ggplot2：数据分析与图形艺术（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
与本书第1版相比，ggplot2发生了诸多改造和升级，与之相应地，Hadley Wickham对本书也进行了更新换代。ggplot2是R的一个数据可视化包，它能帮助用户轻松地绘制各类图像，包括多图层复合图像。ggplot2可以帮助你：
使用不同数据源叠加多个图层（点、线、地图、瓦片图、箱线图等），且图层间具有自动调节的统一尺度。
添加指定平滑器，通过R卓越的建模性能，拟合线性模型、稳健回归、局部加权模型、广义可加模型等。
存储各类ggplot2图像（或其中一部分），以便进一步调整处理。
创建自定义图像主题，满足各类机构或期刊对图片的要求，以轻松地应用到多个图像中。
从视觉角度处理图像，有助于探索如何更好地展现数据的各个部分。
对于每一个纠结于如何有效生动地展示数据的人，这本书是一盏指路明灯。当然，为了学习本书，R的基本知识仍是必要的（比如如何将数据导入R）。ggplot2是一种专门用于制作图像的迷你语言，本书介绍了有关它的一切。通过阅读本书，你将能够轻而易举地绘制各类图像解决问题，也能更好地把原本停留在你脑海中的图像投射到屏幕或页面上。
本书相对旧版的改动：
更新本书以适应最新的ggplot2 2.1.0，包括主题系统的主要更新。
介绍新添加的标度、统计变换和几何图像。
添加更多实战演练。
修订全书简介，更多关注ggplot函数而非qplot函数。
更新数据建模章节，主要使用的R包有tidyr、dplyr和broom。
作者简介
Hadley Wickham，RStudio首席科学家，美国莱斯大学统计学助理教授，毕业于爱荷华州立大学统计系。Hadley是R社区最活跃的人之一，代码风格独树一帜，致力于开发用于数据处理、分析、成像的工具，截至2012年已经开发了超过30个高质量的R软件包，比如ggplot2, lubridate,plyr, reshape2, stringr, httr等。
目录信息
ggplot2 的发展
近五年来，数据科学变得举足轻重，其中数据可视化的流程不可或缺。数据可视化为人类提供了对数据的直观理解与感受。各类软件中，R 由于它和统计学的渊源、开源、易用性而受到数据科学家的青睐，ggplot2 包更是数据可视化中必不可少的神兵利器。
在软件更新换代极快的时代，ggplot2 用它长久的生命力、庞大的使用量证实了其设计之优良。现在，ggplot2 在RStudio CRAN 镜像的每月下载量达到了惊人的45 万！下图展示了下载量的变化；当然，是用ggplot2 绘制的。
本书的变化
本书英文第1 版出版于2009 年，第2 版面世于2016 年。因为英文第2 版相对于第1 版有了重大变化，所以中文版也需要大量的相应修订。例如，工具箱和标度两章有大幅更新内容，数据分析则拆分成全新的3 章。读者查阅这些章节的时候，实际上同步享受着这几年内软件工具的变动和数据分析思维的进步。
此外，翻译第1 版的时候，由于0.9.* 的版本API 变动频繁，译者作了大量修正。而现在ggplot2 已经到了稳定的2.2.* 版，API 经过“千锤百炼”，已经趋于稳定。因此，读者阅读本书的时候，基本不必担心代码的兼容问题。而且，最新版的ggplot2 包含了扩展机制，开发者可以按需自行定义自己的主题、风格、内容。无论你想绘制什么二维静态统计图形，ggplot2 都值得一试。
还有，现在的英文版和中文版书籍源码均大量采用了knitr 包的技术，大量图形都是根据所标记的代码直接绘制出来。这种方式大量减少了图形排版错误、代码不兼容等情况，给作者、译者带来了很大的便利；可以想象，对读者阅读、学习书中代码也大有裨益。
最后，中文版里，为了优化排版效果，对部分代码块的换行和空行作了微调（其余内容不变）；正文的图片也改为黑白，必须用彩色的绘图则放到正文后的彩图附录中。
致谢
首先要感谢Hadley Wickham 的卓越创新，ggplot2 软件包和本书英文原版均主要出于他手。
我们感谢第2 版的译者：黄俊文（第1、7、8、11、12 章）、王小宁（第4、5、6 章）、于嘉傲（第2、3 章）、冯璟烁（第9、10 章）。黄俊文和王小宁负责R markdown 和LATEX 排版，王小宁负责和出版社的对接。此外，魏太云提供了不少意见。我们因为统计之都社区（https://cosx.org）而走在了一起。
