15 câu hỏi mà mọi người dùng R đều thắc mắc về biểu đồ

Đặt Tên Trục (Với Chỉ Số Trên Hoặc Dưới) Và Thêm Tiêu Đề Cho Biểu Đồ R?

Bạn có thể dễ dàng đặt tên các trục và thêm tiêu đề để biểu đồ R của bạn cụ thể và dễ hiểu hơn với người xem.

Điều này có thể thực hiện dễ dàng bằng cách thêm các đối số main cho tiêu đề chính, sub cho tiêu đề phụ, xlab cho nhãn trục x và ylab cho nhãn trục y.

Lưu ý rằng nếu bạn muốn có tiêu đề với chỉ số trên hoặc dưới, bạn có thể thêm chúng vào đối số main của hàm plot() một cách dễ dàng. Hãy dùng expression() và ký hiệu ^ cho chỉ số trên hoặc dấu ngoặc vuông cho chỉ số dưới.

Hãy thử trong khối DataCamp Light dưới đây:

Bạn cũng có thể đảm bảo có chữ cái Hy Lạp trong nhãn trục bằng cách dùng đoạn mã kết hợp các hàm expression() và paste(). Chạy đoạn mã sau:

Điều Chỉnh Diện Mạo Của Nhãn Trục

Để biết thêm thông tin về các đối số này, truy cập trang này.

Xóa Nhãn Trục Và Chú Thích Của Biểu Đồ

Nếu bạn muốn loại bỏ các giá trị trên trục của biểu đồ, trước tiên có thể thêm các đối số xaxt và yaxt, đặt là "n". Các đối số này nhận một ký tự chỉ định kiểu trục x. Nếu bạn truyền "n", như trong lệnh dưới đây, bạn có thể bỏ việc vẽ trục.

Lưu ý rằng nếu truyền bất kỳ ký tự nào khác cho các đối số xaxt và yaxt, các trục x và y sẽ được vẽ.

Mẹo: chưa phải thông tin bạn cần? Hãy đến trang này.

Xoay Nhãn Trục Của Biểu Đồ

Lưu ý cách mà điều này thực sự yêu cầu bạn thêm một đối số vào hàm plot() để chỉ ra rằng chưa vẽ trục nào: đây là nhiệm vụ của hai lời gọi hàm axis() tiếp theo.

Đối số las có thể có ba giá trị được gán cho nó. Tùy theo lựa chọn, vị trí nhãn sẽ khác nhau: nếu chọn 0, nhãn sẽ luôn song song với trục (mặc định); Nếu chọn 1, nhãn sẽ được đặt theo phương ngang. Chọn 2 nếu bạn muốn vuông góc với trục và 3 nếu bạn muốn đặt theo phương dọc.

Vẫn còn nữa. Nếu bạn muốn biết thêm về khả năng của hàm axis(), hãy tiếp tục đọc!

Di Chuyển Nhãn Trục Của Biểu Đồ R

Vậy, bạn muốn di chuyển các nhãn trục?

Đừng lo, bạn có thể làm điều này với hàm axis(); Như bạn có thể đã thấy trước đó trong hướng dẫn này, hàm này cho phép bạn chỉ định nơi muốn vẽ các trục. Giả sử bạn muốn vẽ trục x phía trên vùng biểu đồ và trục y bên phải nó.

Nhớ rằng nếu bạn truyền 1 hoặc 2 vào hàm axis(), trục sẽ được vẽ ở phía dưới và bên trái của vùng biểu đồ. Cuộn lên một chút để xem ví dụ trong đoạn mã trước!

Như bạn thấy, đầu tiên, bạn vẽ x và y, nhưng bỏ qua trục và chú thích. Sau đó, bạn thêm các trục muốn hiển thị và chỉ định vị trí của chúng so với biểu đồ.

Tính linh hoạt mà hàm axis() mang lại cho bạn ngày càng nhiều! Xem câu hỏi thường gặp tiếp theo để biết còn có thể giải quyết gì với hàm R cơ bản này.

