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ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ

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ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ [2018/08/10] – [リンク] adash333ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ [2020/08/12] – [2.白黒の折れ線グラフの作成] adash333
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 基本的には、<wrap em>ggplot()+theme_set(theme_classic())</wrap>を用いるのですが、具体的な方法を記載させていただきたいと思います。 基本的には、<wrap em>ggplot()+theme_set(theme_classic())</wrap>を用いるのですが、具体的な方法を記載させていただきたいと思います。
  
-===== 見出し ===== +===== ソースコード =====
-作成中+
  
 +https://colab.research.google.com/drive/1yPHODB6sgUU9OJx48tEibAF9rnUHDv-s?usp=sharing
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +===== 開発環境 =====
 +https://rstudio.cloud/
 +
 +2018年8月現在、メールアドレスを登録するのみで、無料です。
 +
 +[[https://rstudio.cloud/|RStudio Cloud]]のconsole画面（画面左下）で、<wrap hi><wrap em>install.packages("tidyverse")</wrap></wrap>を入力して、tidyverseパッケージをインストールした状態とします。
 +
 +{{:pasted:20180813-231913.png}}
 +
 +インストール終了後の画面
 +
 +{{:pasted:20180813-232101.png}}
 +
 +参考：http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=26918
 +
 +===== Rmdファイルの新規作成と保存 =====
 +File > New File > R Notebook　で、R Notebookファイルを新規作成。
 +
 +{{:pasted:20180813-232234.png}}
 +
 +{{:pasted:20180813-232303.png}}
 +
 +以下のようにR Notebookファイルが作成されるので、
 +
 +
 +
 +===== 1.グラフ作成用に平均と標準偏差を計算 =====
 +ggplot2()でグラフを記載する前に、データを整理する必要があります。
 +
 +dplyr(tidyverse)の
 +  -<wrap hi>group_by()関数</wrap> と
 +  -<wrap hi>summarise()関数</wrap>
 +を用いて、グループごとに、個数、平均、標準偏差を計算して新しい表を作成します。
 +
 +<code>
 +library(tidyverse)
 +
 +head(ToothGrowth)
 +str(ToothGrowth)
 +
 +d <- ToothGrowth %>%
 +  group_by(supp, dose) %>%
 +  summarise(
 +    n=n(), 
 +    mean_len=mean(len), 
 +    sd_len=sd(len)
 +  )
 +  # 蛇足だが、以下の書き方はsdがNAになってしまうので注意
 +  # https://dplyr.tidyverse.org/reference/summarise.html
 +  # summarise(n=n(), len=mean(len), sd=sd(len))
 +d 
 +
 +pd <- position_dodge(0.1) # move them .05 to the left and right
 +
 +ggplot(d, aes(x=dose, y=mean_len, shape=supp)) +
 +    theme_set(theme_classic()) +
 +    geom_point(size=4, position=pd) +
 +    geom_errorbar(aes(ymin=mean_len-sd_len, ymax=mean_len+sd_len), width=.1, position=pd) +
 +    geom_line(aes(linetype = supp), position=pd)
 +</code>
 +
 +===== 2.白黒の折れ線グラフの作成 =====
 +
 +<code>
 +
 +</code>
 +
 +以下のようなグラフが出力されます。
 +
 +{{:pasted:20180811-054428.png}}
 +
 +===== 3.グラフをpngファイルで出力 =====
 +
 +以下のように、ggsave()関数で、グラフをpngファイルで出力することができます。
 +
 +グラフを出力する方法としては、RmdファイルをKnit（htmlファイルなどに変換すること）してから、htmlファイル上の画像を右クリックして保存することでも、保存することができます。
 +
 +<code>
 +library(tidyverse)
 +
 +p0 = ggplot(mpg, aes(x = displ, y = cty))
 +p1 = p0 + geom_point()
 +p2 = p1 + theme_classic(base_size = 20, base_family = "Helvetica")
 +p3 = p2 + stat_smooth(method = lm, formula = y ~ log(x))
 +
 +ggsave("mpg-displ-cty.png", p3, width = 4, height = 4, dpi=300)
 +</code>
 +Rmdファイルと同じフォルダに、以下のようなgraph.pngが保存されます。
