数据挖掘与R语言

第7讲：数据可视化 ~ Part 1

朱 奇

2026年04月09日

上讲回顾

• 替换字段数据：mutate() 覆盖同名列；if_else() / case_when() 条件替换；str_replace() 字符串替换；as.*() 类型转换；across() 批量处理多列
• 处理缺失值：drop_na() 删行；replace_na() 固定值填充；fill() 前/后值填充；分组均值填充——无万能策略，理解业务含义是前提
• 行列合并：bind_rows() 纵向堆叠；bind_cols() 横向拼接（需行序严格对应）
• 表连接：left_join() / inner_join() / full_join() 基于键列匹配；anti_join() 找差集；semi_join() 过滤但不附加列
• table()：base R 快速列联表；prop.table() 转比例；addmargins() 加合计
• 实用技巧：distinct() 去重；coalesce() 取第一个非 NA；across(.names=) 不覆盖原列批量操作

本讲内容

• Part 1：为什么可视化？ ——图形的力量（约5分钟）
• Part 2：base R 作图 ——plot()、hist()、barplot() 快速入门（约10分钟）
• Part 3：ggplot2 的语法逻辑 ——图层、映射与几何对象（约15分钟）
• Part 4：分类变量的可视化 ——条形图与频率图（约15分钟）
• Part 5：数值变量的可视化 ——直方图、密度图、箱线图（约20分钟）
• Part 6：双变量关系的可视化 ——散点图、分组条形图、小提琴图（约20分钟）
• Part 7：多变量扩展 ——颜色、分面与简单美化（约15分钟）

提示

可视化是数据分析中最直接、最有说服力的表达方式。本讲聚焦"用对图"——不同数据类型选什么图；下一讲聚焦"画好图"——主题、标注、配色与发布。

Part 1 为什么可视化？

图形的力量

1.1 Anscombe 四重奏：数字会撒谎，图不会

四组数据，统计摘要几乎完全相同：

# A tibble: 4 × 7
  组        n 均值_x 均值_y 方差_x 方差_y 相关系数
  <chr> <int>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>    <dbl>
1 1        11      9    7.5     11   4.13     0.82
2 2        11      9    7.5     11   4.13     0.82
3 3        11      9    7.5     11   4.12     0.82
4 4        11      9    7.5     11   4.12     0.82

重要

同样的均值、方差、相关系数——只有作图才能发现真相。可视化不是分析的装饰，而是分析本身。

1.2 可视化的两个核心用途

探索性可视化（EDA）

• 对象：分析师自己
• 目的：快速理解数据——找分布、看异常、发现规律
• 标准：快、准、够用即可
• 工具：base R 或 ggplot2 默认设置

展示性可视化（Communication）

• 对象：读者、观众、决策者
• 目的：清晰传达结论，支持决策
• 标准：美观、信息密度高、自我解释
• 工具：ggplot2 精细调整

1.3 如何选择图表类型？

Part 2 base R 作图

快速探索的内置工具

2.1 plot()：万能的散点图

plot() 是 base R 最核心的作图函数，根据输入类型自动选择图形：

# 两个数值向量 → 散点图
plot(mtcars$wt, mtcars$mpg,
     main = "车重 vs 油耗",
     xlab = "车重（千磅）",
     ylab = "油耗（mpg）",
     pch  = 16,          # 实心圆点
     col  = "#1a3a5c")

注记

pch 控制点的形状（16 = 实心圆），col 控制颜色，main/xlab/ylab 设置标题和轴标签。这几个参数几乎适用于所有 base R 图形函数。

2.2 hist()：直方图

hist(mtcars$mpg,
     breaks = 10,          # 分箱数量（约）
     col    = "#4472C4",
     border = "white",
     main   = "汽车油耗分布",
     xlab   = "油耗（mpg）",
     ylab   = "频次")

# freq = FALSE → 纵轴改为密度（面积 = 1）
hist(mtcars$mpg, freq = FALSE, col = "#4472C4", border = "white",
     main = "油耗分布（密度）", xlab = "mpg")
lines(density(mtcars$mpg), col = "red", lwd = 2)  # 叠加密度曲线

