ggplot2与lattice：现代统计图形比较

"ggplot2图形-v833／v831_datasheet_v1.0" 本文将探讨两种R语言中的统计图形库——lattice和ggplot2，它们都是用于创建复杂且富有洞察力的图形的重要工具。首先，lattice库由Sarkar在2010年推出，它基于grid包，设计灵感来源于Cleveland在1993年的Trellis图形概念。lattice的主要特点是利用分类变量将数据划分为多个子集，对每个子集单独绘制图形，这种方式类似于统计学中的条件分析。这种方法让用户能够更清晰地观察不同分组之间的差异。 接着，我们转向ggplot2，由Wickham在2009年创建，它旨在提供一种更为直观且美观的图形系统。ggplot2结合了基础图形系统的简洁性和lattice的灵活性，同时基于Wilkinson的"The Grammar of Graphics"理论。这个图形系统不仅易于使用，还允许用户通过一系列有序的层（如数据、几何对象、坐标系统和主题）来构建复杂的图形，使得制图过程更具结构化和模块化。 ggplot2相比于lattice的一个显著优势是它的设计理念，它降低了用户面对复杂选项时的困惑。ggplot2通过其强大的语法，使得代码更加简洁，用户可以快速地创建出具有专业水准的图形。此外，ggplot2还支持丰富的自定义选项，包括颜色、形状、大小、透明度等，从而实现对图形细节的精确控制。 在R语言中，lattice和ggplot2都是现代统计图形的重要组成部分。谢益辉在2010年的著作中强调了知识的自由传播，采用了Creative Commons许可，允许读者免费获取和分享这本书，同时也鼓励对作品进行改进和扩展。他希望通过这样的方式促进知识的传播和R语言社区的发展，尤其是对于那些受益于R语言的人们。 lattice和ggplot2为R语言用户提供了强大的数据可视化工具。lattice以其Trellis图形概念提供条件作图，而ggplot2则通过其Grammar of Graphics理论，提供了更加用户友好的界面和高度定制化的图形能力。这两个库都是R语言生态系统中不可或缺的一部分，对于数据科学家和统计学家来说，掌握它们是提升数据分析能力的关键。