Eine vollständige Anleitung zu den besten ggplot2-Themes

Dieses Tutorial bietet eine vollständige Anleitung zu den besten ggplot2-Themes, einschließlich:

So ändern Sie das Erscheinungsbild von Plots mithilfe integrierter ggplot2-Designs.
So ändern Sie das Erscheinungsbild von Plots mithilfe vordefinierter Themes aus der ggthemes-Bibliothek.
So ändern Sie bestimmte Komponenten des Themes, einschließlich des Hintergrunds des Plotfelds und der Gitterlinien.

So ändern Sie das Erscheinungsbild von Plots mithilfe integrierter ggplot2-Designs

Für jedes der folgenden Beispiele verwenden wir die integrierte R-Dataset-Iris:

#Die ersten sechs Zeilen des Iris- Datensatzes anzeigen
head(iris)

  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

Zunächst werden wir die ggplot2 Bibliothek laden und erstellen ein Streudiagramm das Sepal.Length auf der x-Achse zeigt und Sepal.Width auf der y-Achse, farbig nach Art:

#Laden von ggplot2
library(ggplot2)

#Streudiagramm erstellen
ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
        geom_point()

Als Nächstes zeigen wir, wie sich jedes der integrierten ggplot2-Themes auf das Erscheinungsbild des Plots auswirkt.

theme_gray

Das Standardtheme mit grauem Hintergrund und weißen Gitterlinien.

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
        geom_point() +
        theme_gray()

theme_bw

Ein Schwarz auf Weiß-Theme.

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
        geom_point() +
        theme_bw()

theme_linedraw

Ein Theme mit nur schwarzen Linien unterschiedlicher Breite auf weißem Hintergrund.

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
        geom_point() +
        theme_linedraw()

theme_light

Ein Theme ähnlich wie theme_linedraw, jedoch mit grauen Linien und Achsen, um mehr Aufmerksamkeit auf die Daten zu lenken.

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
        geom_point() +
        theme_light()

theme_dark

Ein Theme ähnlich wie theme_light, jedoch mit dunklem Hintergrund. Ein nützliches Theme, um dünne farbige Linien hervorzuheben.

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
        geom_point() +
        theme_dark()

theme_minimal

Ein Theme ohne Hintergrundanmerkungen.

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
        geom_point() +
        theme_minimal()

theme_classic

Ein Theme ohne Gitterlinien.

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
        geom_point() +
        theme_classic()

theme_void

Ein völlig leeres Theme.

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
        geom_point() +
        theme_void()

So ändern Sie das Erscheinungsbild von Plots mithilfe vordefinierter Themes aus der ggthemes-Bibliothek

Zusätzlich zur Verwendung der integrierten ggplot2 Themes können wir die vordefinierten Themes aus der ggthemes Bibliothek verwenden, um die Ästhetik von Plots zu ändern.

Zuerst laden wir die ggthemes Bibliothek:

library(ggthemes)

Als Nächstes zeigen wir einige Beispiele für die Verwendung der vordefinierten Themes, um die Ästhetik von Plots zu ändern:

theme_wsj

Ein Wall Street Journal-Theme.

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
        geom_point() +
        theme_wsj()

theme_tufte

Ein minimalistisches Theme, inspiriert von der Arbeit des Statistikers Edward Tufte.

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
        geom_point() +
        theme_tufte()

theme_solarized

Ein Theme, das Farben verwendet, die auf der „solarized“ Farbpalette basieren.

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
        geom_point() +
        theme_solarized()

Beachten Sie, dass wir auch das Argument light = FALSE verwenden können, um einen dunklen Hintergrund auf dem Plot zu verwenden:

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
        geom_point() +
        theme_solarized(light = False)

theme_gdocs

Ein Theme mit Google Docs Chart-Standardeinstellungen.

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
        geom_point() +
        theme_gdocs()

theme_fivethirtyeight

Theme inspiriert von fivethirtyeight.com Plots.

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
        geom_point() +
        theme_fivethirtyeight()

theme_economist

Theme inspiriert von The Economist.

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
        geom_point() +
        theme_economist()

So ändern Sie bestimmte Komponenten von Plots

Wir können die Funktionen theme() und element_rect() verwenden, um die Hintergrundfarbe des Plotfelds zu ändern:

theme(panel.background = element_rect(fill, color, size))

fill: Füllfarbe für Rechteck
color: Randfarbe
size: Randgröße

Wir können auch die Funktion element_line() verwenden, um die Größe und das Erscheinungsbild der Gitterlinien zu ändern:

theme(panel.grid.major = element_line(color, size, linetype),
      panel.grid.minor = element_line(color, size, linetype))

color: Randfarbe
size: Randgröße
linetype: Linientyp (“blank”, “solid”, “dashed”, “dotted”, “dotdash”, “longdash”, “twodash”)

Der folgende Code veranschaulicht das Entfernen der Plotfeldränder und der Gitterlinien:

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
        geom_point() +
        theme(panel.border = element_blank(),
        panel.grid.major = element_blank(),
        panel.grid.minor = element_blank()
      )

Der folgende Code veranschaulicht das Ändern des Hintergrunds des Plotfelds und der Gitterlinien:

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  theme(
    panel.background = element_rect(fill = "powderblue",
    color = "powderblue",
    size = 0.5, linetype = "solid"),
    panel.grid.major = element_line(size = 0.5, linetype = 'solid', color = "white"),
    panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = 'solid', color = "white")
  )