2.3 barplot()：条形图

# table() 生成频率表后直接传给 barplot()
counts <- table(mtcars$cyl)

barplot(counts,
        col    = c("#4472C4", "#ED7D31", "#A9D18E"),
        main   = "各气缸数车辆数量",
        xlab   = "气缸数",
        ylab   = "数量",
        border = NA)

2.4 boxplot()：箱线图

# 公式语法：y ~ 分组变量
boxplot(mpg ~ cyl, data = mtcars,
        col    = c("#4472C4", "#ED7D31", "#A9D18E"),
        main   = "不同气缸数的油耗分布",
        xlab   = "气缸数",
        ylab   = "油耗（mpg）",
        border = "#333333")

2.5 base R 作图：优缺点总结

优点

• ✅ 无需安装任何包，开箱即用
• ✅ 代码极简，探索时很快
• ✅ 与 R 基础函数无缝配合（如 table()、lm() 后直接 plot()）
• ✅ 精细控制底层绘图参数（par()）

缺点

• ❌ 语法不一致，不同函数参数名各异
• ❌ 图层叠加麻烦（需手动 lines()、points()……）
• ❌ 默认美观度较低，精修费时
• ❌ 分面（多子图）需要手动 par(mfrow=...) 布局

提示

实用建议：用 base R 做快速探索（一行代码，马上出图）；用 ggplot2 做展示输出（语法统一，美观易扩展）。两者不是替代关系，而是互补。

Part 3 ggplot2 的语法逻辑

图层、映射与几何对象

3.1 ggplot2 的核心思想：图形语法

ggplot2 基于 Leland Wilkinson 的图形语法（Grammar of Graphics）——每张图都是若干图层的叠加：

ggplot(data = 数据框,              # ① 数据
       mapping = aes(x = , y = )) + # ② 映射：变量 → 视觉属性
  geom_点线面() +                   # ③ 几何对象：决定图的类型
  scale_*() +                       # ④ 标度：控制映射的细节
  labs() +                          # ⑤ 标签：标题、轴名
  theme_*()                         # ⑥ 主题：整体外观

重要

+ 是 ggplot2 的图层叠加符，不能换成 |>。每一行用 + 连接，代表"在这张图上再加一层"。+ 必须写在行尾，不能写在行首。

3.2 aes()：美学映射——变量如何变成视觉

aes() 将数据列映射到图形的视觉通道（aesthetic）：

视觉通道	参数	适用变量
x 轴位置	x =	数值 / 分类
y 轴位置	y =	数值 / 分类
颜色（外框/线）	color =	分类 / 数值
填充颜色	fill =	分类 / 数值
点的大小	size =	数值
点/线的形状	shape =	分类
透明度	alpha =	数值（0–1）

# 映射 vs 固定：映射写在 aes() 里，固定值写在 aes() 外
ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = factor(cyl))) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8)
#                ↑固定        ↑固定（所有点都一样）
#                             color 在 aes() 内 → 按 cyl 自动上色

3.3 第一张 ggplot2 图

mtcars |> 
  ggplot(mapping = aes(x = wt, y = mpg)) +
  geom_point()

注记

这是最简单的一张散点图：提供数据、设定 x/y 映射、选择几何对象 geom_point()。其余（坐标轴范围、颜色、主题）全部使用 ggplot2 的默认值。

3.4 图层是可以叠加的

mtcars |> 
  ggplot(aes(x = wt, y = mpg)) +
  geom_point(color = "#1a3a5c", size = 2.5) +    # 第一层：散点
  geom_smooth(method = "lm", se = TRUE,           # 第二层：回归线 + 置信区间
              color = "#e05c2a", fill = "#e05c2a", alpha = 0.15) +
  labs(title  = "车重越大，油耗越低",
       x = "车重（千磅）", y = "油耗（mpg）")

提示

geom_smooth(method = "lm") 自动拟合线性回归线，se = TRUE（默认）显示 95% 置信区间阴影。这两层的 aes() 继承自 ggplot() 中的全局映射——不需要重复写。

Part 4 分类变量的可视化

条形图与频率图

4.1 geom_bar()：单变量条形图

geom_bar() 自动计数——只需提供 x 变量，无需预先 count()：

mpg |> 
  ggplot(aes(x = class)) +
  geom_bar(fill = "#1a3a5c") +
  labs(title = "各车型数量",
       x = "车型", y = "数量")

