3 Визуализации

3.1 Графические системы

В R есть несколько графических систем: базовый R, lattice и ggplot2. В этом курсе мы будем работать лишь с ggplot2 как с наиболее современной. Если вам интересны первые две, то вы можете обратиться к версии курса 2023/2024 г. и к интерактивным урокам swirl.

Настоящая графическая сила R – это пакет ggplot2. В его основе лежит идея “грамматики графических элементов” Лиланда Уилкинсона (Мастицкий 2017) (отсюда “gg” в названии). С одной стороны, вы можете постепенно достраивать график, добавляя элемент за элементом (как в базовом R); с другой – множество параметров подбираются автоматически, как в Lattice.

Задание

Запустите swirl(); курс R Programming у вас уже установлен. Из него сделайте урок 15 Base Graphics. Также установите курс swirl::install_course("Exploratory Data Analysis"). Из него можно пройти любые уроки: это необязательно, но поможет разобраться в теме.

О различных видах графиков можно почитать по ссылке. В этом уроке мы научимся строить диаграмму рассеяния (scatter plot) и столбиковую диаграмму (bar chart). Вот к чему мы стремимся.

3.2 Датасет: метаданные романов XIX-XX вв.

Знакомиться с ggplot2 мы будем на примере датасета из коллекции “NovelTM Datasets for English-Language Fiction, 1700-2009”, подготовленного Тедом Андервудом, Патриком Кимутисом и Джессикой Уайт. Они собрали метаданные о 210,266 томах художественной прозы в HathiTrust Digital Library и составили из них несколько датасетов.

Мы возьмем небольшой датасет, который содержит провернные вручную метаданные, а также сведения о категории художественной прозы для 2,730 произведений, созданных в период 1799-2009 г. (равные выборки для каждого года). Об особенностях сбора и подготовки данных можно прочитать по ссылке.

Мы попробуем проверить наблюдение, сделанное Франко Моретти в статье “Корпорация стиля: размышления о 7 тысячах заглавий (британские романы 1740-1850)” (2009 г., рус. перевод в книге “Дальнее чтение”, 2016 г.). Моретти заметил, что на протяжении XVIII-XIX вв. названия становятся короче, причем уменьшается не только среднее, но и стандартное отклонение (т.е. разброс значений). В публикации он предлагает несколько возможных объяснений для этого тренда. В датасете NovelTM есть не только романы (и не только британские), но тем более интересно будет сравнить результат.

Для этого урока данные были немного трансформированы: в частности, мы добавили столбец n_words, в котором хранятся сведения о числе слов в названии. Файл в формате .Rdata надо забрать из репозитория курса и прочитать в окружение.

library(tidyverse)

load("../data/noveltm.Rdata")
noveltm

3.3 Диаграмма рассеяния с `geom_point()`

Функция ggplot() имеет два основных аргумента: data и mapping. Аргумент mapping задает эстетические атрибуты геометрических объектов. Обычно используется в виде mapping = aes(x, y), где aes() означает aesthetics.

Под “эстетикой” подразумеваются графические атрибуты, такие как размер, форма или цвет. Вы не увидите их на графике, пока не добавите какие-нибудь “геомы” – геометрические объекты (точки, линии, столбики и т.п.). Эти объекты могут слоями накладываться друг на друга (Wickham и Grolemund 2016).

Диаграмма рассеяния, которая подходит для отражения связи между двумя переменными, делается при помощи geom_point(). Попробуем настройки по умолчанию.

noveltm |> 
  ggplot(aes(inferreddate, n_words)) + 
  geom_point()

Упс. Точек очень много, и они накладываются друг на друга, так как число слов – дискретная величина. Поступим так же, как Моретти, который отразил на графике среднее для каждого года.