Mẹo: đến câu hỏi cuối để xem thêm cách di chuyển văn bản trong nhãn trục với hjust và vjust!

Cách Thay Đổi Khoảng Cách Dấu Gạch Trên Trục Của Biểu Đồ R

Để R tự quyết định dấu gạch trên trục có thể khá phiền, và sẽ có lúc bạn muốn điều chỉnh chúng.

1. Dùng hàm axis() để xác định dấu gạch trên trục của biểu đồ

Như bạn thấy, trước hết bạn xác định vị trí của các dấu gạch và nhãn của chúng. Sau đó, bạn vẽ biểu đồ, chỉ định kiểu trục x là "n" để không vẽ trục.

Rồi công việc chính bắt đầu:

• Hàm axis() cho phép bạn chỉ định cạnh của biểu đồ nơi vẽ trục. Ở đây, đối số là 1, nghĩa là trục sẽ vẽ ở phía dưới. Nếu giá trị là 2, trục sẽ vẽ bên trái, còn 3 hoặc 4 tương ứng là phía trên hoặc bên phải;
• Đối số at cho phép bạn chỉ ra các điểm nơi cần vẽ dấu gạch. Ở đây, bạn dùng các vị trí đã định trong V1;
• Tương tự, các labels bạn muốn dùng là những nhãn đã chỉ định trong V2;
• Bạn điều chỉnh hướng của dấu gạch thông qua tck: bằng cách truyền giá trị âm, bạn chỉ định các dấu gạch sẽ xuất hiện bên dưới trục.

Mẹo: thử truyền một giá trị dương cho đối số tck và xem điều gì xảy ra!

2. Dùng các hàm khác để xác định dấu gạch trên trục của biểu đồ R

Bạn cũng có thể dùng các hàm par() và plot() để định vị trí các dấu gạch và số khoảng giữa chúng.

Bạn cũng có thể chạy đoạn mã sau để về cơ bản có cùng kết quả:

Lưu ý rằng điều này chỉ hoạt động nếu bạn không dùng thang đo logarit. Nếu tọa độ log được bật, hay nói cách khác, nếu par(xlog=T), ba giá trị bạn truyền cho xaxp sẽ có ý nghĩa khác: với khoảng nhỏ, n là số âm. Ngược lại, n thuộc 1:3, chỉ ra số trường hợp, và x1, x2 là lũy thừa thấp nhất và cao nhất của 10 trong tọa độ người dùng, 10 ^ par("usr")[1:2].

Trong ví dụ này, bạn dùng hàm par(): bạn đặt xlog là TRUE và thêm đối số xaxp để cung cấp tọa độ của các dấu gạch ngoài cùng và số khoảng giữa chúng. Ở đây, bạn đặt giá trị nhỏ nhất là 1, giá trị lớn nhất là 4 và thêm rằng số khoảng giữa mỗi dấu gạch là 3.

Sau đó, bạn vẽ x và y, thêm đối số log để chỉ định có vẽ trục x hoặc y hoặc cả hai theo thang log hay không. Bạn có thể truyền các giá trị "x", "y" và "xy" cho đối số log để làm điều này.

Cách Thêm Dấu Gạch Nhỏ Cho Biểu Đồ R

• Đối số nx cho phép bạn chỉ định số khoảng muốn chia giữa các dấu gạch lớn trên trục. Nếu truyền giá trị 1, các dấu gạch nhỏ sẽ bị loại bỏ;
• ny cho phép bạn làm điều tương tự như nx, nhưng cho trục y;
• tick.ratio cho biết tỷ lệ độ dài giữa dấu gạch nhỏ và dấu gạch lớn. Độ dài của dấu gạch lớn lấy từ par(tck=x).

Thêm Và Thay Đổi Chú Giải Của Biểu Đồ R Với R Cơ Bản

Lưu ý rằng các đối số pt.cex và title.cex được mô tả trong tài liệu của legend() thực ra không hoạt động tốt. Có một số cách xử lý:

1. Đặt tiêu đề hoặc nhãn của chú giải bằng phông khác bằng cách thêm đối số text.font vào legend():

2. Vẽ chú giải hai lần với các giá trị đối số cex khác nhau

Mẹo: nếu bạn quan tâm đến các màu có thể dùng trong R, hãy xem tài liệu PDF rất hữu ích này.