注记

mpg 是 ggplot2 内置数据集，记录 234 辆汽车的燃油效率。geom_bar() 等价于先 count() 再作图，内部调用 stat_count() 自动完成计数。

4.2 geom_col()：已有计数时用这个

当数据已经是汇总好的计数/均值时，用 geom_col()（需同时提供 x 和 y）：

mpg |>
  count(class, sort = TRUE) |>
  ggplot(aes(x = n, y = reorder(class, n))) +   # reorder：按 n 排序
  geom_col(fill = "#1a3a5c") +
  labs(title = "各车型数量（降序排列）",
       x = "数量", y = NULL)

提示

reorder(因子列, 排序依据) 是让条形图按数值大小排序的最简洁写法。将 x/y 互换（横向条形图）读起来往往更清晰，尤其是类别名称较长时。

4.3 添加数值标签：geom_text() / geom_label()

mpg |>
  count(class, sort = TRUE) |>
  ggplot(aes(x = reorder(class, n), y = n)) +
  geom_col(fill = "#4472C4") +
  geom_text(aes(label = n),               # 在每个条形上方显示数字
            vjust = -0.4, size = 3.5,
            fontface = "bold") +
  labs(title = "各车型数量", x = NULL, y = "数量") +
  ylim(0, 70)

4.4 百分比条形图：先转换再作图

mpg |>
  count(class) |>
  mutate(pct = n / sum(n),
         pct_label = scales::percent(pct, accuracy = 1)) |>
  ggplot(aes(x = pct, y = reorder(class, pct))) +
  geom_col(fill = "#1a3a5c") +
  geom_text(aes(label = pct_label), hjust = -0.2, size = 3.5) +
  scale_x_continuous(labels = scales::percent, limits = c(0, 0.25)) +
  labs(title = "各车型占比", x = "占比", y = NULL)

注记

scales::percent() 将小数格式化为百分比字符串（如 0.15 → "15%"）。scales 包随 ggplot2 一起安装，无需单独 install.packages()，但需要 scales:: 前缀或 library(scales) 后直接调用。

4.5 坐标翻转：coord_flip() vs 交换 x/y

# 交换 x/y（推荐方式，现代 ggplot2）
mpg |> 
  count(class) |>
  ggplot(aes(x = n, y = class)) +
  geom_col(fill = "#1a3a5c") +
  labs(title = "交换 x/y", x = "数量", y = NULL)
# coord_flip()（旧写法，仍然有效）
mpg |> 
  count(class) |>
  ggplot(aes(x = class, y = n)) +
  geom_col(fill = "#4472C4") +
  coord_flip() +
  labs(title = "coord_flip()", x = NULL, y = "数量")

Part 5 数值变量的可视化

直方图、密度图、箱线图

5.1 geom_histogram()：直方图

直方图展示数值变量的频率分布——最常用的探索工具之一：

mpg |> 
  ggplot(aes(x = hwy)) +
  geom_histogram(binwidth = 3,          # 每个区间的宽度（单位同 x）
                 fill = "#1a3a5c",
                 color = "white") +     # 边框颜色
  labs(title = "高速公路油耗分布",
       x = "油耗（mpg）", y = "车辆数量")

注记

binwidth（区间宽度）是直方图最重要的参数，没有通用最优值。经验法则：先用 bins = 30（默认），再根据分布形态调整。太少的箱会掩盖细节，太多会产生噪音。

5.2 bins 参数的影响

ggplot(mpg, aes(x = hwy)) +
  geom_histogram(bins = 5, fill = "#1a3a5c", color = "white") +
  labs(title = "bins = 5（太粗）", x = "hwy", y = NULL)
ggplot(mpg, aes(x = hwy)) +
  geom_histogram(bins = 20, fill = "#1a3a5c", color = "white") +
  labs(title = "bins = 20（合适）", x = "hwy", y = NULL)
ggplot(mpg, aes(x = hwy)) +
  geom_histogram(bins = 80, fill = "#1a3a5c", color = "white") +
  labs(title = "bins = 80（太细）", x = "hwy", y = NULL)