3.4 Среднее со `stat_summary()`

Для этого у нас есть два пути. Первый: обобщить данные при помощи group_by() и summarise(), как мы делали в прошлом уроке. Второй: воспользоваться возможностями stat_summary() в самом ggplot2.

noveltm |> 
  filter(!is.na(n_words)) |> 
  ggplot(aes(inferreddate, n_words)) +
  geom_point(color = "grey80") +
  stat_summary(fun.y = "mean", geom = "point", color = "steelblue")

Оставим только среднее и добавим линию тренда, а также уберем подпись оси X.

noveltm |> 
  filter(!is.na(n_words)) |> 
  ggplot(aes(inferreddate, n_words)) +
  stat_summary(fun.y = "mean", geom = "point", color = "steelblue") +
  geom_smooth(color = "tomato") +
  labs(x = NULL)

Нисходящая тенденция, о которой писал Моретти, хорошо прослеживается. Но, возможно, она характерна не для всех стран?

3.5 Сравнение двух групп

В столбце nationality хранятся данные о происхождении писателя.

noveltm |> 
  count(nationality, sort = TRUE) |> 
  print()

# A tibble: 68 × 2
   nationality     n
   <chr>       <int>
 1 uk            861
 2 us            801
 3 <NA>          630
 4 ir             74
 5 fr             68
 6 au             45
 7 de             32
 8 ca             30
 9 in             22
10 ru             19
# ℹ 58 more rows

Отберем только английских и американских авторов и сравним тенденции в этих двух группах. Категориальную переменную (национальность) в нашем случае проще всего закодировать цветом. Также добавим заголовок и подзаголовок и поменяем тему.

noveltm |> 
  filter(nationality %in% c("uk", "us")) |> 
  add_count(inferreddate) |> 
  # убираем года, для которых только одно наблюдение
  filter(n > 1) |> 
  # код как выше, но убираем цвет для геомов
  ggplot(aes(inferreddate, n_words, color = nationality)) +
  stat_summary(fun.y = "mean", geom = "point") +
  geom_smooth(se = FALSE) +
  # новая тема
  theme_bw() +
  # заголовки
  labs(
    title = "Title Length in UK and US",
    subtitle = "NovelTM Data 1800-2009",
    x = NULL
  )

Для разведывательного анализа данных вполне достаточно настроек по умолчанию, но для публикации вы, вероятно, захотите вручную поправить шрифтовое и цветовое оформление.

3.6 Цветовые шкалы

Ggplot2 дает возможность легко поменять цветовую палитру и шрифтовое оформление, а также добавить фон.

Функции scale_color_brewer() и scale_fill_brewer() позволяют использовать специально подобранные палитры хорошо сочетаемых цветов.

Общее правило для выбора таково.

Если дана качественная переменная с упорядоченными уровнями (например, “холодный”, “теплый”, “горячий”) или количественная переменная, и необходимо подчеркнуть разницу между высокими и низкими значениями, то для визуализации подойдет последовательная шкала.
Если дана количественная переменная с осмысленным средним значением, например нулем, 50%, медианой, целевым показателем и т.п., то выбираем расходящуюся шкалу.
Если дана качественная переменная, уровни которой невозможно упорядочить (названия городов, имена авторов и т.п.), ищем качественную шкалу.

Вот основные (но не единственные!) цветовые шкалы в R. Также цвета можно задавать и вручную – по названию или коду.

# тут все по-старому
noveltm |> 
  filter(nationality %in% c("uk", "us")) |> 
  add_count(nationality, inferreddate) |> 
  filter(n > 1) |> 
  ggplot(aes(inferreddate, n_words, color = nationality)) +
  stat_summary(fun.y = "mean", geom = "point") +
  geom_smooth(se = FALSE) +
  theme_bw() +
  labs(
    title = "Title Length in UK and US",
    subtitle = "NovelTM Data 1800-2009",
    x = NULL
  ) +
  # тут новое
  scale_color_brewer(palette = "Dark2")

3.7 Шрифты

Пакет ggplot2 и расширения для него дают возможность использовать пользовательские шрифты.

