ggmagnify | 这种局部地图绘制不要太简单...

DataCharm

发布于 2024-05-11 18:13:36

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发布于 2024-05-11 18:13:36

前言
- 一、「ggmagnify」-局部图形绘制超好用工具~
- 二、可视化学习圈子是干什么的？
- 三、系统学习可视化
- 四、猜你喜欢

前言

我们的数据可视化课程已经上线啦！！目前课程的主要方向是科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法，后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。课程免费新增，这点绝对良心！
我们第一个数据可视化交流圈子也已经上线了，主要以我的第一本书籍《科研论文配图绘制指南-基于Python》为基础进行拓展，提供「课堂式」教学视频，还有更多拓展内容，可视化技巧远超书籍本身，书籍修正和新增都会分享到圈子里面~~
参与课程或者圈子的你将获取到：学员答疑、可视化资源分享、可视化技巧补充、可视化业务代做(学员和甲方对接)、副业交流、提升认知等等。

「ggmagnify」-局部图形绘制超好用工具~

五一假期期间，有同学私信我咨询统计图形中要想显示局部部分，怎么快速绘制呢？

今天工作了，就赶紧给大家推荐一个好用的具体子图显示绘制工具-「ggmagnify」

ggmagnify包介绍

ggmagnify 是一个R语言中用于绘制放大镜效果的数据可视化工具，它基于ggplot2包，可以用于放大图表中的特定区域，并在放大的区域周围添加一个放大镜效果的框，以便更清晰地展示细节，特别是在数据密集的图表中。

ggmagnify包案例

library(ggplot2)
library(ggmagnify)

ggp <- ggplot(dv, aes(Position, NegLogP)) + 
  geom_point(color = "darkblue", alpha = 0.8, size = 0.8) +
  labs(title = "GWAS p-values for cognitive function",
       subtitle = "Davies et al. (2018).", y = "-log(p)")

from <- c(xmin = 9.75e7, xmax = 9.95e7, ymin = 16, ymax = 28)
# Names xmin, xmax, ymin, ymax are optional:
to <- c(2e8 - 2e7, 2e8 + 2e7,10, 26)

ggp + geom_magnify(from = from, to = to)

ggpi <- ggplot(iris, aes(Sepal.Width, Sepal.Length, colour = Species)) +
              geom_point() + xlim(c(1.5, 6))

ggpi + geom_magnify(aes(from = Species == "setosa" & Sepal.Length < 5), 
                    to = c(4, 6, 6, 7.5))


usa <- sf::st_as_sf(maps::map("state", fill=TRUE, plot =FALSE))

ggpm <- ggplot(usa) +
          geom_sf(aes(fill = ID == "texas"), colour = "grey20") +
          coord_sf(default_crs = sf::st_crs(4326), ylim = c(10, 50)) + 
          theme(legend.position = "none") +
          scale_fill_manual(values = c("TRUE" = "red", "FALSE" = "steelblue4"))


ggpm + geom_magnify(aes(from = ID == "texas"),
                    to = c(-125, -98, 10, 30), 
                    shadow = TRUE, linewidth = 1, colour = "orange2",
                    shape = "outline", 
                    aspect = "fixed", 
                    expand = 0)


data <- data.frame(
  x = runif(4000), 
  y = runif(4000)
)
ggm_unif <- ggplot(data, aes(x, y)) +
            coord_cartesian(expand = FALSE) +
            geom_density2d_filled(bins = 50, linewidth = 0, n = 200) +
            geom_point(color='white', alpha = .5, size = .5) + 
            theme(legend.position = "none")


ggm_unif + 
  geom_magnify(from = c(0.05, 0.15, 0.05, 0.15), to = c(0.2, 0.4, 0.2, 0.4), 
               colour = "white", proj.linetype = 1, linewidth = 0.6) +
  geom_magnify(from = c(0.25, 0.35, 0.25, 0.35), to = c(0.45, 0.85, 0.45, 0.85), 
               expand = 0, colour ="white", proj.linetype = 1)

跟多关于ggmagnify包的绘图绘图函数和使用语法，可参考ggmagnify包官网[1]

可视化学习圈子是干什么的？

可视化学习圈子是书籍「科研论文配图绘制指南-基于Python」一书的学下圈子：主要通过以下几个方面，给大家带来比纸质书籍更丰富的学习内容：

视频教学，和读者零距离互动交流
及时修正勘误和定期新增绘制知识点
拓展衍生，绘图知识点远超书籍本身
直播视频+拓展资料+答疑，学习更高效

「PS」：我们直播教学内容为课堂式教学，原作者带着大家对书籍一章、一节、一页的进行教学。而且直播的视频都会通过剪辑后整理成课程，圈子中的同学可以免费、反复观看。当然，新增内容和定期答疑，直播也是如此。

为何会有这个书籍学习社群？无门槛的微信群难免会鱼龙混杂，问题和质量都无法得到保证，而且一些关键问题经常被淹没，且没有沉淀价值。
随着添加我微信的人日益增多，向我提问的人也越来越多，随便回答一下就太不负责任了；不回答也不是很好；如果都仔细回答，我也有自己的工作并且确实很忙，真的有点心有余而力不足！所以我才会建立这么一个渠道来沉淀我的可视化技巧和分享经验，以及给大家提供一个坚持学习的平台。

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