感谢西安交通大学出版社，他们为中文R 社区作出了重要的贡献。
正所谓“站在巨人的肩膀上”，第2 版的翻译绝对离不开第1 版所有译者和审校者所打下的基础。我们感谢第1 版的译者：邱怡轩、主伟呈、肖楠、高涛、潘岚锋、魏太云，他们均来自于统计之都社区；以及担任第1 版审校的殷腾飞；还有所有为第1 版翻译提供了不可或缺的帮助的老师与朋友：孟生旺、张政、肖凯、余光创、陈妍、李晓矛、谢漫锜、李皞、韩帅、陈丽云、李舰、刘思喆、邓一硕、陈堰平、谢益辉等。
黄俊文
2018 年10 月
前言
欢迎来到第2 版《ggplot2：数据分析与图形艺术》。我很高兴这本书能得以改版，从而展示ggplot2 包中最新、最棒的特点，以及近5 年来在R 社区和ggplot2 社区发生的巨大变化。ggplot2 社区是一个充满活力的社区，其邮件列表中有着超过7000 名成员，并且还拥有一个十分活跃的Stack Overflow 社区，每天被打上ggplot2 标签的问题就有近万个。鉴于目前我已经基本不再对ggplot2进行更改，现在来学习使用这个包是再合适不过了。
ggplot2 是成功的，它是R 中下载量最大的包之一（仅去年一年就被下载了超过一百万次！），并且影响了其他语言中绘图包的设计。我也由衷感激它的成功，ggplot2 包给了我很多周游世界的机会，让我遇到很多有趣的人。我喜欢听人们谈论他们如何利用R 和ggplot2 来理解他们所关心的数据。
十分感谢Carson Sievert 先生对改版工作的支持，他帮助我修正了大量代码，包括将源码转换为R Markdown 文档的工作。另外，他还更新了书中的诸多例子并审校了全文。
主要变化
为了保证此次改版是对本书第1 版的充分升级，我做了许多工作，除随处可
见的代码更新（以保证与最新版本的ggplot2 兼容）之外，还包括：
• 在书中增加了大量代码，使本书更易于作为参考书使用。全书对knitr 更加友好：减少了独立图表并增加了内联代码。这样的布局可能确实不如原书靓丽，但可以让相关的内容更加紧凑。
• 本书完整的源代码发布在https://github.com/hadley/ggplot2-book。
• 简介中，把qplot() 改成ggplot() 入门。先前有反馈意见指出，qplot 像是根拐杖：它虽然使得作简单的图变得容易了一些，但却不能帮助用户掌握语法。
• 增加了练习的部分，读者可以在学习新的技巧后立刻进行实践。
• 为那些围绕ggplot2 包建立的大量的包增加了指引，这些包构成了一个丰富的生态系统。你将在书中看到大量的其他包被高亮标出并且有对应的指引。这些包在我看来都十分有用。
• 第3 章工具箱一章，包含所有新的几何对象。增加了全新的3.3 文本标签一节，标签十分重要，但在上一版中并没有详细的介绍。3.7 节绘制地图一节中，扩展了地图数据的类型，并给出了获取这些数据的方式。
• 重写了第6 章标度一章，使之更专注于最重要的任务。这章还讨论了一些新的功能，它们能对图例外观进行更精确的控制，并在6.6 节展示了ggplot2 中新增的标度细节。
• 原书中数据分析一章被分为三个部分：数据整理（基于tidyr 包），数据操作（基于dplyr包），和模型可视化（基于broom 包）。我将介绍我自己开发的最新版的数据操作工具，和David Robinson 开发的非常棒的broom 包。
目录
第1章 简介
第2章 ggplot2入门
第3章 工具箱
第4章语法突破
第5章 用图层构建图像
第6章 标度、坐标轴和图例
第7章 定位
第8章 主题
第9章 数据整理
第10章 数据变换
第11章 为可视化建模
第12章 用ggplot2编程
附录 主题索引，R代码索引，彩色插图
· · · · · · (收起)
读后感
我读晚了。 网上有很多关于ggplot2的教程，大多不够系统，有很多原理上的东西没讲清楚。不知道原理的后果就是每次要做不太一样的图的时候，就要GOOGLE具体的图怎么画，因为不能理解图的生成过程和图的组成部件。这本书是ggplot的最初的开发者写的，不仅用很多例子讲了怎么用gg...