Cách Thêm Và Thay Đổi Chú Giải Và Nhãn Của Biểu Đồ R Trong ggplot2

Và nó sẽ tạo một chú giải mặc định. Nhưng trong hầu hết trường hợp, bạn sẽ muốn điều chỉnh diện mạo chú giải thêm nữa.

Có hai cách để thay đổi tiêu đề và nhãn của chú giải trong ggplot2:

1. Bảo với thang đo dùng tiêu đề và nhãn khác

Lưu ý rằng biểu đồ trông hơi bị bó trong thẻ Plot của khối DataCamp Light, nhưng điều này sẽ không thành vấn đề nếu bạn chạy mã trong RStudio.

Lưu ý rằng bạn có thể tạo hai chú giải nếu bạn thêm đối số shape vào hàm geom_point() và vào các đối số labels!

Nếu bạn muốn chuyển chú giải xuống dưới biểu đồ, bạn có thể đặt legend.position là "bottom". Mặt khác, đối số legend.justification cho phép bạn đặt chú giải bên trong biểu đồ.

Mẹo: xem đủ loại thang đo có thể dùng để báo cho ggplot biết nên dùng tên và nhãn khác tại đây.

2. Thay đổi khung dữ liệu để factor có dạng mong muốn

Sau đó bạn có thể dùng các tên factor mới để vẽ biểu đồ trong ggplot2, tránh việc phải “động chạm” đổi tên và nhãn bằng các dòng mã phụ trong quá trình vẽ.

Mẹo: để xem một tờ phao đầy đủ về ggplot2, bạn có thể đến đây.

Vẽ lưới trong biểu đồ R với Basic R

Vẽ lưới trong biểu đồ R với ggplot2

Khối mã dưới đây cho bạn thấy cách đảm bảo biểu đồ có lưới với gói ggplot2. Lưu ý rằng dữ liệu chol đã được nạp sẵn và các bước xử lý dữ liệu ở trên đã được áp dụng.

Nếu bạn chưa chắc dữ liệu trông như thế nào, hãy in ra vài dòng đầu của data frame trong R Console của khối DataCamp Light:

Mẹo: nếu bạn không muốn có các đường lưới phụ, chỉ cần truyền element_blank() vào panel.grid.minor.

Nếu bạn muốn tô màu nền, hãy thêm panel.background = element_rect(fill = "navy") vào mã của bạn. Bạn có thể xem cách thực hiện trong khối DataCamp Light bên dưới. Dữ liệu chol đã được nạp và xử lý nhẹ, giống như trước. Hãy tự thử nghiệm!

Chỉnh kích thước điểm trong biểu đồ R với Basic R

Các hình tròn trong biểu đồ này nhận giá trị của df$x3 làm bán kính, trong khi đối số inches điều khiển kích thước ký hiệu. Khi đối số này nhận một số dương, các ký hiệu sẽ được co giãn sao cho kích thước lớn nhất bằng giá trị này (tính theo inch).

Chỉnh kích thước điểm trong biểu đồ R của bạn với ggplot2

Lưu ý rằng bạn cũng có thể truyền đối số size vào hàm geom_point():

ggplot(chol, 
       aes(x=chol$WEIGHT, y=chol$HEIGHT)) + 
  geom_point(size = 2)

Bạn sẽ nhận được cùng một kết quả, nhưng đừng chỉ tin lời tôi! Hãy thử thay đoạn mã cuối trong khối DataCamp Light bằng khối mã này.

Vẽ thanh sai số với Basic R

Tin xấu: R không thể vẽ thanh sai số ngay lập tức. Tin tốt: bạn vẫn có thể vẽ thanh sai số mà không cần cài đặt thêm gói!

