作者：嚴濤 浙江大學作物遺傳育種在讀研究生（生物信息學方向）偽碼農，R語言愛好者，愛開源。

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簡介

ggridges包主要用來繪制山巒圖。尤其是針對時間或者空間分布可視化具有十分好的效果。ggridges主要提供兩個幾何圖像函數：

• geom_ridgeline(): 主要繪制山脊線圖

• geom_density_ridges()：主要繪制密度山脊線圖

具體用法可以參考官方文檔：

https://cran.r-project.org/web/packages/ggridges/vignettes/introduction.html

geom_ridgeline()

library(ggridges) library(tidyverse) # grid.arrange來自于gridExtra包，可以同時拼圖多個ggplot2對象 library(gridExtra)my_data <- data.frame(x=1:5, y=rep(1,5), height=c(0,1,-1,3,2)) plot_base <- ggplot(my_data, aes(x, y, height=height))# 默認負值不顯示，除非指定min_height參數grid.arrange(plot_base+geom_ridgeline(),plot_base+geom_ridgeline(min_height=-2), ncol=2)

geom_density_ridges()

geom_density_ridges()函數首先會根據數據計算密度然后繪圖，此時美學映射height沒有必要寫入函數中。下面使用lincoln_weather數據集。

# creates a vector of n equally spaced colors along the # Matplolib 'viridis' color map# also designed to be perceived by readers with the most common form of color blindness # ?scale_fill_viridis函數來源于此包， # 其參數 option用于設置顏色 "magma" (or "A"), "inferno" (or "B"), "plasma" (or "C"), and "viridis" (or "D", the default option). # ?viridis可以查看其具體含義library(viridis) head(lincoln_weather[ ,1:4])## # A tibble: 6 x 4 ## ? CST ? ? ?`Max Temperature [F]` `Mean Temperature [F]` `Min Temperature ~ ## ? <chr> ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?<int> ? ? ? ? ? ? ? ? ?<int> ? ? ? ? ? ? ?<int> ## 1 2016-1-1 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?37 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 24 ? ? ? ? ? ? ? ? 11 ## 2 2016-1-2 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?41 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 23 ? ? ? ? ? ? ? ? ?5 ## 3 2016-1-3 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?37 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 23 ? ? ? ? ? ? ? ? ?8 ## 4 2016-1-4 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?30 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 17 ? ? ? ? ? ? ? ? ?4 ## 5 2016-1-5 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?38 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 29 ? ? ? ? ? ? ? ? 19 ## 6 2016-1-6 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?34 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 33 ? ? ? ? ? ? ? ? 32# x后的值用 ` (反引號)括起，是因為列名字中存在空格和特殊字符，需要特殊對待 # fill = ..x..， double dots是ggplot2的一種特殊識別符，用來區分定義的和計算的美學參數 # 這里指用橫軸的數據著色ggplot(lincoln_weather, aes(x=`Mean Temperature [F]`, y=`Month`, fill=..x..))+geom_density_ridges_gradient(scale=3, rel_min_height=0.01, gradient_lwd = 1.)+scale_x_continuous(expand = c(0.01, 0))+ # 擴展下橫軸和縱軸scale_y_discrete(expand = c(0.01,0))+scale_fill_viridis(name="Temp. [F]", option = "C")+labs(title="Temperature in Lincoln NE",subtitle="Mean temperature (Fahrenheit) by month for 2016\nData:Orogin CSV from the Weather Underground ")+theme_ridges(font_size = 13, grid = FALSE)+theme(axis.title.y = element_blank())

cyclinal scales

為了使得ggridges繪制的圖形可視化效果最好，同時為了減少用戶對顏色設置的困難，作者提供了cyclinal scales用于顏色輪轉映射。

ggplot(diamonds, aes(x=price, y=cut, fill=cut))+geom_density_ridges(scale=4)+scale_fill_cyclical(values = c("blue", "green"))+theme_ridges(grid = FALSE)

默認的，cyclinal scales為了防止誤解是不繪制圖例的，但是可以通過選項guide="legend"添加圖例。

ggplot(diamonds, aes(x=price, y=cut, fill=cut))+geom_density_ridges(scale=4)+scale_fill_cyclical(values = c("blue", "green"), guide="legend")+theme_ridges(grid = FALSE)

跟ggplot2一樣，圖例是可以修改的,其他參數比如大小、透明度、形狀等都是可以通過cyclinal scales修改。

ggplot(diamonds, aes(x=price, y=cut, fill=cut))+geom_density_ridges(scale=4)+scale_fill_cyclical(values = c("blue", "green"), guide="legend",labels=c("Fair"="blue", "Good"="green"),name="Fill colors")+theme_ridges(grid = FALSE)

再來2個示例

不做解釋了，如果想重現就把代碼拆解開，按需修改。一句句話單獨拆開運行，理解其操作內容。

library(dplyr) library(forcats) Catalan_elections %>%mutate(YearFct = fct_rev(as.factor(Year))) %>%ggplot(aes(y = YearFct)) +geom_density_ridges(aes(x = Percent, fill = paste(YearFct, Option)),alpha = .8, color = "white", from = 0, to = 100) +labs(x = "Vote (%)",y = "Election Year",title = "Indy vs Unionist vote in Catalan elections",subtitle = "Analysis unit: municipalities (n = 949)",caption = "Marc Belzunces (@marcbeldata) | Source: Idescat") +scale_y_discrete(expand = c(0.01, 0)) +scale_x_continuous(expand = c(0.01, 0)) +scale_fill_cyclical(breaks = c("1980 Indy", "1980 Unionist"),labels = c(`1980 Indy` = "Indy", `1980 Unionist` = "Unionist"),values = c("#ff0000", "#0000ff", "#ff8080", "#8080ff"),name = "Option", guide = "legend") +theme_ridges(grid = FALSE)

library(DAAG) # for ais dataset ais$sport <- factor(ais$sport,levels = c("B_Ball", "Field", "Gym", "Netball", "Row", "Swim", "T_400m", "T_Sprnt", "Tennis", "W_Polo"),labels = c("Basketball", "Field", "Gym", "Netball", "Row", "Swim", "Track 400m", "Track Sprint", "Tennis", "Water Polo") )ggplot(ais, aes(x=ht, y=sport, color=sex, point_color=sex, fill=sex)) +geom_density_ridges(jittered_points=TRUE, scale = .95, rel_min_height = .01,point_shape = "|", point_size = 3, size = 0.25,position = position_points_jitter(height = 0)) +scale_y_discrete(expand = c(.01, 0)) +scale_x_continuous(expand = c(0, 0), name = "height [cm]") +scale_fill_manual(values = c("#D55E0050", "#0072B250"), labels = c("female", "male")) +scale_color_manual(values = c("#D55E00", "#0072B2"), guide = "none") +scale_discrete_manual("point_color", values = c("#D55E00", "#0072B2"), guide = "none") +guides(fill = guide_legend(override.aes = list(fill = c("#D55E00A0", "#0072B2A0"),color = NA, point_color = NA))) +ggtitle("Height in Australian athletes") +theme_ridges(center = TRUE)

還有很多用法有興趣的可以查看官方文檔https://cran.r-project.org/web/packages/ggridges/vignettes/introduction.html和https://cran.r-project.org/web/packages/ggridges/vignettes/gallery.html）繼續學習。

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總結

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