提示

没有"正确"的 bins 值——目标是如实呈现分布形态。实践中多试几个值，选最能讲清楚故事的那个。

5.3 geom_density()：密度图

密度图是直方图的平滑版本，适合比较多组分布时使用：

mpg |> 
  ggplot(aes(x = hwy)) +
  geom_density(fill = "#1a3a5c",
               alpha = 0.6,           # 半透明填充
               color = "#0d2238") +
  labs(title = "高速公路油耗密度分布",
       x = "油耗（mpg）", y = "密度")

注记

密度曲线下面积 = 1（概率密度），纵轴单位不是频次而是密度。bw（带宽）参数控制平滑程度，默认由核密度估计算法自动选择。

5.4 直方图 + 密度曲线叠加

mpg |>
  ggplot(aes(x = hwy)) +
  geom_histogram(aes(y = after_stat(density)),   # 纵轴改为密度（与密度曲线同单位）
                 binwidth = 2,
                 fill = "#4472C4", color = "white", alpha = 0.7) +
  geom_density(color = "#e05c2a",
               linewidth = 1.2) +
  labs(title = "直方图 + 密度曲线",
       x = "高速公路油耗（mpg）", y = "密度")

注记

叠加时直方图纵轴必须改为 after_stat(density)，否则密度曲线（数值极小）会被压扁在底部，看不见。after_stat() 是 ggplot2 3.x 的新写法，替代旧版的 stat(density) 或 ..density..。

5.5 geom_boxplot()：箱线图

箱线图用五个统计量概括分布——最小值（非异常值）、Q1、中位数、Q3、最大值，以及超出范围的异常值：

mpg |> 
  ggplot(aes(y = hwy)) +
  geom_boxplot(fill = "#4472C4",
               color = "#1a3a5c",
               outlier.color = "#e05c2a",
               outlier.size  = 2.5,
               width = 0.4) +
  labs(title = "高速公路油耗箱线图",
       y = "油耗（mpg）") +
  theme(axis.text.x = element_blank(),
        axis.ticks.x = element_blank())

5.6 箱线图的结构解读

Part 6 双变量关系的可视化

散点图、分组条形图、小提琴图

6.1 geom_point()：散点图（数值 × 数值）

散点图是展示两个数值变量之间关系的首选：

mpg |> 
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point(color = "#1a3a5c",
             alpha = 0.6,
             size  = 2.5) +
  labs(title = "发动机排量越大，油耗越低",
       x = "发动机排量（升）",
       y = "高速公路油耗（mpg）")

6.2 散点图 + 趋势线

mpg |> 
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point(alpha = 0.5, color = "#1a3a5c", size = 2) +
  geom_smooth(method = "lm",    se = TRUE,   # 线性趋势
              color  = "#e05c2a", fill = "#e05c2a", alpha = 0.15,
              linewidth = 1) +
  labs(title  = "排量与油耗的线性关系（lm 拟合）",
       x = "发动机排量（升）",
       y = "高速公路油耗（mpg）")

提示

method 还可以设为 "loess"（局部加权平滑，默认，捕捉非线性关系）或 "gam"（广义加法模型）。数据量 < 1000 时默认用 loess，≥ 1000 时默认用 gam。

6.3 geom_jitter()：处理点重叠

当数据点大量重叠时（尤其是分类 × 数值），用 geom_jitter() 添加随机抖动：

# 纯散点图：点重叠严重
mpg |> 
  ggplot(aes(x = class, y = hwy)) +
  geom_point(color = "#1a3a5c") +
  labs(title = "geom_point（重叠）", x = NULL, y = "油耗")
# 抖动图：清晰展示每个观测
ggplot(mpg, aes(x = class, y = hwy)) +
  geom_jitter(width = 0.2, alpha = 0.6,
              color = "#1a3a5c", size = 2) +
  labs(title = "geom_jitter（抖动）", x = NULL, y = "油耗")

6.4 分组条形图（分类 × 分类）

用 fill 映射第二个分类变量，position = "dodge" 并排显示：

mpg |>
  count(class, drv) |>
  ggplot(aes(x = class, y = n, fill = drv)) +
  geom_col(position = "dodge") +
  labs(title = "各车型 × 驱动方式的数量分布",
       x = "车型", y = "数量", fill = "驱动方式")