评分我看了一遍多一点，有点看不下去了，真的有点想吐的感觉，可能跟我这两天的心态有一定关系。但我师兄说，他当时看的是英文版，直到第5遍，他才慢慢地开始懂了，好吧，我要向他学习。 什么评论太短了，好吧，我再多啰嗦几句。 现在是试着做些笔记，想着尽量从更加系统、更加宏观...
评分很适合R语言的初学者，书中有大量的例子，也可以下载带源代码。将ggplot2的基本原理和操作讲解的还是很清楚的。真是佩服大神Hadley Wickham， 长的帅（耳钉很漂亮），将R的可操作性提高了一大截。但要想学好R的画图，光着一本是远远不够的。
评分这本书（第二版）主要有三部分： Part I: Getting Started，相当于Introduction，简单介绍ggplot2可以干哪些事； Part II: The Grammar，全书的精华，详细介绍了ggplot2背后的原理； Part III: Data Analysis，这部分在第三版中已经删了； 所以说如果稍微接触过ggplot2的话可以...
评分我读晚了。 网上有很多关于ggplot2的教程，大多不够系统，有很多原理上的东西没讲清楚。不知道原理的后果就是每次要做不太一样的图的时候，就要GOOGLE具体的图怎么画，因为不能理解图的生成过程和图的组成部件。这本书是ggplot的最初的开发者写的，不仅用很多例子讲了怎么用gg...
用户评价
这本书的另一个显著优点是其社区精神的体现。作者在介绍新的功能或解决特定版本兼容性问题时，常常会引用社区的智慧，并引导读者去探索相关的扩展包（extensions）。这让整本书读起来不像是孤立的知识点汇编，而是一张活生生的、不断生长的生态地图。我特别喜欢它对“为什么选择这个而不是那个”的哲学探讨。比如，在介绍不同的平滑拟合方法时，它不仅展示了代码，还讨论了每种方法背后的统计假设和适用场景，这对于需要向决策层解释分析结果的我来说，提供了坚实的理论后盾。它培养了一种批判性思维：不要盲目相信任何默认设置，而要根据数据的内在特征来选择最恰当的视觉编码。这本书就像一个优秀的导师，它既给你工具，又教你如何成为一个有思想的、负责任的数据可视化实践者，而不是一个简单的代码复读机。
评分对于我这种经常需要处理异构数据源的分析师来说，这本书关于数据重塑和映射的部分，简直是救命稻草。过去，我常常在数据清洗和准备阶段耗费大量时间，只为了让数据能被图形函数正确识别。而这本书，没有回避数据预处理的复杂性，而是巧妙地将数据转换的步骤融入到绘图流程中，让你在构建图形的每一步都能看到数据是如何被“塑形”以适应视觉表达的。特别是关于长宽数据格式转换的讨论，结合`tidyr`包的实际应用，让数据准备过程变得更加透明和可控。我过去习惯于在一个巨大的代码块里完成所有工作，但读完这本书后，我学会了用更模块化的方式来构建图形代码，使得调试和重用变得异常方便。每一个新的几何对象（geom）的引入，都伴随着对所需数据结构要求的明确说明，这种强耦合的思维训练，极大地提升了我对数据结构和图形表现之间关系的理解深度。
