Шар координат

Середній рівень візуалізації даних у ggplot2

Rick Scavetta

Founder, Scavetta Academy

Шар координат

Керує розмірами графіка
coord_
- напр., coord_cartesian()

Масштабування

coord_cartesian(xlim = ...)
scale_x_continuous(limits = ...)
xlim(...)

Початковий графік

iris.smooth <- ggplot(
  iris, 
  aes(x = Sepal.Length, 
      y = Sepal.Width, 
      color = Species)
  ) + 
  geom_point(alpha = 0.7) +
  geom_smooth()

iris.smooth

scale_x_continuous()

iris.smooth + 
  scale_x_continuous(limits = c(4.5, 5.5))

Removed 95 rows containing non-finite values 
(stat_smooth).
Removed 95 rows containing missing values 
(geom_point).

scale_x_continuous()

Початковий графік

Зум з scale_x_continuous()

Частину початкових даних відфільтровано!

xlim()

iris.smooth +
  xlim(c(4.5, 5.5))

Removed 95 rows containing non-finite values 
(stat_smooth).
Removed 95 rows containing missing values 
(geom_point).

coord_cartesian()

iris.smooth +
  coord_cartesian(xlim = c(4.5, 5.5))

Співвідношення сторін

Співвідношення висоти до ширини
Стережіться викривлень!
Універсального стандарту немає
Зазвичай 1:1, якщо шкали однакові

Сонячні плями

library(zoo)
sunspots.m <- data.frame(
    year = index(sunspot.month),
    value = reshape2::melt(sunspot.month)$value)
)

ggplot(sunspots.m, aes(x = year, y = value)) +
  geom_line() +
  coord_fixed() # за замовчуванням співвідношення 1:1

Сонячні плями

ggplot(sunspots.m, aes(x = year, y = value)) +
  geom_line() +
  coord_fixed(0.055)

Час практики!

Середній рівень візуалізації даних у ggplot2