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ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ
−目次
ggplot2(tidyverse)では、カラーのきれいなグラフを出力してくれるのはありがたいのですが、論文用には白黒のグラフを作成したい場合が多いです。
基本的には、ggplot()+theme_set(theme_classic())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。
ソースコード
開発環境
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。
RStudio Cloudのconsole画面（画面左下）で、install.packages(“tidyverse”)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。
インストール終了後の画面
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。
以下のようにR Notebookファイルが作成されるので、
1.サマリー作成用の関数の定義
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。
Plotting means and error bars (ggplot2)
http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/
summarySE <- function(data=NULL, measurevar, groupvars=NULL, na.rm=FALSE,
conf.interval=.95, .drop=TRUE) {
library(plyr)
# New version of length which can handle NA's: if na.rm==T, don't count them
length2 <- function (x, na.rm=FALSE) {
if (na.rm) sum(!is.na(x))
else length(x)
}
# This does the summary. For each group's data frame, return a vector with
# N, mean, and sd
datac <- ddply(data, groupvars, .drop=.drop,
.fun = function(xx, col) {
c(N = length2(xx[[col]], na.rm=na.rm),
mean = mean (xx[[col]], na.rm=na.rm),
sd = sd (xx[[col]], na.rm=na.rm)
)
},
measurevar
)
# Rename the "mean" column
datac <- rename(datac, c("mean" = measurevar))
datac$se <- datac$sd / sqrt(datac$N) # Calculate standard error of the mean
# Confidence interval multiplier for standard error
# Calculate t-statistic for confidence interval:
# e.g., if conf.interval is .95, use .975 (above/below), and use df=N-1
ciMult <- qt(conf.interval/2 + .5, datac$N-1)
datac$ci <- datac$se * ciMult
return(datac)
}
2.白黒の折れ線グラフの作成
library(tidyverse)
tg <- ToothGrowth
tgc <- summarySE(tg, measurevar="len", groupvars=c("supp","dose"))
pd <- position_dodge(0.1) # move them .05 to the left and right
ggplot(tgc, aes(x=dose, y=len, shape=supp)) +
theme_set(theme_classic()) +
geom_point(size=4, position=pd) +
geom_errorbar(aes(ymin=len-se, ymax=len+se), width=.1, position=pd) +
geom_line(aes(linetype = supp), position=pd)
以下のようなグラフが出力されます。
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。
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)
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。
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、
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
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、
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。
ところが少し難しいポイントとなります。
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))
グラフのtitleを真ん中上に記載
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))
リンク
リンク（英語）
https://mrunadon.github.io/ThesisPlot/
Plotting means and error bars (ggplot2)
http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/
JULY 24, 2016
Line plot for two-way 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