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gnuplotとggplot2との比較

Posted at 2022-03-03

はじめに

文書

ファイルは https://github.com/osada-yum/examples の R_ggplot2/ ディレクトリにある.

Emacsのorg文書はリテラルプログラミングに対応しているので, .org のファイルを使うことで, この文書のサンプルを実行できる.

実行環境

Ubuntu 20.04
org-9.5.2 on Emacs-28.0.50
gnuplot 5.2 patchlevel 8
R version 3.6.3 (2020-02-29)

やりたいこと

gnuplot並に簡単にプロットをしたい.

gnuplotから引っ越す

gnuplotは簡易的にデータを可視化するには取り回し易い.

plot "filename" でプロットできる.
データの加工は面倒.

できなくはないんだろうけど.

R+ggplot2の利点

Rの機能が使える.
- ファイルからデータを読み込んで加工してプロットするのが楽.
- head(data) とかでデータの上をちょっと覗いたり, summary で統計を取ったりしやすい.
プロットの設定を弄りやすい.

テーマを変えたりプロットの枠を変えたりとか.
別のRパッケージでより便利になる.

patchwork (プロットを並べられる)とか

gganimate (.gif作れる)とか
ラベルとかに日本語が使える.

gnuplot では使えない?

R+ggplot2の欠点

ggplot2単体ではプロットをマウスで動かせない.

plotly や ggplotgui (ブラウザ上でプロットを設定できる)とかを使えば可能.
日本語の文書が少ない.

とりあえず, `` R ggplot2 '' とかで検索?
gnuplot に比べると行数が増える.

デモ

一部の画質が粗いのは, おそらくorg-babelで出力しているから. ggsave() 関数を使えば dpi を弄れるので問題なし.

ファイルをプロットしたい

emacsのorg-babel用の設定

(org-babel-do-load-languages
 'org-babel-load-languages
 '((emacs-lisp . t)
   (gnuplot    . t)
   (R          . t)))

ファイルの中身

sin.dat

cat sin.dat


1	0.3271947
2	0.6183698
3	0.84147096
4	0.971937
5	0.99540794
6	0.9092974
7	0.7230859
8	0.45727262
9	0.14112
10	-0.19056797

cos.dat

cat cos.dat


1	0.9950042
2	0.9800666
3	0.9553365
4	0.921061
5	0.87758255
6	0.8253356
7	0.7648422
8	0.6967067
9	0.62161

gnuplotなら

凄い簡単.
データを可視化したいだけなら, これだけでOK.

plot "sin.dat"

R+ggplot2で愚直にプロット

ggplot2 をインストールする.

install.packages("ggplot2")

ggplot2 のライブラリを読み込む.

library(ggplot2)

read.table 関数でファイルを読み込む.
`` . '' は名前の一部であり, メソッドアクセス演算子ではない.
列の名前はV1, V2, …となっている. colnames 関数で変更することも可能.

d_sin <- read.table("sin.dat", header = F)
head(d_sin, n = 2)

V1	V2
1	0.3271947
2	0.6183698

ggplot() と部品(geom_point とか)を + で組み合わせてプロットする.
以下も可能.
- ggplot(data = d_sin) + geom_point(aes(x = V1, y = V2))
  
  geom_point(aes(x = V1, y = V3))を追加すれば別の列もプロットできる.
- ggplot(data = d_sin, aes(x = V1, y = V2)) + geom_point()
  
  geom_line()で点と線を一緒にプロットできる.
- ggplot() + geom_point(data = d_sin, aes(x = V1, y = V2))
  
  geom_point(data = another, aes(x = V5, y = V1))で別の data.frame のデータも一緒にプロットできる

plt <- ggplot(data = d_sin) + geom_point(aes(x = V1, y = V2))
plt

gnuplotに似せる

themeの設定

plt_theme <- plt + theme_bw()
plt_theme

breakの設定

(gnuplot でいうticks.)

plt_breaks <- plt_theme +
  scale_x_continuous(breaks = seq(from = 1.0, to = 10.0, by = 1.0)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(from = -0.2, to = 1.0, by = 0.2))
plt_breaks

labelの設定

plt_label <- plt_breaks + xlab("x") + ylab("y")
plt_label

aesの中でshapeとかcolorを指定するとlegendが出る

%+% で既存の要素を置き換えられるらしい.