6.5 堆叠条形图与百分比堆叠

# 堆叠条形图（position = "stack"，默认）
mpg |> count(class, drv) |>
  ggplot(aes(x = class, y = n, fill = drv)) +
  geom_col(position = "stack") +
  labs(title = "堆叠", x = NULL, y = "数量", fill = "驱动")
# 百分比堆叠（position = "fill"）
mpg |> count(class, drv) |>
  ggplot(aes(x = class, y = n, fill = drv)) +
  geom_col(position = "fill") +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
  labs(title = "百分比堆叠", x = NULL, y = "占比", fill = "驱动")

注记

position	效果	适用场景
"dodge"	并排	比较绝对数量
"stack"	堆叠	显示整体与部分
"fill"	百分比堆叠	比较组内构成比例

6.6 geom_boxplot()：分组箱线图（分类 × 数值）

mpg |> 
  ggplot(aes(x = class, y = hwy, fill = class)) +
  geom_boxplot(show.legend = FALSE,
               outlier.alpha = 0.5) +
  labs(title = "不同车型的高速公路油耗分布",
       x = "车型", y = "油耗（mpg）")

提示

将 fill 映射到 x 变量（fill = class）能自动给每个组上色，增加视觉区分度。show.legend = FALSE 避免图例重复出现。

6.7 geom_violin()：小提琴图

小提琴图 = 箱线图 + 密度信息，同时展示分布的形状（峰、谷、长尾）：

mpg |> 
  ggplot(aes(x = class, y = hwy, fill = class)) +
  geom_violin(show.legend = FALSE,
              alpha = 0.7,
              trim  = FALSE) +    # trim = FALSE：尾部不截断
  labs(title = "各车型油耗分布（小提琴图）",
       x = "车型", y = "油耗（mpg）")

6.8 小提琴图 + 箱线图叠加

ggplot(mpg, aes(x = class, y = hwy, fill = class)) +
  geom_violin(alpha = 0.5, show.legend = FALSE, trim = FALSE) +
  geom_boxplot(width = 0.15,                # 细箱线压在小提琴上
               fill  = "white",
               outlier.size = 1.5,
               show.legend  = FALSE) +
  labs(title = "小提琴图 + 箱线图叠加：形状 + 五数概括一次呈现",
       x = "车型", y = "油耗（mpg）")

提示

叠加顺序很重要：先画 geom_violin()，再画 geom_boxplot()，箱线图才能覆盖在小提琴上面。width = 0.15 让箱线图足够细，不遮挡小提琴的轮廓。

Part 7 多变量扩展

颜色、分面与简单美化

7.1 颜色映射：第三个维度

在散点图中，将第三个变量映射到 color（分类）或 size（数值），可以同时展示三个变量的关系：

ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy, color = class)) +
  geom_point(size = 2.5, alpha = 0.8) +
  labs(title = "排量、油耗与车型",
       x = "发动机排量（升）",
       y = "高速公路油耗（mpg）",
       color = "车型")

7.2 shape 与 size 映射

# color + shape 双重映射（黑白打印友好）
ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy,
                color = drv, shape = drv)) +
  geom_point(size = 2.5, alpha = 0.8) +
  labs(title = "color + shape 双重映射",
       x = "排量", y = "油耗", color = "驱动", shape = "驱动")
# size 映射数值变量
ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy,
                color = class, size = cyl)) +
  geom_point(alpha = 0.6) +
  labs(title = "size 映射气缸数",
       x = "排量", y = "油耗",
       color = "车型", size = "气缸")

7.3 facet_wrap()：单变量分面

分面（facet）将数据按某个变量拆分，在多个子图中分别绘制——是比颜色映射更清晰的多变量展示方式：

ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point(color = "#1a3a5c", alpha = 0.6, size = 1.8) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE,
              color = "#e05c2a", linewidth = 0.8) +
  facet_wrap(~ drv,            # 按 drv 列分面
             nrow = 1,         # 排成一行
             labeller = labeller(drv = c("4" = "四驱", "f" = "前驱", "r" = "后驱"))) +
  labs(title = "不同驱动方式下：排量与油耗的关系",
       x = "发动机排量（升）", y = "油耗（mpg）")

