Читать книгу R für Data Science - Hadley Wickham - Страница 44

Koordinatensysteme machen den vielleicht kompliziertesten Teil von ggplot2 aus. Standard ist das kartesische Koordinatensystem, bei dem die x- und y-Positionen unabhängig voneinander die Lage jedes Punkts bestimmen. Es gibt aber noch eine Reihe anderer Koordinatensysteme, die gelegentlich hilfreich sind:

 coord_flip() vertauscht die x- und y-Achsen. Dies ist (zum Beispiel) nützlich, wenn Sie horizontale Boxplots brauchen. Außerdem bietet sich diese Darstellung bei langen Beschriftungen an, die sich auf der x-Achse nur schwer unterbringen lassen, ohne dass sie sich überlappen:

ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = class, y = hwy)) +

geom_boxplot()

ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = class, y = hwy)) +

geom_boxplot() +

coord_flip()

 coord_quickmap() legt das Höhen-Seiten-Verhältnis beispielsweise für Landkarten korrekt fest. Das ist sehr wichtig, wenn Sie räumliche Daten mit ggplot2 darstellen wollen (wofür in diesem Buch leider der Platz nicht ausreicht):

nz <- map_data("nz")

ggplot(nz, aes(long, lat, group = group)) +

geom_polygon(fill = "white", color = "black")

ggplot(nz, aes(long, lat, group = group)) +

geom_polygon(fill = "white", color = "black") +

coord_quickmap()

 coord_polar() verwendet Polarkoordinaten, die eine interessante Verbindung zwischen einem Balkendiagramm und einem Polar-Area-Diagramm sichtbar machen:

bar <- ggplot(data = diamonds) +

geom_bar(

mapping = aes(x = cut, fill = cut), show.legend = FALSE,

width = 1

) +

theme(aspect.ratio = 1) +

labs(x = NULL, y = NULL)

bar + coord_flip()

bar + coord_polar()