 +
 +{{:pasted:20180811-054708.png}}
 +
 +===== エラーバーを片方だけにつける =====
 +下記リンク先によりますと、
 +<code>
 +1. geom_errorbar()でwidth=0のエラーバーを作成
 +2. geom_segment()で片方だけエラーバーの横線を追加
 +</code>
 +という流れになります。
 +
 +geom_segment()でエラーバーのxの始点と終点を指定するときに、
 +<code>
 +横軸が数字であれば、as.numeric(key)-0.1のように指定する
 +
 +横軸が文字（00pre, 1month, 2month, 3monthなど）であれば、
 +keyを0,1,2,3などに置き換えてから（csvファイルを修正しておいてもよいかもしれません）、
 +as.numeric()で数値に変更しておく。
 +</code>
 +
 +ところが少し難しいポイントとなります。
 +
 +
 +<code>
 +
 +pd <- position_dodge(0.1) # move them .05 to the left and right
 +
 +ggplot(xc, aes(x=key, y=value, shape=DM, group = DM)) +
 +    theme_set(theme_classic()) +
 +    geom_point(size=4) +
 +    #errorbar without caps
 +    geom_errorbar(data=with(xc,xc[which(DM=='D'),]),
 +            aes(ymin = value, ymax = value+se),width=0) +
 +    geom_errorbar(data=with(xc,xc[which(DM=='N'),]),
 +            aes(ymin = value-se, ymax = value),width=0) +
 +    geom_line(aes(linetype = DM), position=pd) +
 +    #geom_segment for caps
 +    geom_segment(data=with(xc,xc[which(DM=='D'),]),
 +            aes(y=value+se,yend=value+se,x= as.numeric(substr(key, 7, 7))-0.1,xend= as.numeric(substr(key, 7, 7))+0.1)) +
 +    geom_segment(data=with(xc,xc[which(DM=='N'),]),
 +            aes(y=value-se,yend=value-se,x= as.numeric(substr(key, 7, 7))-0.1,xend= as.numeric(substr(key, 7, 7))+0.1)) +
 +    ylim(230, 300) +
 +    ggtitle("Figure 3") +
 +    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
 +
 +</code>
 +
 +
 +
 +
 +https://stackoverflow.com/questions/44194700/selecting-direction-of-multiple-error-bars-in-a-line-plot
 +
 +===== グラフのtitleを真ん中上に記載 =====
 +
 +
 +
 +<code>
 +library(tidyverse)
 +
 +tg <- ToothGrowth
 +tgc <- summarySE(tg, measurevar="len", groupvars=c("supp","dose"))
 +
 +ggplot(tgc, aes(x=dose, y=len, shape=supp)) +
 +    theme_set(theme_classic()) +
 +
 +    ylim(0, 40) +
 +    
 +    ggtitle("Figure 3") +
 +    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
 +
 +</code>
 ===== リンク ===== ===== リンク =====
 +
 +
 +
 +https://heavywatal.github.io/rstats/ggplot2.html
 +
 +
 +
 +===== リンク（英語） =====
  
 https://mrunadon.github.io/ThesisPlot/ https://mrunadon.github.io/ThesisPlot/
  
 +Plotting means and error bars (ggplot2)\\
 +http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/
  
  
行 17: 行 192:
 Line plot for two-way designs using ggplot2\\ Line plot for two-way designs using ggplot2\\
 https://drsimonj.svbtle.com/mean-and-ci-plot-for-twoway-designs-using-ggplot2 https://drsimonj.svbtle.com/mean-and-ci-plot-for-twoway-designs-using-ggplot2
 +
 +
 +Chapter 4. Line Graphs\\
 +https://www.safaribooksonline.com/library/view/r-graphics-cookbook/9781449363086/ch04.html
 +
 +===== リンク =====
 +目次：[[初めての医療統計:index.html|初めての医療統計 目次]]
 +
 +前：
 +
 +次：
 +
  
  

ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ.txt · 最終更新: 2020/08/12 by adash333
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