Trước tiên, bạn sẽ cần định nghĩa hàm sau để tính một số thống kê tóm tắt của data frame:

summarySE <- function(data=NULL, measurevar, groupvars=NULL, na.rm=FALSE,
                      conf.interval=.95, .drop=TRUE) {
    library(plyr)

    # New version of length which can handle NA's: if na.rm==T, don't count them
    length2 <- function (x, na.rm=FALSE) {
        if (na.rm) sum(!is.na(x))
        else       length(x)
    }

    # This does the summary. For each group's data frame, return a vector with
    # N, mean, and sd
    datac <- ddply(data, groupvars, .drop=.drop,
      .fun = function(xx, col) {
        c(N    = length2(xx[[col]], na.rm=na.rm),
          mean = mean   (xx[[col]], na.rm=na.rm),
          sd   = sd     (xx[[col]], na.rm=na.rm)
        )
      },
      measurevar
    )

    # Rename the "mean" column    
    datac <- rename(datac, c("mean" = measurevar))

    datac$se <- datac$sd / sqrt(datac$N)  # Calculate standard error of the mean

    # Confidence interval multiplier for standard error
    # Calculate t-statistic for confidence interval: 
    # e.g., if conf.interval is .95, use .975 (above/below), and use df=N-1
    ciMult <- qt(conf.interval/2 + .5, datac$N-1)
    datac$ci <- datac$se * ciMult

    return(datac)
}

Lưu ý rằng định nghĩa hàm được lấy từ nguồn này và cũng có sẵn qua thư viện Rmisc.

Tiếp theo, bạn có thể dùng hàm này để tính một số thống kê của dữ liệu chol, vốn đã được nạp sẵn. Sau đó, bạn có thể dùng các con số thu được để vẽ biểu đồ.

Hãy kiểm tra dữ liệu trước khi bắt đầu bài tập này!

Nếu bạn muốn xem tất cả các đối số mà arrows() có thể nhận, hãy vào đây.

Vẽ thanh sai số với ggplot2

Vẽ hai biểu đồ cạnh nhau bằng R cơ bản

Bằng cách thêm hàm par() với đối số mfrow, bạn chỉ định một vector, trong trường hợp này gồm 1 và 2: tất cả hình sẽ được vẽ trong một mảng 1x2 trên thiết bị theo hàng (mfrow).

Nói cách khác, các boxplot phía trên sẽ được in trên một hàng gồm hai cột.

Vẽ hai biểu đồ cạnh nhau bằng ggplot2

Nếu bạn muốn đặt các biểu đồ cạnh nhau và không muốn tự đặt giới hạn, bạn có thể cân nhắc dùng gói ggplot2 để vẽ các biểu đồ cạnh nhau.

Dữ liệu của bạn chol và hàm summarySE() đã được nạp sẵn. Hãy kiểm tra chúng trong R Console nếu bạn chưa rõ trông chúng như thế nào:

Lưu ý cách bạn chỉ cần thêm hàm facet_grid() để chỉ ra rằng bạn muốn hai biểu đồ đặt cạnh nhau. Yếu tố được dùng để quyết định cách các biểu đồ được vẽ là MORT, như bạn có thể thấy ở trên!

Vẽ nhiều biểu đồ cạnh nhau bằng gridExtra

Lưu ý lần nữa rằng bạn quyết định cách hai biểu đồ hiển thị nhờ đối số ncol.

Vẽ nhiều biểu đồ cạnh nhau bằng lattice

Tương tự cách làm với gói ggplot2, gói lattice cũng không yêu cầu bạn chỉ định giới hạn hay cách bạn muốn in các biểu đồ cạnh nhau.

Thay vào đó, bạn dùng bwplot() để tạo các biểu đồ trellis với kiểu đồ thị là box plot. Biểu đồ trellis hiển thị một biến hoặc mối quan hệ giữa các biến, có điều kiện theo một hoặc nhiều biến khác.

Trong trường hợp này, nếu bạn dùng bộ dữ liệu chol (bạn có thể tìm tại đây hoặc nạp bằng hàm read.table()), bạn sẽ hiển thị biến CHOL riêng biệt cho từng tổ hợp mức của các nhân tố SMOKE và MORT.