评分这本书简直是数据可视化领域的圣经，我简直不敢相信自己花了这么长时间才把它捧在手里。从最基础的图形概念搭建，到那些让人眼花缭乱的高级定制，作者似乎把ggplot2这门“魔法”的每一个咒语都拆解得清清楚楚。我尤其欣赏它那种循序渐进的教学方式，不像有些技术书籍上来就抛一堆晦涩难懂的函数让你硬啃。它更像是请了一位经验丰富的设计师在你旁边手把手教你，每一个图层的添加、每一次美学属性的映射，都有清晰的逻辑支撑。比如，它对“数据到图形”的思维转变指导，简直是醍醐灌顶。以前我画图总是在想“我该用哪个函数”，现在我开始思考“我的数据结构是什么样的，我希望观众看到什么关系”，这种底层思维的转变，比记住一百个参数设置都管用。而且，书中大量的真实世界案例分析，让我可以立刻将理论应用到我的实际工作中，那些关于时间序列分解图、地理空间数据的分面展示，都成了我报告中的亮点。这本书不仅教会了我“怎么做”，更重要的是教会了我“为什么这么做”，这才是区分普通操作者和数据艺术家的关键。
评分我必须承认，这本书的深度远远超出了我最初的预期。我本以为它会停留在基础的折线图和柱状图教程上，但它对高级统计图形和定制化包的介绍，着实让我眼前一亮。它不仅仅是`ggplot2`的官方指南，更像是一本关于“如何用R语言构建复杂数据叙事”的进阶手册。作者在讲解那些更具挑战性的主题，比如构建交互式图形的桥梁，或者如何高效地管理和渲染大量数据点时，那种沉稳和自信的态度，极大地增强了我攻克难关的信心。书中对性能优化的探讨，也显示了作者的专业性——毕竟，再漂亮的图，如果加载半天也毫无意义。它教会我如何识别性能瓶颈，并提供了一些实用的替代方案，这对于处理我们日常工作中动辄百万行的数据集来说，是至关重要的实用知识。这本书的价值，在于它将“能用”和“好用”、“高效”之间那道鸿沟给填平了。
评分这本书的排版和配图简直是一场视觉享受，这对于一本关于图形艺术的书来说，绝对是加分项。清晰的截图、对比鲜明的代码块，还有那些经过精心调优的最终图表示例，让学习过程变成了一种愉悦的探索。我之前用其他工具做图时，经常遇到一个问题：代码运行成功了，但图形看起来总像回事，却少了点“灵魂”。这本书在这方面给出了极大的启发，它深入探讨了颜色理论、字体选择和坐标轴的优化，这些细节往往是被初学者忽略的“魔鬼细节”。例如，书中有一章专门讲了如何通过调整主题元素来适应不同的演示场景，无论是打印在黑白报告上，还是展示在高清投影仪上，都能保持最佳的视觉效果。而且，作者在解释复杂统计图表（比如箱线图的变体或者多变量散点图）时，那种对图形语义的精准把握，让人感觉自己不仅仅是在编程，而是在进行一场严谨的视觉沟通。它成功地将统计学的严谨性与艺术设计的直观性完美地融合在了一起，这才是真正的高级技能。
评分一本比较实用的工具书，时不时的可以拿出来翻阅，对于一些问题还是讲解的比较深入的。
评分怎么说呢……我是看在hadley的面子上买的。但是……书写作的顺序比较混乱，有些函数前面没有提到就莫名其妙地拿出来用了，模模糊糊地看下去，发现后面才讲到……总体还是好懂的，但是外国人写的再翻译过来，确实不太好理解。
评分怎么说呢……我是看在hadley的面子上买的。但是……书写作的顺序比较混乱，有些函数前面没有提到就莫名其妙地拿出来用了，模模糊糊地看下去，发现后面才讲到……总体还是好懂的，但是外国人写的再翻译过来，确实不太好理解。
评分怎么说呢……我是看在hadley的面子上买的。但是……书写作的顺序比较混乱，有些函数前面没有提到就莫名其妙地拿出来用了，模模糊糊地看下去，发现后面才讲到……总体还是好懂的，但是外国人写的再翻译过来，确实不太好理解。
评分一本比较实用的工具书，时不时的可以拿出来翻阅，对于一些问题还是讲解的比较深入的。
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