# тут новое
library(showtext)
font_add_google("Special Elite", family = "special")
showtext_auto()

# тут почти все по-старому...
noveltm |> 
  filter(nationality %in% c("uk", "us")) |> 
  add_count(nationality, inferreddate) |> 
  filter(n > 1) |> 
  ggplot(aes(inferreddate, n_words, color = nationality)) +
  stat_summary(fun.y = "mean", geom = "point") +
  geom_smooth() +
  theme_bw() +
  labs(
    title = "Title Length in UK and US",
    subtitle = "NovelTM Data 1800-2009",
    x = NULL
  ) +
  scale_color_brewer(palette = "Dark2") + 
  # кроме этих строк, тут новое
  theme(
    axis.title = element_text(family = "special"),
    title = element_text(family = "special"),
    axis.text = element_text(family = "special")
  )

3.8 Изображения

Изображения можно добавлять и в качестве фона, и вместо отдельных геомов, например точек. Поправим цвета, чтобы они лучше сочетались с цветом изображения.

library(ggimage)
url <- "./images/book.jpg"

# почти все по-старому...
font_add_google("Special Elite", family = "special")
showtext_auto()

# ...но график сохраняем в окружение под именем g
g <- noveltm |> 
  filter(nationality %in% c("uk", "us")) |> 
  add_count(nationality, inferreddate) |> 
  filter(n > 1) |> 
  ggplot(aes(inferreddate, n_words, color = nationality)) +
  stat_summary(fun.y = "mean", geom = "point") +
  geom_smooth() +
  theme_bw() +
  labs(
    title = "Title Length in UK and US",
    subtitle = "NovelTM Data 1800-2009",
    x = NULL
  ) +
  # подбираем новые цвета, в т.ч. для текста
  scale_color_manual("country", values = c("#A03B37", "#50684E")) + 
  theme(
    axis.title = element_text(family = "special", color = "#8B807C"),
    title = element_text(family = "special", color = "#52211E"),
    axis.text = element_text(color = "#52211E"),
    axis.ticks = element_blank(),
    # расширяем правое поле, чтобы все влезло
    plot.margin = unit(c(0.4, 3, 0.4, 0.4), "inches"), # t, r, b, l
    # рамочка
    panel.border = element_rect(color = "#8B807C"),
    # перемещаем легенду
    legend.position = c(0.8, 0.8)
  )

# let the magic start!
ggbackground(g, url)

3.9 Столбиковая диаграмма

Для визуализации распределений качественных переменных подходит стобиковая диаграмма, которая наглядно показывает число наблюдений в каждой группе. В датасете NovelTM представлены следующие категории литературы.

noveltm |> 
  ggplot(aes(category, fill = category)) +
  geom_bar()

Нас будет интересовать категория longfiction, т.к. именно сюда попадает популярный в XIX в. жанр романа. Известно, что примерно до 1840 г. почти половина романистов были женщинами, но к началу XX в. их доля снизилась (Underwood 2019, 133). Отчасти это объясняется тем, что после середины XIX в. профессия писателя становится более престижной, а его социальный статус повышается, что приводит к “джентрификации” романа. Посмотрим, что на этот счет могут сказать данные NovelTM. Переменная gender хранит данные о гендере автора.

noveltm |> 
  ggplot(aes(gender, fill = gender)) + 
  geom_bar()

Отберем лишь одну категорию и два гендера.

noveltm_new <- noveltm |> 
  select(inferreddate, gender, category) |> 
  filter(gender != "u", category == "longfiction") |> 
  select(-category)

noveltm_new |> 
  print()

# A tibble: 1,875 × 2
   inferreddate gender
          <dbl> <chr> 
 1         1896 m     
 2         1954 m     
 3         1976 f     
 4         1807 m     
 5         1807 m     
 6         1820 f     
 7         1820 f     
 8         1817 m     
 9         1817 m     
10         1815 m     
# ℹ 1,865 more rows

Можно предположить, что соотношение мужчин и женщин в разные десятилетия менялось. Чтобы это выяснить, нам надо преобразовать данные, указав для каждого года соответствующую декаду, и посчитать число мужчин и женщин в каждой декаде.

noveltm_new <- noveltm_new |> 
  mutate(decade = (inferreddate %/% 10) * 10) 

noveltm_new |> 
  print()

# A tibble: 1,875 × 3
   inferreddate gender decade
          <dbl> <chr>   <dbl>
 1         1896 m        1890
 2         1954 m        1950
 3         1976 f        1970
 4         1807 m        1800
 5         1807 m        1800
 6         1820 f        1820
 7         1820 f        1820
 8         1817 m        1810
 9         1817 m        1810
10         1815 m        1810
# ℹ 1,865 more rows