Lưu ý dữ liệu đã được nạp sẵn cho bạn trong khối DataCamp Light dưới đây!

Vẽ các biểu đồ cạnh nhau với gridBase

Một cách khác để đặt hai biểu đồ cạnh nhau là dùng gói gridBase, gói này xử lý “tích hợp đồ họa base và grid”. Cách này hữu ích khi bạn muốn đặt một biểu đồ R cơ bản và một ggplot cạnh nhau.

Cách làm như sau: trước hết, kích hoạt các gói cần thiết trong không gian làm việc. Ở đây, bạn cần sẵn sàng gridBase để đặt hai biểu đồ cạnh nhau, và grid cùng ggplot2 để thực sự tạo biểu đồ:

library(grid)
library(gridBase)
library(ggplot2)

plot.new()

gl <- grid.layout(nrow=1, 
                  ncol=2)
vp.1 <- viewport(layout.pos.col=1, 
                 layout.pos.row=1) 
vp.2 <- viewport(layout.pos.col=2, 
                 layout.pos.row=1)
                 
pushViewport(viewport(layout=gl))
pushViewport(vp.1)

par(new=TRUE, 
    fig=gridFIG())
plot(x = 1:10, 
     y = 10:1)
     
popViewport()

pushViewport(vp.2)

ggplotted <- qplot(x=1:10,y=10:1, 'point')
print(ggplotted, newpage = FALSE)

popViewport(1)

Nếu muốn và cần, bạn có thể bắt đầu bằng một biểu đồ trống rồi thiết lập bố cục. Lưu ý rằng vì bạn muốn hai biểu đồ được tạo cạnh nhau, bạn cần tạo một bố cục lưới gồm một hàng và hai cột.

Giờ bạn muốn lấp đầy các ô của lưới bằng các viewport. Chúng xác định các vùng hình chữ nhật trên thiết bị đồ họa với sự trợ giúp của các tọa độ trong các vùng đó. Trong trường hợp này, thuận tiện hơn nhiều khi dùng các thông số của lưới như vừa mô tả ở trên thay vì tọa độ x hoặc y thực. Đó là lý do bạn nên dùng các đối số layout.pos.col và layout.pos.row.

Vì các viewport chỉ là mô tả hoặc định nghĩa, các đối tượng kiểu này cần được “đẩy” vào cây viewport trước khi bạn thấy bất kỳ hiệu ứng nào trên hình vẽ. Bạn nên dùng hàm pushViewport() để thực hiện điều này.

Giờ bạn có thể tiếp tục thêm vùng chữ nhật đầu tiên vp.1 vào cây ViewPort, sau đó báo cho R bằng gridFig() vẽ một biểu đồ base trong một viewport của grid (tức vp.1). Đối số fig thường nhận các tọa độ của vùng hình vẽ trong vùng hiển thị của thiết bị. Ở đây, bạn dùng đối số fig để bắt đầu một biểu đồ mới, thêm nó vào một biểu đồ hiện có bằng cách thêm new = TRUE trong hàm par(). Bạn vẽ đồ họa base và loại bỏ viewport khỏi cây:

plot.new()

gl <- grid.layout(nrow=1, 
                  ncol=2)

vp.1 <- viewport(layout.pos.col=1, 
                 layout.pos.row=1) 
vp.2 <- viewport(layout.pos.col=2, 
                 layout.pos.row=1)

pushViewport(viewport(layout=gl))

pushViewport(vp.1)

par(new=TRUE, 
    fig=gridFIG())
plot(x = 1:10, 
     y = 10:1)
popViewport()

Vì bạn muốn hai biểu đồ được tạo cạnh nhau, bạn sẽ đặt một biểu đồ ở cột thứ nhất và biểu đồ còn lại ở cột thứ hai, cả hai đều nằm trên hàng thứ nhất.

Lưu ý rằng hàm pushViewport() nhận hàm viewport(), bản thân nó chứa đối số layout. Đối số này chỉ ra “một đối tượng bố cục lưới chia viewport thành các vùng con”.

