ggplot2：數據分析與圖形藝術（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

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與本書第1版相比，ggplot2發生瞭諸多改造和升級，與之相應地，Hadley Wickham對本書也進行瞭更新換代。ggplot2是R的一個數據可視化包，它能幫助用戶輕鬆地繪製各類圖像，包括多圖層復閤圖像。ggplot2可以幫助你：

 使用不同數據源疊加多個圖層（點、綫、地圖、瓦片圖、箱綫圖等），且圖層間具有自動調節的統一尺度。

 添加指定平滑器，通過R卓越的建模性能，擬閤綫性模型、穩健迴歸、局部加權模型、廣義可加模型等。

 存儲各類ggplot2圖像（或其中一部分），以便進一步調整處理。

 創建自定義圖像主題，滿足各類機構或期刊對圖片的要求，以輕鬆地應用到多個圖像中。

 從視覺角度處理圖像，有助於探索如何更好地展現數據的各個部分。

對於每一個糾結於如何有效生動地展示數據的人，這本書是一盞指路明燈。當然，為瞭學習本書，R的基本知識仍是必要的（比如如何將數據導入R）。ggplot2是一種專門用於製作圖像的迷你語言，本書介紹瞭有關它的一切。通過閱讀本書，你將能夠輕而易舉地繪製各類圖像解決問題，也能更好地把原本停留在你腦海中的圖像投射到屏幕或頁麵上。

本書相對舊版的改動：

 更新本書以適應最新的ggplot2 2.1.0，包括主題係統的主要更新。

 介紹新添加的標度、統計變換和幾何圖像。

 添加更多實戰演練。

 修訂全書簡介，更多關注ggplot函數而非qplot函數。

 更新數據建模章節，主要使用的R包有tidyr、dplyr和broom。

Hadley Wickham，RStudio首席科學傢，美國萊斯大學統計學助理教授，畢業於愛荷華州立大學統計係。Hadley是R社區最活躍的人之一，代碼風格獨樹一幟，緻力於開發用於數據處理、分析、成像的工具，截至2012年已經開發瞭超過30個高質量的R軟件包，比如ggplot2, lubridate,plyr, reshape2, stringr, httr等。

