快来给这个图表起个名字吧~

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本文作者：天善智能社区专家杜雨

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今天又是一个超级有趣的经济学人图表，名字真不好叫，先把代码撸完，你们爱叫啥叫啥吧~

首先大致分析一下该图表，全是矩形块 ，而且错位排列，柱形图，NO，条形图,NO，因为横纵位置都是错开的。

好像骂一句MMP，这图Economics到底是用撒做的，太无聊了。

不过呢，如果是用ggplot2的话，这图确实难不倒我，思路如下。

用geom_rect图层，还记得之前做过的那个方块面积图嘛，思路如出一辙，我们仅需获取所有矩形块四个角所在位置的点坐标即可。

#构造原始数据

mydata<-data.frame(China=c(30,8,6,7,14,11,22,3),SouthKorea=c(15,6,3,5,16,14,19,22))

根据以上数据标签构造作图数据。

#China组的矩形数据：

start_xmin<-seq(from=15,by=10,length=8)end_xmax<-seq(from=45,by=10,length=8)start_ymin<-cumsum(c(0,mydata[1:7,"China"]))end_ymax<-cumsum(mydata[,"China"])

以上构造了左侧那组矩形的所有边角坐标点，接下来计算矩形中心 坐标点：

mynewdata<-data.frame(start_xmin,end_xmax,start_ymin,end_ymax)mynewdata$label_x<-mynewdata$start_xmin+15mynewdata$label_y<-mynewdata$start_ymin+mydata$China/2

构造右侧矩形系列边角坐标点：

start_xmin<-seq(from=115,by=10,length=8)end_xmax<-seq(from=145,by=10,length=8)start_ymin<-cumsum(c(0,mydata[1:7,"SouthKorea"]))end_ymax<-cumsum(mydata[,"SouthKorea"])

#计算中心点位置

data1<-data.frame(start_xmin,end_xmax,start_ymin,end_ymax)data1$label_x<-data1$start_xmin+15data1$label_y<-data1$start_ymin+mydata$SouthKorea/2

合并左右侧数据

mynewdata<-rbind(mynewdata,data1)

mynewdata$value<-c(mydata$China,mydata$SouthKorea)

构造类别标签（图例填色需要）

label=rep(c("Food,beverages & tobacco","Clothing & footwear","Household & services","Health","Transport & communications","Leisure & education","Housing & household fuels","Others"),2)mynewdata$label<-labelmynewdata$label<-factor(mynewdata$label,levels=mynewdata$label[1:8],ordered=T)

图形可视化过程

library("ggplot2")

library("grid")

library("showtext")

library("Cairo")font.add("myfont","msyh.ttc")setwd("E:/数据可视化/R/R语言学习笔记/数据可视化/ggplot2/优秀R语言案例")

草图预览：

ggplot(mynewdata)+

geom_rect(aes(xmin=start_xmin, xmax =end_xmax, ymin =start_ymin, ymax =end_ymax,fill=label))

采集色板：

palette<-c("#007990","#68C1C7","#EBEBDF","#6DA091","#AAC4B9","#761618","#249BB3","#848587")

最终图形

CairoPNG(file="matirx_scatter.png",width=1200,height=600)showtext.begin()ggplot(mynewdata)+geom_rect(aes(xmin=start_xmin, xmax =end_xmax, ymin =start_ymin, ymax =end_ymax,fill=label))+geom_text(aes(x=label_x,y=label_y,label=paste0(value,"%")),family="myfont",size=6)+scale_y_continuous(limits=c(0,110),breaks=seq(0,100,10),label=seq(0,100,10))+scale_fill_manual(values=palette)+guides(fill=guide_legend(title=NULL,nrow=2)) +labs(title="Composition of nominal consumption per head in China and South Korea,2015",     subtitle="(% of total)",     caption="Sources:National Bureau of Stistics; The Economist Intelligence Unit.")+theme_void(base_family="myfont",base_size=20) %+replace%theme(      plot.title=element_text(size=25,hjust=0,lineheight=1.2),      legend.position=c(0.60,.95),      plot.caption=element_text(hjust=0),      axis.ticks.y=element_line(),      axis.ticks.length=unit(0.5,'cm'),      plot.margin=margin(1,1,1,1,unit="cm"),      axis.text=element_text(),      axis.text.x=element_blank(),)showtext.end()dev.off()

哈哈是不是很神奇呀，想不想学这么棒的技能，那就从ggplot2基础开始学起吧，冰冻三尺，非一日之寒，相信假以时日，你也可做的这么棒！

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