R语言可视化入门——使用ggplot2将模拟结果可视化

本文主要是介绍R语言可视化入门——使用ggplot2将模拟结果可视化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

零、引言

在做科研时候，往往会设计不同的案例，不同参数和不同方法来说明自己模型（方法）的可行性。但是如何将这些元素展现在一张图上就至关重要，本文主要介绍了不同案例不同方法参数下基于ggplot2系统的可视化。具体细节没有细致的讲解，感兴趣的可以自行学习。

一、数据生成

> Plot1Data <- data.table(
+ n = rep(1, n),
+ y = rnorm(n,(1:n), 0.01),
+ Case = rep(Case, length(Method)),
+ Method = rep(Method, each = length(Case))
+ )
> for(i in 2:10) Plot1Data <- rbind(Plot1Data,
+   data.table(
+     n = rep(i, n),
+     y = rnorm(n,(1:n)/i, 0.01),
+     Case = rep(Case, length(Method)),
+     Method = rep(Method, each = length(Case))
+   )
+ )
>

数据示例展示

> Plot1Datan         y  Case  Method1:  1 1.0015019 case1 method12:  1 1.9977082 case2 method13:  1 3.0062024 case3 method14:  1 4.0060572 case1 method25:  1 5.0092950 case2 method26:  1 6.0007901 case3 method285: 10 0.3965360 case1 method2
86: 10 0.4944376 case2 method2
87: 10 0.6002633 case3 method2
88: 10 0.7014555 case1 method3
89: 10 0.8131889 case2 method3
90: 10 0.8940037 case3 method3n         y  Case  Method

二、单参数的展示（不同方法和案例）

> P1 <- ggplot(data = Plot1Data, aes(x = n, y = y, col = Method)) + 
+ geom_line(size = 1.0) + geom_point(aes(shape = Method), size = 2) +
+ facet_grid(Case ~ .) + 
+ theme_bw() + ylab("log(eMSE)") +
+ theme(legend.position = "top") + 
+ theme(legend.title = element_text(size=18), 
+ legend.text = element_text(size=18), 
+ legend.key.size = unit(25, "pt"))
> 
> P1