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闲来无事，整理了一下自己的绘图笔记，顺便分享到CSDN上。

一、介绍

气泡图（Bubble Plot）是一种常用的数据可视化方法，用于展示三个变量之间的关系。气泡图的特点是通过气泡的大小、颜色和位置来表达数据中的多维信息。在R中，ggplot2包是绘制气泡图的强大工具，它通过灵活的语法和丰富的可定制选项，能够帮助我们轻松地创建直观、清晰的数据可视化图表。

气泡图的基本构成

气泡图通常需要三个重要的变量：
X轴和Y轴：用来表示两个变量的关系，通常是数据的主要趋势或分类。
气泡的大小：反映第三个变量的大小或频率，通常用于显示量化信息。
气泡的颜色：用来表示变量的不同类别或对比性强的数据特征。

二、绘图

假设我们有一个数据集：包括x、y、size和group，其中x和y代表位置坐标，z代表气泡的大小，group设置气泡的颜色类别。我们可以通过以下代码利用ggplot2包来绘制气泡图：

rm(list = ls())
library(ggplot2)set.seed(1)
#定义一个随机的数据集
df=data.frame(x=c(rnorm(20,1,3),rnorm(20,5,3),rnorm(20,10,3),rnorm(20,15,3),rnorm(20,20,3),rnorm(20,25,3)),y=c(rnorm(20,1,3),rnorm(20,5,3),rnorm(20,10,3),rnorm(20,15,3),rnorm(20,20,3),rnorm(20,25,3)),z=rnorm(120,20,100),group=rep(LETTERS[1:6],each=20))

数据集如下图所示

利用ggplot2绘制气泡图

p=ggplot()+#x和y代表位置坐标，z代表气泡的大小，group设置气泡的颜色类别，alpha设置透明度geom_point(data=df,aes(x=x,y=y,color=group,size=z),alpha=0.8)+ #设置气泡颜色scale_color_manual(values = c("#4766c2","#96dd73","#f9bc34","#e84545","#51b1d6",'#59ab85','#fc7f4a'))+#设置主题theme_bw()+#设置气泡大小范围scale_size_continuous(range = c(1,10))+theme(legend.position = 'none', #删除图例panel.grid.minor = element_blank(), #删除次gridpanel.grid.major = element_line(linewidth = 0.4), #设置主gridaxis.text = element_text(size=14), #坐标轴text设置axis.title = element_text(size=16))+ #坐标轴lab设置labs(x='x',y='Y') #x和y轴lab设置
p
ggsave(p,file='1.pdf',width = 5,height = 4)

这个配色还是蛮好看的。

三、总结

利用R中的ggplot2包绘制气泡图，是一种直观而有效的数据可视化方式。通过调整气泡的大小、颜色以及坐标轴的设置，可以展示多维数据的关系。气泡图在多个领域都有广泛的应用，尤其是在需要展示三个变量关系的情况下，其清晰且富有表现力的图形特征，使得它成为数据分析和决策支持中不可或缺的工具之一 (文中介绍及结论来自Chatgpt4.0，我是真的懒得扩展这些东西，真想只放代码)。