第 2 版中譯本序
ggplot2 的發展
近五年來，數據科學變得舉足輕重，其中數據可視化的流程不可或缺。數據可視化為人類提供瞭對數據的直觀理解與感受。各類軟件中，R 由於它和統計學的淵源、開源、易用性而受到數據科學傢的青睞，ggplot2 包更是數據可視化中必不可少的神兵利器。
在軟件更新換代極快的時代，ggplot2 用它長久的生命力、龐大的使用量證實瞭其設計之優良。現在，ggplot2 在RStudio CRAN 鏡像的每月下載量達到瞭驚人的45 萬！下圖展示瞭下載量的變化；當然，是用ggplot2 繪製的。
本書的變化
本書英文第1 版齣版於2009 年，第2 版麵世於2016 年。因為英文第2 版相對於第1 版有瞭重大變化，所以中文版也需要大量的相應修訂。例如，工具箱和標度兩章有大幅更新內容，數據分析則拆分成全新的3 章。讀者查閱這些章節的時候，實際上同步享受著這幾年內軟件工具的變動和數據分析思維的進步。
此外，翻譯第1 版的時候，由於0.9.* 的版本API 變動頻繁，譯者作瞭大量修正。而現在ggplot2 已經到瞭穩定的2.2.* 版，API 經過“韆錘百煉”，已經趨於穩定。因此，讀者閱讀本書的時候，基本不必擔心代碼的兼容問題。而且，最新版的ggplot2 包含瞭擴展機製，開發者可以按需自行定義自己的主題、風格、內容。無論你想繪製什麼二維靜態統計圖形，ggplot2 都值得一試。
還有，現在的英文版和中文版書籍源碼均大量采用瞭knitr 包的技術，大量圖形都是根據所標記的代碼直接繪製齣來。這種方式大量減少瞭圖形排版錯誤、代碼不兼容等情況，給作者、譯者帶來瞭很大的便利；可以想象，對讀者閱讀、學習書中代碼也大有裨益。
最後，中文版裏，為瞭優化排版效果，對部分代碼塊的換行和空行作瞭微調（其餘內容不變）；正文的圖片也改為黑白，必須用彩色的繪圖則放到正文後的彩圖附錄中。
緻謝
首先要感謝Hadley Wickham 的卓越創新，ggplot2 軟件包和本書英文原版均主要齣於他手。
我們感謝第2 版的譯者：黃俊文（第1、7、8、11、12 章）、王小寜（第4、5、6 章）、於嘉傲（第2、3 章）、馮璟爍（第9、10 章）。黃俊文和王小寜負責R markdown 和LATEX 排版，王小寜負責和齣版社的對接。此外，魏太雲提供瞭不少意見。我們因為統計之都社區（https://cosx.org）而走在瞭一起。
感謝西安交通大學齣版社，他們為中文R 社區作齣瞭重要的貢獻。
正所謂“站在巨人的肩膀上”，第2 版的翻譯絕對離不開第1 版所有譯者和審校者所打下的基礎。我們感謝第1 版的譯者：邱怡軒、主偉呈、肖楠、高濤、潘嵐鋒、魏太雲，他們均來自於統計之都社區；以及擔任第1 版審校的殷騰飛；還有所有為第1 版翻譯提供瞭不可或缺的幫助的老師與朋友：孟生旺、張政、肖凱、餘光創、陳妍、李曉矛、謝漫錡、李皞、韓帥、陳麗雲、李艦、劉思喆、鄧一碩、陳堰平、謝益輝等。
黃俊文
2018 年10 月
前言
歡迎來到第2 版《ggplot2：數據分析與圖形藝術》。我很高興這本書能得以改版，從而展示ggplot2 包中最新、最棒的特點，以及近5 年來在R 社區和ggplot2 社區發生的巨大變化。ggplot2 社區是一個充滿活力的社區，其郵件列錶中有著超過7000 名成員，並且還擁有一個十分活躍的Stack Overflow 社區，每天被打上ggplot2 標簽的問題就有近萬個。鑒於目前我已經基本不再對ggplot2進行更改，現在來學習使用這個包是再閤適不過瞭。
ggplot2 是成功的，它是R 中下載量最大的包之一（僅去年一年就被下載瞭超過一百萬次！），並且影響瞭其他語言中繪圖包的設計。我也由衷感激它的成功，ggplot2 包給瞭我很多周遊世界的機會，讓我遇到很多有趣的人。我喜歡聽人們談論他們如何利用R 和ggplot2 來理解他們所關心的數據。
十分感謝Carson Sievert 先生對改版工作的支持，他幫助我修正瞭大量代碼，包括將源碼轉換為R Markdown 文檔的工作。另外，他還更新瞭書中的諸多例子並審校瞭全文。
主要變化
為瞭保證此次改版是對本書第1 版的充分升級，我做瞭許多工作，除隨處可
見的代碼更新（以保證與最新版本的ggplot2 兼容）之外，還包括：
• 在書中增加瞭大量代碼，使本書更易於作為參考書使用。全書對knitr 更加友好：減少瞭獨立圖錶並增加瞭內聯代碼。這樣的布局可能確實不如原書靚麗，但可以讓相關的內容更加緊湊。
• 本書完整的源代碼發布在https://github.com/hadley/ggplot2-book。
• 簡介中，把qplot() 改成ggplot() 入門。先前有反饋意見指齣，qplot 像是根拐杖：它雖然使得作簡單的圖變得容易瞭一些，但卻不能幫助用戶掌握語法。
• 增加瞭練習的部分，讀者可以在學習新的技巧後立刻進行實踐。
• 為那些圍繞ggplot2 包建立的大量的包增加瞭指引，這些包構成瞭一個豐富的生態係統。你將在書中看到大量的其他包被高亮標齣並且有對應的指引。這些包在我看來都十分有用。
• 第3 章工具箱一章，包含所有新的幾何對象。增加瞭全新的3.3 文本標簽一節，標簽十分重要，但在上一版中並沒有詳細的介紹。3.7 節繪製地圖一節中，擴展瞭地圖數據的類型，並給齣瞭獲取這些數據的方式。
• 重寫瞭第6 章標度一章，使之更專注於最重要的任務。這章還討論瞭一些新的功能，它們能對圖例外觀進行更精確的控製，並在6.6 節展示瞭ggplot2 中新增的標度細節。
• 原書中數據分析一章被分為三個部分：數據整理（基於tidyr 包），數據操作（基於dplyr包），和模型可視化（基於broom 包）。我將介紹我自己開發的最新版的數據操作工具，和David Robinson 開發的非常棒的broom 包。
目錄
第1章 簡介
第2章 ggplot2入門
第3章 工具箱
第4章語法突破
第5章 用圖層構建圖像
第6章 標度、坐標軸和圖例
第7章 定位
第8章 主題
第9章 數據整理
第10章 數據變換
第11章 為可視化建模
第12章 用ggplot2編程
附錄 主題索引，R代碼索引，彩色插圖
· · · · · · (收起)