7.4 facet_grid()：双变量分面

facet_grid() 按两个变量形成行列矩阵分面：

mpg |>
  filter(class %in% c("compact", "suv", "pickup")) |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point(aes(color = class), alpha = 0.7, size = 2,
             show.legend = FALSE) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE,
              color = "#333333", linewidth = 0.8) +
  facet_grid(drv ~ class) +    # 行：drv，列：class
  labs(title = "分面矩阵：驱动方式（行）× 车型（列）",
       x = "发动机排量（升）", y = "高速公路油耗（mpg）")

7.5 常用主题：theme_*()

ggplot2 内置多种主题，一行代码改变整体风格：

p <- ggplot(mpg, aes(x = class)) + geom_bar(fill = "#1a3a5c") +
     labs(x = NULL, y = NULL)

p + theme_gray()    + labs(title = "theme_gray()（默认）")
p + theme_minimal() + labs(title = "theme_minimal()")
p + theme_classic() + labs(title = "theme_classic()")

注记

其他常用主题：theme_bw()（黑白网格）、theme_light()（浅灰网格）、theme_dark()（深色背景）、theme_void()（无背景）。学术论文通常用 theme_classic() 或 theme_bw()。

7.6 用 labs() 完善图形信息

labs() 是添加所有文字标注的统一入口：

ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) +
  geom_point(size = 2.5, alpha = 0.7) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, linewidth = 0.8) +
  labs(
    title    = "发动机排量越大，油耗越低——后驱车下降最明显",  # 主标题
    subtitle = "数据来源：ggplot2 内置 mpg 数据集，234 辆 1999–2008 年车型",
    x        = "发动机排量（升）",
    y        = "高速公路油耗（英里/加仑）",
    color    = "驱动方式",
    caption  = "注：4 = 四驱，f = 前驱，r = 后驱"  # 图注
  ) +
  theme_minimal(base_size = 11)

综合实战

从数据到图形的完整流程

综合实战：diamonds 数据集探索

diamonds 是 ggplot2 内置数据集，含 53,940 颗钻石的价格与属性。

glimpse(diamonds)

Rows: 53,940
Columns: 10
$ carat   <dbl> 0.23, 0.21, 0.23, 0.29, 0.31, 0.24, 0.24, 0.26, 0.22, 0.23, 0.…
$ cut     <ord> Ideal, Premium, Good, Premium, Good, Very Good, Very Good, Ver…
$ color   <ord> E, E, E, I, J, J, I, H, E, H, J, J, F, J, E, E, I, J, J, J, I,…
$ clarity <ord> SI2, SI1, VS1, VS2, SI2, VVS2, VVS1, SI1, VS2, VS1, SI1, VS1, …
$ depth   <dbl> 61.5, 59.8, 56.9, 62.4, 63.3, 62.8, 62.3, 61.9, 65.1, 59.4, 64…
$ table   <dbl> 55, 61, 65, 58, 58, 57, 57, 55, 61, 61, 55, 56, 61, 54, 62, 58…
$ price   <int> 326, 326, 327, 334, 335, 336, 336, 337, 337, 338, 339, 340, 34…
$ x       <dbl> 3.95, 3.89, 4.05, 4.20, 4.34, 3.94, 3.95, 4.07, 3.87, 4.00, 4.…
$ y       <dbl> 3.98, 3.84, 4.07, 4.23, 4.35, 3.96, 3.98, 4.11, 3.78, 4.05, 4.…
$ z       <dbl> 2.43, 2.31, 2.31, 2.63, 2.75, 2.48, 2.47, 2.53, 2.49, 2.39, 2.…

# 切割质量分布（分类变量）
diamonds |>
  count(cut) |>
  ggplot(aes(x = n, y = reorder(cut, n))) +
  geom_col(fill = "#1a3a5c") +
  geom_text(aes(label = scales::comma(n)), hjust = -0.1, size = 3.2) +
  xlim(0, 25000) +
  labs(title = "各切割质量的钻石数量", x = "数量", y = "切割质量") +
  theme_minimal()
# 价格分布（数值变量）
ggplot(diamonds, aes(x = price)) +
  geom_histogram(bins = 50, fill = "#4472C4", color = "white") +
  scale_x_continuous(labels = scales::dollar) +
  labs(title = "钻石价格分布（右偏）", x = "价格（美元）", y = "数量") +
  theme_minimal()