Cũng lưu ý rằng bạn có thể chỉ định trong hàm popViewport() một đối số để chỉ ra số lượng viewport bạn muốn loại khỏi cây. Nếu giá trị này là 0, điều đó có nghĩa là bạn muốn loại bỏ các viewport cho đến tận viewport gốc. Giá trị mặc định của đối số này là 1.

Hãy thêm vùng chữ nhật thứ hai vp.2 vào cây ViewPort. Sau đó bạn có thể tạo ggplot và loại viewport khỏi cây.

pushViewport(vp.2)
ggplotted <- qplot(x=1:10,
                   y=10:1, 
                   'point')
print(ggplotted, 
      newpage = FALSE)
popViewport(1)

Lưu ý rằng bạn cần in (print) đối tượng đồ họa được tạo bởi qplot() để thực sự vẽ và hiển thị nó. Đồng thời, bạn cũng cần đặt newpage = FALSE, nếu không bạn sẽ chỉ thấy qplot()…

Thêm nữa, hãy nhớ rằng giá trị mặc định của số viewport cần loại trong hàm popViewport() là 1. Điều này khiến việc ghi popViewport(1) trong mã trở nên hơi dư thừa.

Dùng R cơ bản để vẽ nhiều đường hoặc điểm trong cùng một biểu đồ

Tiếp theo, bạn thấy rằng các đường này được vẽ bằng hàm lines().

Điều này cho kết quả như sau:

Lưu ý rằng hàm lines() nhận ba đối số: trục x và trục y bạn muốn vẽ, và màu (được biểu diễn bằng đối số col) mà bạn muốn dùng để vẽ. Bạn cũng có thể thêm các thuộc tính sau:

Ví dụ về các đối số này như sau:

lines(x,y2,col="green", lty = 2, lwd = 3)
lines(x,y2,col="green", lty = 5, lwd = 2, pch = 2)
lines(x,y3,col="black", lty = 3, lwd = 5, pch = 3, lend = 0, ljoin = 2)
lines(x,y4,col="blue", lty = 1, lwd = 2, pch = 3, lend = 2, ljoin = 1, lmitre = 2)

Lưu ý rằng đối số pch không hoạt động tốt với hàm lines() và tốt nhất nên chỉ dùng với points().

Bạn có thể thêm các đối số tương tự vào hàm points() như đã làm với hàm lines() và được liệt kê ở trên. Tuy nhiên, có một vài bổ sung:

Ví dụ mã cho các đối số này như sau:

points(x,y4,col="blue", pch=21, bg = "red") 
points(x, y5, col="yellow", pch = 5, bg = "blue") 

Dùng ggplot2 để vẽ nhiều đường hoặc điểm trong một biểu đồ R

Điều chỉnh tỷ lệ khung hình với R cơ bản

Điều chỉnh tỷ lệ khung hình cho biểu đồ với ggplot2

Để cố định tỷ lệ khung hình cho các biểu đồ ggplot2, bạn chỉ cần thêm hàm coord_fixed(), hàm này cung cấp “hệ tọa độ có tỉ lệ cố định [buộc] một tỷ lệ xác định giữa đơn vị dữ liệu được biểu diễn trên các trục”.

Nói cách khác, hàm này cho phép bạn chỉ định số đơn vị trên trục y tương đương với một đơn vị trên trục x. Mặc định luôn là 1, nghĩa là một đơn vị trên trục x có cùng độ dài với một đơn vị trên trục y. Nếu tỷ lệ đặt cao hơn, đơn vị trên trục y dài hơn đơn vị trên trục x và ngược lại.

Điều chỉnh tỷ lệ khung hình cho biểu đồ với MASS

Mẹo: bạn có thể nên bắt đầu một khung biểu đồ mới trước khi chạy đoạn mã trên!

Lưu ý rằng bạn có thể truyền thêm các đối số cho hàm eqscplot() để tùy chỉnh giao diện của scatterplot!