ggplot2高级:使用ggproto构建自己的图层(三)

2019-12-10 本文已影响0人 xuzhougeng

创建新的geom

相对于创建新的"stat", 创建新的"geom"会将难一些，因为这需要你懂得一些grid知识。因为ggplot2基于grid，所以你得要学一些用grid绘图的知识。如果你真的打算学习如何新增一个新的"geom"，Hadley推荐你买Paul Murrell所著的R绘图系统。里面介绍所有和用"grid"绘图相关的知识。

一个简单的geom

让我们先从一个简单的案例入手，尝试实现一个类似于geom_point()的图层

# ggproto原型
GeomSimplePoint <- ggproto("GeomSimplePoint", Geom,
                           required_aes = c("x","y"),
                           default_aes = aes(shape = 19, size = 0.1, colour = "black"),
                           draw_key = draw_key_point,
                           
                           draw_panel = function(data, panel_params, coord){
                             coords <- coord$transform(data, panel_params)
                             grid::pointsGrob(
                               coords$x, coords$y,
                               pch = coords$shape,
                               size = unit(coords$size, "char"),
                               gp = grid::gpar(col=coords$colour)
                             )
                             
                           }
)
# 图层函数
geom_simple_point <- function(mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity",
                              position = "identity", na.rm = FALSE, show.legend = NA,
                              inherit.aes = TRUE, ...){
  
  layer(geom = GeomSimplePoint, mapping = mapping, data = data, stat = stat,
        position = position, show.legend = show.legend, inherit.aes = inherit.aes,
        params = list(na.rm = na.rm, ...))
}                       

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + 
  geom_simple_point()

geom-simple-point

上面的代码和构建新的"stat"非常的相似，我们同样需要为4块内容提供属性/方法

required_aes: 用户所必需的提供的美术属性
default_aes: 默认的美学属性值
draw_key: 提供在图例(legend)绘制关键信息的函数，可用?draw_key查看帮助文档
draw_panel: 这里就是见证奇迹的地方。该函数接受三个参数作为输入，返回一个grid的"grob"对象。它在每个面板(panel)运行一次。由于它是最复杂的内容，因此我们有必要详细地介绍它。

draw_panel有三个参数

data: 数据框，每一列都是一个美学属性
panel_params: 一个列表，里面是coord产生的每个面板的参数。你需要将其当做一个不透明的数据结构: 不要看里面的细节，只要将其传递给coord方法。
coord: 一个描述坐标系统的对象

你需要共同使用panel_params和coord才能对数据进行转换，即coords <- coord$transform(data, panel_params)。这会创建一个数据框，里面的位置变量会被缩放到0-1之间。得到缩放数据用于调用"grid"的grob函数。(非笛卡尔坐标系统的数据转换比较复杂，你最好是将数据转成已有ggplot2的"geom"所接受的格式，然后传递)。

分组geoms

上一步我们用到的是draw_panel，也就是为每一行元素创建一个图形元素，比如说上面的GeomSimplePoint就是每一行一个点，这是最常见的情况。当然，如果你想为每一个分组绘制一个图形元素，那么我们应该使用draw_group()。

我们用一个简化版的GeomPolygon为例讲解这个知识点:

GeomSimplePolygon <- ggproto("GeomPolygon", Geom,
                             required_aes = c("x", "y"),
                             default_aes = aes(
                               colour = NA, fill = "grey20", size = 0.5,
                               linetype = 1, alpha = 1
                             ),
                             
                             draw_key = draw_key_polygon,
                             
                             draw_group = function(data, panel_params, coord){
                               n <- nrow(data)
                               if (n <= 2) return(grid::nullGrob())
                               
                               coords <- coord$transform(data, panel_params)
                               
                               first_row <- coords[1, , drop = FALSE]
                               
                               grid::polygonGrob(
                                 coords$x, coords$y,
                                 default.units = "native",
                                 gp = grid::gpar(
                                   col = first_row$colour,
                                   fill = scales::alpha(first_row$fill, first_row$alpha),
                                   lwd = first_row$size * .pt,
                                   lty = first_row$linetype
                                 )
                               )                                                          
                             }
                            )

geom_simple_polygon <- function(mapping = NULL, data = NULL, stat = "chull",
                                position = "identity", na.rm = FALSE, 
                                show.legend = NA, inherit.aes = TRUE, ...){
  layer(
    geom = GeomSimplePolygon, mapping = mapping, data = data, stat = stat,
    position = position, show.legend = show.legend, inherit.aes = inherit.aes,
    params = list(na.rm = na.rm, ...)
  )
  
}

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
  geom_point() + 
  geom_simple_polygon(aes(colour = class), fill = NA)

这里有几个注意点

我们重写了draw_group()而不是draw_panel(), 这是因为我们希望polygon是按照绘制，而不是按行绘制。
我们分组数据中不到两行，也就是没有足够的数据点去绘制polygon，因此我们返回了一个nullGrob()。你认为认为这是图形上的NULL: 这是一个grob对象，什么也不画，并且也不占任何空间
在单位上，x和y都应该是native的单位。(默认pointGrob()的单位就是native，因此我这里没有做修改)。多边形线的宽度(lwd)取决于点的大小，而ggplot2计算的点大小返回的mm单位结果，因此作者将其和.pt相乘，将其调整为内部lwd接受的输入。

如果你将我们写的和实际的GeomPolygon比较，你会发现后者重写了draw_panel()，这是因为他用了一些小技巧来创建polygonGrob()从而在一次运行中得到多个polygon。这虽然更加复杂，但是在性能上更优秀。

Collective geoms

从已有的Geom中继承

有些时候，你只想对已有的图层做一些小的修改。在这种情况下，除了从Geom继承以外，你还可以从已有的子类中继承。举个例子，我们可能想要更改GeomPolygon的默认值，使其更好的在StatChull中工作:

#GeomPolygonHollow继承自GeomPolygon
GeomPolygonHollow <- ggproto("GeomPolyHollwo", GeomPolygon,
                             default_aes = aes(colour = "black", fill = NA,
                                               size = 0.5, linetype = 1, 
                                               alpha = NA))
# layer的stat来自于创建新的stat定义的StatChull
geom_chull <- function(mapping = NULL, data = NULL,
                       position = "identity", na.rm = FALSE, show.legend = NA,
                       inheirt.aes = TRUE, ...){
  layer(stat = StatChull, geom = GeomPolygonHollow, data = data, mapping = mapping,
        position = position, show.legend = show.legend, inherit.aes = inheirt.aes,
        params = list(na.rm = na.rm, ...))
}


ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + 
  geom_point() + 
  geom_chull()

尽管最终的geom_chull不允许你用更改"stat"对应的"geom", 但是在当前的情况下，凸壳最应该用的"geom"应该就是多边形。

inherit-from-existed-geom

练习题

比较GeomPoint和GeomSimplePoint
比较GeomPolygon和GeomSimplePolygon

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一个简单的geom

分组geoms

从已有的Geom中继承

练习题

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