Этого уже достаточно для визуализации, но она будет не очень наглядная.

noveltm_new |> 
  ggplot(aes(decade, fill = gender)) +
  geom_bar(position = "dodge")

Сравните:

noveltm_new |> 
  ggplot(aes(decade, fill = gender)) +
  geom_bar(position = "stack")

noveltm_new |> 
  ggplot(aes(decade, fill = gender)) +
  geom_bar(position = "fill")

Долю женщин можно посчитать и отдельно.

noveltm_new_prop <- noveltm_new |> 
  add_count(decade, name = "total") |> 
  select(-inferreddate) |> 
  add_count(gender, decade, name = "counts") |> 
  distinct(gender, decade, counts, total) |> 
  mutate(share = counts / total) 

noveltm_new_prop |> 
  print()

# A tibble: 42 × 5
   gender decade counts total share
   <chr>   <dbl>  <int> <int> <dbl>
 1 m        1890     56    94 0.596
 2 m        1950     63    89 0.708
 3 f        1970     25    90 0.278
 4 m        1800     52    82 0.634
 5 f        1820     31    78 0.397
 6 m        1810     42    97 0.433
 7 m        1870     52    89 0.584
 8 m        1840     53    83 0.639
 9 f        1810     55    97 0.567
10 f        1800     30    82 0.366
# ℹ 32 more rows

noveltm_new_prop |> 
  # тот же график, но...
  ggplot(aes(decade, share, fill = gender)) +
  # тут просим ничего не считать, а брать что дают
  geom_bar(stat = "identity") + 
  coord_flip()

3.10 Информативный дизайн

Поскольку нас интересует доля женщин, логично поменять группы местами.

noveltm_new |> 
  ggplot(aes(decade, fill = gender)) +
  # меняем местами группы
  geom_bar(position = position_fill(reverse = TRUE)) +
  coord_flip() +
  # разные мелочи
  ylab(NULL) + 
  xlab(NULL) + 
  theme_minimal()

Также поменяем порядок, в котором идут декады (от меньшей к большей).

noveltm_new |> 
  ggplot(aes(decade, fill = gender)) +
  geom_bar(position = position_fill(reverse = TRUE)) +
  # меняем порядок лет
  scale_x_reverse() +
  coord_flip() +
  ylab(NULL) + 
  xlab(NULL) + 
  theme_minimal()

Убавим цвет в мужской части диаграммы и добавим заголовки.

noveltm_new |> 
  ggplot(aes(decade, fill = gender)) +
  geom_bar(position = position_fill(reverse = TRUE),
           # обводим столбики 
           color = "darkred", 
           # убираем легенду
           show.legend = FALSE) +
  scale_x_reverse() +
  # беремся за палитру
  scale_fill_manual(values = c("lightcoral", "white")) +
  coord_flip() +
  theme_minimal() + 
  labs(
    x = NULL,
    y = NULL,
    title = "Women Share per Decade",
    subtitle = "NovelTM Data 1800-2009"
  ) + 
  # меняем цвет и шрифт текста
  theme(
    text=element_text(size=12, family="serif", color = "darkred"),
    axis.text = element_text(color = "darkred")
    )

Стоит подвинуть заголовок и убрать просветы между столбцами.

# почти ничего нового!
noveltm_new |> 
  ggplot(aes(decade, fill = gender)) +
  geom_bar(position = position_fill(reverse = TRUE),
           color = "darkred", 
           show.legend = FALSE,
           # столбик во всю ширину
           width = 10
) +
  # добавляем делений на оси
  scale_x_reverse(breaks = seq(1800, 2000, 10)) +
  scale_fill_manual(values = c("lightcoral", "white")) +
  coord_flip() +
  theme_void() + 
  labs(
    x = NULL,
    y = NULL,
    title = "Women Share per Decade",
    subtitle = "NovelTM Data 1800-2009"
  ) + 
  theme(
    text=element_text(size=12, family="serif", color = "darkred"),
    axis.text = element_text(color = "darkred"),
    # выравниваем заголовок
    plot.title.position = "plot"
    )

Задание

Постройте несколько графиков с использованием датасета starwars из пакета dplyr. Используйте тему “Звездных войн” из ThemePark.