综合实战（续）：多变量关系

# 克拉数 vs 价格，按切割质量分面
diamonds |>
  sample_n(3000) |>                          # 随机取样，加快渲染
  ggplot(aes(x = carat, y = price, color = cut)) +
  geom_point(alpha = 0.4, size = 1.2) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE,
              linewidth = 0.8) +
  scale_y_continuous(labels = scales::dollar) +
  scale_color_brewer(palette = "Set1") +
  facet_wrap(~ cut, nrow = 1) +
  labs(title  = "克拉数与价格的关系——按切割质量分面",
       x = "克拉数", y = "价格（美元）",
       color = "切割质量") +
  theme_minimal(base_size = 10) +
  theme(legend.position = "none")

本讲小结

• 为什么可视化：Anscombe 四重奏揭示了数字统计掩盖真相的风险；可视化分为探索性（EDA）与展示性两种用途，ggplot2 对两者都适用

• base R 作图：plot()、hist()、barplot()、boxplot() 无需加载包，适合快速探索；语法不统一、默认美观度低是其主要局限

• ggplot2 语法逻辑：数据 + aes() 映射 + geom_*() 几何对象 = 一张图；图层用 + 叠加；aes() 内是映射（按变量变化），aes() 外是固定值

• 分类变量：geom_bar()（自动计数）/ geom_col()（已有计数）；reorder() 排序；position = "dodge"/"fill" 控制分组方式；geom_text() 添加标签

• 数值变量：geom_histogram() 展示分布，binwidth 是关键参数；geom_density() 是平滑版，适合多组比较；geom_boxplot() 五数概括，异常值一目了然

• 双变量关系：geom_point() + geom_smooth() 看数值×数值关系；geom_jitter() 处理点重叠；geom_violin() 同时展示分布形状与分组

• 多变量扩展：color/size/shape 映射引入第三维度；facet_wrap() 单变量分面；facet_grid() 双变量矩阵分面；theme_*() 一行改变整体风格

课后练习

基础练习（必做）

1. 使用 mpg 数据，用 geom_bar() 绘制各 manufacturer（品牌）的车辆数量条形图，按数量降序排列，并添加数字标签
2. 使用 diamonds 数据，分别绘制 carat（克拉数）的直方图（至少尝试三种不同的 bins 值）和密度图，比较两种图形传达的信息有何差异
3. 使用 mpg 数据，绘制 class（车型）× hwy（油耗）的分组箱线图，并叠加小提琴图，观察哪种车型的油耗分布最分散

进阶挑战（选做）

1. 使用 diamonds 数据，制作一张展示 cut（切割质量）× color（颜色）的百分比堆叠条形图，使 x 轴按钻石总数从多到少排序（提示：先 count() 再 left_join() 总数）
2. 使用 mpg 数据，制作一张散点图展示 displ（排量）与 hwy（油耗）的关系，同时用 color 映射 drv（驱动方式），用 facet_wrap() 按 year（年份）分面，并添加各面的线性趋势线

下讲预告

第8讲：数据可视化（下）

• 精细控制坐标轴：scale_x_*()、scale_y_*() 与坐标变换
• 配色系统：scale_color_brewer() / scale_fill_viridis_*() 与自定义配色
• 主题深度定制：theme() 的字体、网格线、图例位置等
• 特殊图表：热力图（geom_tile()）、折线图（geom_line()）、面积图（geom_area()）
• 图形的保存与输出：ggsave() 与分辨率控制
• 综合实战：从一份"素颜"图到发表级别的完整美化流程

提示

本讲打好了"用对图"的基础——知道什么数据用什么图形。下一讲专攻"画好图"——让图形在美观度和信息传递上都达到专业水准。

谢谢！

第7讲：数据可视化（上）

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「图形是数据最诚实的镜子——它展示你的数据真正是什么，而不是你以为它是什么。」

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