1.6.1 geom_xxx（）與stat_xxx（）

1．geom_xxx()：幾何對象函數

R中的ggplot2包包含幾十種不同的幾何對象函數geom_×××()，以及統計變換函數stat_×××()。平時，我們主要使用幾何對象函數geom_×××()，只有當繪制圖表涉及統計變換時，我們才會使用統計變換函數stat_×××()，比如繪制帶誤差線的均值散點圖或柱形圖等。geom_point()函數繪制散點圖與氣泡圖如圖1-6-3所示，ggplot2默認使用直角坐標系。

圖1-6-3 geom_point（）函數的繪制過程

根據函數輸入的變量總數與數據類型（連續型或離散型），我們可以將大部分函數大致分成3個大類，6個小類，如表1-6-1所示，但是有兩類函數沒有囊括在此表中。

表1-6-1 ggplot2函數的分類

（1）圖元（graphical primitive）系列函數：geom_curve()、geom_path()、geom_polygon()、geom_rect()、geom_ribbon()、geom_linerange()、geom_abline()、geom_hline()、geom_vline()、geom_segment()、geom_spoke()，這些函數主要是用于是繪制基本的圖表元素，比如矩形方塊、多邊形、線段等，可以供用戶創造新的圖表類型。

（2）誤差（error）展示函數：geom_crossbar()、geom_errorbar()、geom_errorbarh、geom_pointrange()可以分別繪制誤差框、豎直誤差線、水平誤差線、帶誤差棒的均值點。但是，這些函數需要先設置統計變換參數，才能自動根據數據計算得到均值與標準差，再使用其繪制誤差信息。

每個ggplot2函數的具體參數信息可以查看RStudio的“help”界面或者ggplot2的官方手冊。

2．stat_xxx()：統計變換函數

統計（stat）轉換函數在數據被繪制出來之前對數據進行聚合和其他計算。stat_×××()確定了數據的計算方法。不同方法的計算會產生不同的結果，所以一個stat()函數必須與一個geom()函數對應才能進行數據的計算，如圖1-6-4所示。在某些特殊類型的統計圖形制作過程中（比如柱形圖、直方圖、平滑曲線圖、概率密度曲線、箱形圖等），數據對象在向幾何對象的視覺信號映射過程中，會做特殊轉換，也稱統計變換過程。為了讓作圖者更好地聚焦于統計變換過程，將該圖層以同效果的stat_×××()命名可以很好地達到聚焦注意力的作用。

圖1-6-4 stat_count（）函數的繪制過程

我們可以將geom_×××（幾何對象）和stat_×××（統計變換）都視作圖層。大多是成對出現的geom_×××()和stat_×××()函數完成的，繪圖效果也很相似，但并非相同。每一個圖層都包含一個幾何對象和一個統計變換，也即每一個以geom_×××開頭的幾何對象都含有一個stat參數，同時每一個stata_×××開頭的幾何對象都擁有一個geom參數。但是為什么要分開命名呢，難道不是多此一舉嗎？

●以stat_×××()開始的圖層，在制作這些特殊的統計圖形時，我們無須設定統計變換參數（因為函數開頭名稱已經聲明），但需指定集合對象名稱圖表類型geom，就可以繪制與之對應的統計類型圖表。這樣需要變換geom()函數，就可以根據統計變換結果繪制不同的圖表，可以使得作圖過程更加側重統計變換過程。

●geom_×××()繪制的圖層，更加側重圖表類型的繪制，而通過修改統計變換參數，也可以實現繪圖前數據的統計變換，比如繪制均值散點，下面語句(a1)和語句(b1)實現的效果都是一樣的，語句(a1)是使用指定geom="point"(散點)的stat_summary()語句，而語句(b1)是使用指定stat="summary"的geom_point()語句。

       （a1）ggplot（mydata, aes（Class, Value, fill = Class））+
                stat_summary（fun.y=＂mean＂, fun.args = list（mult=1）, geom=＂point＂, color = ＂white＂, size = 4）
       （b1）ggplot（mydata, aes（Class, Value, fill = Class））+
        geom_point（stat=＂summary＂, fun.y=＂mean＂, fun.args = list（mult=1）, color = ＂white＂, size = 4）

繪制帶誤差線的散點圖，下面語句(a2)和語句(b2)實現的效果也是一樣的，語句(a2)是使用指定geom="pointrange"（帶誤差線的散點）的stat_summary()語句，語句(b2)是使用stat="summary"的geom_pointrange ()語句。

       （a2）ggplot（mydata, aes（Class, Value, fill = Class））+
              stat_summary（fun.data=＂mean_sdl＂, fun.args = list（mult=1）, geom=＂pointrange＂, color = ＂black＂, size = 1.2）
       （b2）ggplot（mydata, aes（Class, Value, fill = Class））+
        geom_pointrange（stat=＂summary＂, fun.data=＂mean_sdl＂, fun.args = list（mult=1）, color = ＂black＂, size = 1.2）

其中，fun.data表示指定完整的匯總函數，輸入數字向量，輸出數據框，常見4種為：mean_cl_boot、mean_cl_normal、mean_sdl、median_hilow。fun.y表示指定對y的匯總函數，同樣是輸入數字向量，返回單個數字median或mean等，這里的y通常會被分組，匯總后是每組返回1個數字。

當繪制的圖表不涉及統計變換時，我們可以直接使用geom_×××()函數，也無須設定stat參數，因為會默認stat="identity"（無數據變換）。只有涉及統計變換處理時，我們才需要使用更改stat的參數，或者直接使用stat_×××()以強調數據的統計變換。