plt_legend <- plt_label %+%
  aes(shape = "サイン", color = "サイン")
plt_legend

shapeとcolorを変える

plt_legend2 <- plt_legend +
  scale_shape_manual("functions", values = c(3)) +
  scale_color_manual("functions", values = c("#990066"))
plt_legend2

legendの位置を変更

legendの左下(0.0, 0.0)を図の(0.1, 0.1)へ持っていく.

plt_legend_position <- plt_legend2 +
  theme(legend.justification = c(0.0, 0.0)
      , legend.position      = c(0.1, 0.1))
plt_legend_position

legendに囲みを変更

plt_legend_box <- plt_legend_position +
  theme(legend.background     = element_blank()
      , legend.box.background = element_rect(color = "black"))
plt_legend_box

文字を大きく, 色を黒に

plt_text_prop <- plt_legend_box +
  theme(legend.text  = element_text(size = 20)
      , legend.title = element_text(size = 20)
      , axis.text  = element_text(size = 20, color = "black")
      , axis.title = element_text(size = 24))
plt_text_prop

legendのタイトルとグリッドを消去する

plt_grid <- plt_text_prop +
  theme(legend.title = element_blank()
      , panel.grid = element_blank())
plt_grid

ticksを内側に変更する.

ticksのテキストのマージンも変更する.

plt_ticks <- plt_grid +
  theme(axis.text.x  = element_text(margin = margin(t = 0.5, unit = "cm"))
      , axis.text.y  = element_text(margin = margin(r = 0.5, unit = "cm"))
      , axis.ticks.length=unit(-0.25, "cm"))
plt_ticks

アスペクト比を変更する

plt_aspect <- plt_ticks +
  theme(aspect.ratio = 3/4)
plt_aspect

比較

結構似ている.
ここまでする必要はないが, 色々自由に設定できる.

ファイルに書き込む

gnuplotなら

set size square
set terminal png
set output 'sin_gnuplot_output.png'
plot "sin.dat" using 1:2 with points

R+ggplot2

plt <- ggplot(data = d_sin) + geom_point(aes(x = V1, y = V2))
ggsave(filename = "sin_ggplot2_output.png"
     , plot = plt
     , width = 7, height = 7)

範囲を指定

gnuplotなら

set size square
set xrange [0:11]
set yrange [-1.1:1.1]
set xtics 2
set ytics 0.2
set xlabel "x"
set ylabel "y"
set key left bottom
plot "sin.dat" using 1:2 with linespoints title "sin"

R+ggplot2

行末に + を置くと行を跨げる.
geom_point と geom_line を同時に使える.
scale_x_continuous と scale_y_continuous の引数 breaks と limits にベクトル c(...) を渡す.
- limits に渡すのは2要素のベクトル.
scale_shape_manual と scale_color_manual の引数 values にベクトルを渡す.
- gnuplotのlinetypeやlinecolorみたいなもの.
- shapeやcolorの数文の長さのベクトルが必要.

plt_range <- ggplot(data = d_sin, aes(x = V1, y = V2, shape = "sin", color = "sin")) +
  geom_point() + geom_line() +
  scale_x_continuous(breaks = seq(from = 0.0 , to = 10.0, by = 2.0)
                   , limits = c(0, 11)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(from = -1.0, to = 1.0 , by = 0.2)
                   , limits = c(-1.0, 1.0)) +
  scale_shape_manual("functions", values = c(3)) +
  scale_color_manual("functions", values = c("#990066")) +
  xlab("x") + ylab("y") +
  theme_bw() +
  theme(axis.text  = element_text(size = 20, color = "black")
      , axis.title = element_text(size = 20)
      , legend.text  = element_text(size = 20)
      , legend.title = element_blank()
      , legend.justification = c(0.0, 0.0)
      , legend.position      = c(0.05, 0.05)
      , panel.grid = element_blank()
      , axis.ticks.length = unit(-0.25, "cm")
      , axis.text.x       = element_text(margin = margin(t = 0.5, unit = "cm"))
      , axis.text.y       = element_text(margin = margin(r = 0.5, unit = "cm")))
plt_range

