用ggplot绘图（五）
2015年04月21日 R 可视化 ggplot 行 添加评论scale：度量
在图形中，数据使用什么几何类型来表示是很关键的（比如是散点啊，还是曲线），那么再定义了类型之后，紧接的问题就是几何类型的属性是什么？这个问题的回答，在ggplot中全部被归纳到了scale里面，这些属性包括颜色、填充、大小、透明度、形状、坐标轴的尺度（线性的或者对数的或者时间尺度的或者反向的等等）。那么，让我们来看看scale吧！
scale在ggplot里是一个重要的概念，它影响绘图过程的几个环节。其中包括数据的变换，数据的取值范围的确定和最终的映射过程。大部分的scale是通过continuous_scale和discrete_scale来实现的。这里区分离散和连续的scale同样是重要的，这个内容在前面已经提过了。它们的定义分别是：
continuous_scale(aesthetics, scale_name, palette, name = NULL,
breaks = waiver(), minor_breaks = waiver(), labels = waiver(),
legend = NULL, limits = NULL, rescaler = rescale, oob = censor,
expand = waiver(), na.value = NA_real_, trans = "identity",
guide = "legend")
discrete_scale(aesthetics, scale_name, palette, name = NULL,
breaks = waiver(), labels = waiver(), legend = NULL, limits = NULL,
expand = waiver(), na.value = NA, drop = TRUE, guide = "legend")这两个函数往往并不直接使用到，放在这里主要是让大家看到scale都有什么样的参数可以设定，比如na对应的值可以通过na.value来设定。
下面给出几个比较常见的scale函数的例子，它们可以分为坐标变换相关和几何性质相关两类。官方的文档在这个问题上的分类和这里是不一致的，有兴趣的读者可以参见官方文档。这里的分类更多是从用户的角度来考虑的。
坐标变换相关
scale_x_continuous(..., expand = waiver())
scale_y_continuous(..., expand = waiver())上面两个函数主要用来控制坐标的范围，tick的位置和内容，由于可以用xlim和xlab等函数替代，所以在这里就不多提了。
scale_x_log10(...)
scale_y_log10(...)
scale_x_reverse(...)
scale_y_reverse(...)
scale_x_sqrt(...)
scale_y_sqrt(...)上面这些函数用于变换坐标轴的尺度，实际上修改的是trans选项。举一个例子
p <- ggplot(mtcars,aes(wt, mpg, size=gear, color=cyl))
p <- p + geom_point()
p + scale_x_reverse() + scale_y_log10(breaks=c(10,11,12,15,20,30))
下面这些函数则用来生成日期时间的坐标
scale_x_datetime(..., expand = waiver(), breaks = pretty_breaks(),
minor_breaks = waiver())
scale_y_datetime(..., expand = waiver(), breaks = pretty_breaks(),
minor_breaks = waiver())
scale_x_date(..., expand = waiver(), breaks = pretty_breaks(),
minor_breaks = waiver())
scale_y_date(..., expand = waiver(), breaks = pretty_breaks(),
minor_breaks = waiver())下面两个函数用于处理离散的坐标情况（如果需要修改的话，因为默认一般就很好了）
scale_x_discrete(..., expand = waiver())
scale_y_discrete(..., expand = waiver())举个例子：
p <- ggplot(mtcars,aes(factor(cyl), mpg))
p + geom_boxplot(aes(fill=factor(cyl))) +
scale_x_discrete("Cylinders",labels=c('Four','Six','VIII'))
上面这些就是与坐标相关的scale变换函数。
几何性质相关
这类函数包括很多，不能像上面那样一一列出，主要包括透明度，颜色，填充，线型，点的符号以及大小。分别对应alpha, color, fill, linetype, shape和size。每个类型的属性不很相同，用法基本相同，具体详见文档。这里给出几个例子：
对于颜色和填充，个人是ColorBrewer的粉丝，所以基本不用其他颜色。使用方法如下：
p <- ggplot(mtcars,aes(factor(cyl), mpg))
p + geom_boxplot(aes(fill=factor(cyl))) +
scale_fill_brewer(palette='Paired')
这里简单地八卦一下ColorBrewer的色板名称，对于一个单连续变量仅突出显示一端的色板：
Blues BuGn BuPu GnBu Greens Greys Oranges OrRd PuBu PuBuGn PuRd Purples RdPu Reds YlGn YlGnBu YlOrBr YlOrRd对于一个单连续变量突出显示两端的色板（中间不突出）：
BrBG PiYG PRGn PuOr RdBu RdGy RdYlBu RdYlGn Spectral对于离散变量的色板：
Accent Dark2 Paired Pastel1 Pastel2 Set1 Set2 Set3祝大家使用快乐。对了连续变量用Brewer色板需要调用scale_*_distiller一类函数，而不是scale_*_brewer。
对于linetype不用交代过多，下面是列表：
0 = blank, 1 = solid, 2 = dashed, 3 = dotted, 4 = dotdash, 5 = longdash, 6 = twodas具体的信息参见aes_linetype_size_shape的文档。
shape的话和base的是一样的，可以参见?points的说明，这里引述一段如下：
'pch' values
Values of pch are stored internally as integers. The interpretation is
NA_integer_: no symbol.
0:18: S-compatible vector symbols.
19:25: further R vector symbols.
26:31: unused (and ignored).
32:127: ASCII characters.
128:255 native characters only in a single-byte locale and for the symbol font. (128:159 are only used on Windows.)
-32 ... Unicode code point (where supported).下面是常见的shape
剩下的alpha和size很简单，只要注意变量类型一般的使用就没有什么困难了。到这里关于scale的内容就介绍完了。下面还能讲什么呢？答案是，会使用这些功能你已经可以完成大部分需求的工作了，你可能需要的是更多的想象力和查看其他人绘图的范例。在下一讲我们会介绍几乎所有教程里一来就介绍的qplot。
