Theme element | Type(関数が入る?) | Description |

|-------------------+-------------------+-----------------------------------|

| axis.line | segment | line along axis |

| axis.text.x | text | x axis label |

| axis.text.y | text | y axis label |

| axis.ticks | segment | axis tick marks |

| axis.title.x | text | horizontal tick labels |

| axis.title.y | text | vertical tick labels |

| | | |

| legend.background | rect | background of legend |

| legend.key | rect | background underneath legend keys |

| legent.text | text | legend labels |

| legend.title | text | legend name |

| | | |

| panel.background | rect | background of panel |

| panel.boarder | rect | border around panel |

| panel.grid.major | line | major grind lines |

| panel.grid.minor | line | minor grid lines |

| | | |

| plot.backgrond | rect | background of facet lables |

| plot.title | text | plot title |

| | | |

| strip.background | rect | background of facet lables |

| strip.text.x | text | text for horizontal strips |

| strip.text.y | text | text for vertical strips |

**** Functions

theme_segment, theme_text, theme_rect, theme_line, theme_blank

1. theme_segmentとtheme_lineはよく似ている。colour, fill, linetypeを担当

2. theme_rectは、backgroundの四角の描写に　 fill colour, border colour, size and linetype

3. theme_blankは、何も描写しない。デフォルト値を空白で上書きしたいときかな？

colour = NA, fill = NAという戦術もあり

*** scalesとgeomsをカスタマイズ

set_default_scale()で変更できる

set_default_scale(対象aethetic, discrete_or_continuous, 設定関数(値),設定値への引数)

という形

update_stat_defaults, update_geom_defaultsで、stat, geomを変更

Aetheticsの細目については、apendax Bにある

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