複数ファイルをプロット

gnuplot

set size square
set xrange [0:11]
set yrange [-1.1:1.1]
set xtics    1,    2, 11
set ytics -1.0, 0.25, 1.0
set xlabel "x"
set ylabel "y"
set key left bottom
plot "sin.dat" using 1:2 with linespoints title "sin",\
     "cos.dat" using 1:2 with linespoints title "cos"

R+ggplot2

愚直に

themeを使いまわすために, mytheme 変数に代入しておくことができる.

xとyのscaleも使いまわす.

d_cos <- read.table("cos.dat", header = F)

mytheme <-
  theme(axis.text  = element_text(size = 20, color = "black")
      , axis.title = element_text(size = 20)
      , legend.text  = element_text(size = 20)
      , legend.title = element_blank()
      , legend.justification = c(0.0, 0.0)
      , legend.position      = c(0.05, 0.05)
      , panel.grid = element_blank()
      , axis.ticks.length = unit(-0.25, "cm")
      , axis.text.x       = element_text(margin = margin(t = 0.5, unit = "cm"))
      , axis.text.y       = element_text(margin = margin(r = 0.5, unit = "cm")))

my_x_scales <-
  scale_x_continuous(breaks = seq(from = 1.0 , to = 11.0, by = 2.0)
                   , limits = c(0, 11))
my_y_scales <-
  scale_y_continuous(breaks = seq(from = -1.0, to = 1.0 , by = 0.25)
                   , limits = c(-1.0, 1.0))

plt_multifile <- ggplot() +
  geom_point(data = d_sin, aes(x = V1, y = V2, shape = "sin", color = "sin")) +
  geom_line(data = d_sin, aes(x = V1, y = V2, shape = "sin", color = "sin")) +
  geom_point(data = d_cos, aes(x = V1, y = V2, shape = "cos", color = "cos")) +
  geom_line(data = d_cos, aes(x = V1, y = V2, shape = "cos", color = "cos")) +
  my_x_scales + my_y_scales +
  scale_shape_manual("functions", values = c(3:4)) +
  scale_color_manual("functions", values = c("#990066", "#009900")) +
  xlab("x") + ylab("y") +
  theme_bw() + mytheme
plt_multifile

data.frameの構造を変えてプロット

data.frame に新しい列に関数の種類を文字列で代入する.
rbind で2つを合体させる.

d_sin2 <- d_sin
d_cos2 <- d_cos
d_sin2$func <- "sin"
d_cos2$func <- "cos"
d_sincos <- rbind(d_sin2, d_cos2)
d_sincos

V1	V2	func
1	0.3271947	sin
2	0.6183698	sin
3	0.8414710	sin
4	0.9719370	sin
5	0.9954079	sin
6	0.9092974	sin
7	0.7230859	sin
8	0.4572726	sin
9	0.1411200	sin
10	-0.1905680	sin
1	0.9950042	cos
2	0.9800666	cos
3	0.9553365	cos
4	0.9210610	cos
5	0.8775825	cos
6	0.8253356	cos
7	0.7648422	cos
8	0.6967067	cos
9	0.6216100	cos

shape と color に func を指定する.

"sin" と "cos" で分別する.

plt_onedataframe <- ggplot(data = d_sincos
                         , aes(x = V1, y = V2, shape = func, color = func)) +
  geom_point() + geom_line() +
  my_x_scales + my_y_scales +
  scale_shape_manual("functions", values = c(3:4)) +
  scale_color_manual("functions", values = c("#990066", "#009900")) +
  xlab("x") + ylab("y") +
  theme_bw() + mytheme
plt_onedataframe

まとめ

基本的には ggplot(data = mydata) に色々足していけばよい.

geom_point や geom_line とか.
aes(x = myx, y = myy) でデータフレームのどの列を使うかを指定する.

shape とか color とかも指定できる.

もっと

参考URL

ggplot2のマニュアル

Matplotlib VS Ggplot2

matplotlib と ggplot2 との比較.

プロットをマウスとかで弄るには

gnuplotではプロットをマウスでぐりぐりできるが, ggplot2ではplotlyみたいなライブラリが必要.

ggplotguiみたいなライブラリを使えばブラウザ上でグリグリしたり, プロットの設定を弄ったりできる.

他にも色々あるらしい.

プロットを横とか縦に並べるには

patchworkライブラリを使うとよい.

GIFアニメを作る.

gganimateライブラリを使うとよい.

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