3.11 Подписи с `geom_text()`

Функции geom_text() можно передать таблицу, которую мы сделали выше и которая хранит сведения о доле женщин по декадам. Обратите внимание: у геомов могут быть разные данные!

label_data <- noveltm_new_prop |> 
                          filter(gender == "f")

# тут все старое
noveltm_new |> 
  ggplot(aes(decade, fill = gender)) +
  geom_bar(position = position_fill(reverse = TRUE),
           color = "darkred", 
           show.legend = FALSE,
           width = 10
) +
  scale_x_reverse(breaks = seq(1800, 2000, 10)) +
  scale_fill_manual(values = c("lightcoral", "white")) +
  coord_flip() +
  theme_void() + 
  labs(
    x = NULL,
    y = NULL,
    title = "Women Share per Decade",
    subtitle = "NovelTM Data 1800-2009"
  ) + 
  theme(
    text=element_text(size=12, family="serif", color = "darkred"),
    axis.text = element_text(color = "darkred"),
    plot.title.position = "plot"
    ) + 
  # тут чуть-чуть нового
  geom_text(data = label_data, 
            aes(label = round(share, 2),
                y = share),
            family = "serif", 
            hjust = 1.2, 
            color = "darkred")

Отличная работа! Все сестры Бронте вами гордятся.

3.12 Экспорт графиков из среды R

Способы:

реализованные в R драйверы стандартных графических устройств;
функция ggsave()
меню программы RStudio.

# код сохранит pdf в рабочую директорию 
pdf(file = "plot.pdf")
 
g 

dev.off()

Еще один способ сохранить последний график из пакета ggplot2.

ggsave(
  filename = "plot.png",
  plot = last_plot(),
  device = "png",
  scale = 1,
  width = NA,
  height = 500,
  units = "px",
  dpi = 300
)

3.13 Видео к уроку

Видео 2025 г.
Видео 2024 г.

3.14 Домашнее задание

Вам надо построить график к датасету “Старофрацузская литература”. Инструкции ниже; код и само изображение надо будет загрузить в GitHub Classroom (ссылка). Дедлайн: 3 октября 2025, 21-00 мск. Оценка: 0/1.

Сохраните файл скрипта под именем hw3.R.

library(languageR)
library(ggplot2)

# загружаем датасет
meta <- oldFrenchMeta

# допишите ваш код ниже

g <- meta |> 
 # постройте в ggplot столбиковую диаграмму (_bar), 
 # показывающую распределение произведений по темам; цветом-заливкой закодируйте жанр; 
 # уберите названия осей;
 #  добавьте заголовок "Old French Data"
 # поверните координатную ось; 
 # поменяйте тему оформления на черно-белую (bw)
 # !!!! сохраните график как объект в окружении под именем g
 # !!!!вызов class(g) должен возвращать "gg"     "ggplot"

Underwood, Ted. 2019. Distant Horizons: Digital Evidence and Literary Change. University of Chicago Press.

Wickham, Hadley, и Garrett Grolemund. 2016. R for Data Science. O’Reilly. https://r4ds.had.co.nz/index.html.

Мастицкий, Сергей. 2017. Визуализация данных с помощью ggplot2. ДМК.

3.1 Графические системы

3.2 Датасет: метаданные романов XIX-XX вв.

3.3 Диаграмма рассеяния с geom_point()

3.4 Среднее со stat_summary()

3.5 Сравнение двух групп

3.6 Цветовые шкалы

3.7 Шрифты

3.8 Изображения

3.9 Столбиковая диаграмма

3.10 Информативный дизайн

3.11 Подписи с geom_text()

3.12 Экспорт графиков из среды R

3.13 Видео к уроку

3.14 Домашнее задание

3.3 Диаграмма рассеяния с `geom_point()`

3.4 Среднее со `stat_summary()`

3.11 Подписи с `geom_text()`