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学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素，可以初步绘制出需要展示的图形，legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置，图形精雕细琢，那theme有什么用呢？
theme是解决图是否美观的一个工具，其与scale最大的区别在于不受数据左右。先把scale做好，就是一张合格的图；再处理theme，则是一张出色的图。
载入数据，R包
library(ggplot2) #载入数据 data(diamonds) set.seed(1234) diamond <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 2000), ] # 绘制初始图形 p <- ggplot(data = diamond) +geom_point(aes(x=carat, y=price, colour=color,shape=cut)) + labs(title="学习ggplot2可视化",subtitle = "参数好多学不会？",caption = "熟能生巧") p
可以看到上图的标题，轴标签和图例已经默认设置好了，是否可以个性化修改呢？当然可以！！！
R控制台输入?theme即可以看到theme函数的大量参数，可以实现更改图形外观的大多数要求，有四种主要类型：
element_text()：使用element_text()函数设置基于文本的组件，如title,subtitle 和caption等。element_line()：使用element_line()设置基于线的组件，如轴线，主网格线和次网格线等。element_rect()：使用element_rect()修改基于矩形的组件，如绘图区域和面板区域的背景。element_blank()：使用element_blank()关闭显示的主题内容。
精雕细琢
1 修改标题，坐标轴
由于绘图和轴标题是文本组件，使用element_text()参数修改。
p + theme(plot.title=element_text(size=20, face="bold", color="skyblue", #颜色 hjust=0.5, #调整位置，正中间 lineheight=1.2))
设置title的尺寸，颜色，线高，位置
/
设置subtitle和caption
p+theme(plot.subtitle=element_text(size=15,
face="bold",
color="red",
hjust=0.5), # subtitle
plot.caption=element_text(size=15)) # caption
修改坐标轴
p + theme(axis.title.x=element_text(vjust=1, size=20), # X axis title axis.title.y=element_text(size=10, color = "blue"), # Y axis title axis.text.x=element_text(size=10, angle = 45, color = "red", vjust=.5), # X axis text axis.text.y=element_text(size=10)) # Y axis text
以上示例涵盖了一些常用的主题修改，其中
vjust，控制标题（或标签）和绘图之间的垂直间距。hjust，控制水平间距。将其设置为0.5将标题居中。face，设置字体（“plain”，“italic”，“bold”，“bold.italic”）
2 修改图例
设置图例标题，文本和键的样式
图例的关键是像元素一样的图形，因此使用element_rect()函数进行设置。
p+theme(legend.title=element_text(size=15, color="firebrick"),
legend.text=element_text(size=10),
legend.key=element_rect(fill='green'))
删除图例和更改图例位置
图例是主题的一个方面，因此可以使用theme()功能进行修改。其中legend.justification参数可以将图例设置在图中，legend.position参数用来将图例设置在图表区域，其中x和y轴的位置(0,0)是在图表的左下和(1,1)是右上角。
# No legend -------------------------------------------------- p + theme(legend.position="None") + labs(subtitle="No Legend") # legend at the bottom and horizontal ------------------------ p + theme(legend.position="bottom", legend.box = "horizontal") + labs(subtitle="Legend bottom") # legend at bottom-right, inside the plot -------------------- p + theme(legend.title = element_text(size=12, color = "salmon", face="bold"), legend.justification=c(1,0), legend.position=c(0.95, 0.05), legend.background = element_blank(), legend.key = element_blank()) + labs(subtitle="Legend: Bottom-Right Inside the Plot")
3 修改绘图背景，主轴和次轴
更改绘图背景
# 更改绘图背景和绘图区域 p + theme(panel.background = element_rect(fill = 'grey80'), plot.background=element_rect(fill="khaki"), plot.margin = unit(c(3, 2, 1, 1), "cm")) + #设置绘图区域距离边的据类，上，右，下，左 labs(title="Modified Background", subtitle="Change Plot Margin")
更改主次网格线以及X,Y坐标轴
# Change Plot Background elements ----------------------------------- p + theme( panel.grid.major = element_line(colour = "burlywood", size=1.5), panel.grid.minor = element_line(colour = "tomato", size=0.25, linetype = "dashed"), panel.border = element_blank(), axis.line.x = element_line(colour = "darkorange", size=1.5, lineend = "butt"), axis.line.y = element_line(colour = "skyblue", size=1.5)) + labs( subtitle="Change Major and Minor grid, Axis Lines")
删除主，次网格线，边框，轴标题，文本和刻度
p + theme(panel.grid.major = element_blank(), #主网格线 panel.grid.minor = element_blank(), #次网格线 panel.border = element_blank(), #边框 axis.title = element_blank(), #轴标题 axis.text = element_blank(), # 文本 axis.ticks = element_blank()) + labs(title="Modified Background", subtitle="Remove major and minor axis grid, border, axis title, text and ticks")
4 默认主题以及自定义主题
ggplot2 自带主题
theme_grey()为默认主题，theme_bw()为白色背景主题，theme_classic()为经典主题。 p + theme_bw() + labs(subtitle="Change theme_bw")
ggplot2 扩展包主题
library(ggthemes) p + theme_economist() + labs(subtitle="Change theme_economist") #其他可选 #theme_economist theme_economist_white theme_wsj theme_excel theme_few #theme_foundation theme_igray theme_solarized theme_stata theme_tufte
自定义主题
可根据常见需要自定义常用主题
p + theme_MJ() + labs(subtitle = "Change theme_MJ")
学习ggplot2的八大基本元素，了解legend的基本设置后，现在也清楚了主题的相关设置，就可以画出一张出色的图了😄
