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简单好用的折线图绘制！

折线图的概念及作用：

折线图（Line Chart）是一种常见的图表类型，用于展示数据的变化趋势或时间序列数据。它通过一系列的数据点（通常表示为坐标系中的点）与这些点之间的线段相连，直观地展示变量随着时间或其他因素变化的情况。折线图适用于比较多个数据集的变化趋势，尤其是在时间序列数据分析中，常用于反映数据的连续性和波动。

1. 折线图的基本概念

折线图是由坐标系中的一系列数据点和这些点之间的直线段组成。每个数据点的横坐标通常代表某一时间点或顺序，而纵坐标则表示对应的数值（如销量、温度、股票价格等）。通过连接这些点，形成折线图，可以清晰地看到数据的波动趋势和变化规律。

  • 横坐标（X轴）：通常表示自变量，例如时间、日期、阶段等。它是连续的或离散的。
  • 纵坐标（Y轴）：表示因变量，即需要观察的数据值。
  • 数据点：每一个数据点对应一个横坐标和纵坐标的组合，表示某个时刻或某个条件下的观测值。
  • 折线：通过连接数据点，形成的线条展示了数据的变化趋势。

2. 折线图的作用

折线图的作用主要体现在以下几个方面：

a. 展示数据变化的趋势

折线图最常见的用途是展示数据随时间或其他因素变化的趋势。通过观察折线的走势，可以直观地了解数据随时间的波动和变化模式。

  • 例如，绘制一年中每个月的气温变化折线图，可以清晰地看出气温的升降趋势，揭示季节性变化。
b. 比较多个数据系列

折线图还可以用来比较多个数据系列的变化趋势。当有多个变量或不同类别的时间序列数据时，可以将它们绘制在同一张图表上，通过不同的颜色、线型或符号区分不同的数据系列。

  • 例如，比较不同公司在同一时间段内的股票价格变化，或不同地区的气温变化。
c. 揭示数据的波动性和周期性

折线图不仅能展示数据的趋势，还能揭示数据中的周期性波动（如季节变化）、突发性变化、趋势反转等重要特征。

  • 例如，通过绘制股票市场的折线图，可以看到市场的波动性，识别牛市和熊市的周期性变化。
d. 识别异常值或趋势变化点

折线图能够帮助观察数据中的异常值或突变点。例如，突如其来的数据激增或暴跌在折线图中会形成尖锐的波动，容易被观察者识别出来。

  • 例如，销售额的急剧下降可能是某个重要事件导致的，需要进一步分析。

3. 折线图的类型

根据数据的特点和需求，折线图可以有不同的变种，常见的有：

a. 基本折线图（Simple Line Chart）

最基本的折线图，展示一个数据系列随时间的变化趋势。

b. 多重折线图（Multiple Line Chart）

适用于比较多个数据系列。每个系列通过不同的颜色或线型区分，以便在同一图表中显示多个变量的变化趋势。

c. 堆叠折线图（Stacked Line Chart）

在多重折线图的基础上，堆叠折线图显示了不同数据系列之间的叠加关系。每个数据系列的值在前一系列之上堆叠起来，适用于表示部分与整体的关系。

  • 例如，展示各个产品在某个月的销售额时，可以通过堆叠折线图看到不同产品的销售额与总销售额之间的关系。
d. 平滑折线图（Smooth Line Chart）

在基本折线图的基础上，通过平滑算法（如样条插值等）使得折线不那么尖锐，适用于数据变化较为平稳、且不要求每个数据点之间的波动都十分显著的情况。

代码：

第一部分：加载所需包

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(gridExtra)
library(openxlsx)
  • ggplot2：用于数据可视化。
  • dplyr：用于数据操作。
  • tidyr：用于数据整理（例如宽表和长表的转换）。
  • gridExtra：用于排版多个图表。
  • openxlsx：用于读取和写入 Excel 文件。

第二部分：数据加载与清理

mydata <- read.xlsx("gpt.xlsx")
mydata <- subset(mydata, mydata$final != 3)
mydata <- mydata %>%
  mutate(
    gpt = factor(gpt, levels = c("gpt3.5", "gpt4")),
    system = factor(system, levels = c("system2", "system1")),
    query = factor(query, levels = c("query1", "query2")),
    final_new = factor(final, labels = c("不参加", "参加")),
    sort_new = factor(sort, labels = paste0(seq(10, 90, by = 10), "%"))
  )

  1. 数据加载：

    • read.xlsx("gpt.xlsx")：读取 Excel 文件 gpt.xlsx。

  2. 数据过滤：

    • subset(mydata, mydata$final != 3)：去除 final 列中值为 3 的数据。

  3. 数据清理：

    • 使用 mutate 对数据进行格式化处理：
      • 将 gpt、system 和 query 列转为因子变量，设定排序规则。
      • 对 final 和 sort 列创建新的因子变量，并赋予更易读的标签。

第三部分：分组并汇总数据

result_wide <- mydata %>%
  group_by(gpt, system, query, final_new) %>%
  summarise(Frequency = n(), .groups = 'drop') %>%
  pivot_wider(names_from = final_new, values_from = Frequency, values_fill = list(Frequency = 0)) %>%
  mutate(Proportion = 参加 / (不参加 + 参加))

  1. 分组与汇总：

    • group_by(gpt, system, query, final_new)：按 gpt、system、query 和 final_new 进行分组。
    • summarise(Frequency = n(), .groups = 'drop')：计算每组的频数，生成 Frequency 列。

  2. 宽表转换：

    • pivot_wider(names_from = final_new, values_from = Frequency, values_fill = list(Frequency = 0))：
      • 将 final_new 的值（"不参加" 和 "参加"）作为新列，值来源于 Frequency。
      • 未匹配的单元格填充为 0。

  3. 计算比例：

    • mutate(Proportion = 参加 / (不参加 + 参加))：计算 "参加" 在总频数中的比例，结果存储在 Proportion 列中。

第四部分：绘制折线图

plota <- ggplot(result_wide, aes(x = system, y = Proportion, 
                                  color = gpt, linetype = query, 
                                  group = interaction(gpt, query))) +
  geom_line(linewidth = 1.1) +
  geom_point(size = 2) +
  labs(title = "比对折线图", x = "system", y = "参加比例") +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5),
    legend.title = element_blank(),
    legend.position = "bottom"
  ) +
  scale_color_manual(values = c("gpt3.5" = "red", "gpt4" = "green")) +
  scale_linetype_manual(
    values = c("query1" = "solid", "query2" = "dashed", "query4" = "dotted"),
    labels = c("query1" = "query1-单次博弈", "query2" = "query2-多次博弈", "query4" = "query4-聚合结果的多次博弈")
  ) +
  scale_x_discrete(labels = c("system1" = "system1【AI】", "system2" = "system2【Human】"))
核心部分解释：

  1. ggplot 初始化：

    • aes(x = system, y = Proportion, color = gpt, linetype = query, group = interaction(gpt, query))：
      • x：system 作为 x 轴变量。
      • y：Proportion 作为 y 轴变量（参加比例）。
      • color：gpt 区分颜色。
      • linetype：query 区分线型（例如虚线、实线等）。
      • group：按照 gpt 和 query 的组合分组，确保线条连续。

  2. 绘制折线和点：

    • geom_line(linewidth = 1.1)：绘制折线，设置线宽为 1.1。
    • geom_point(size = 2)：在线上叠加点，设置点大小为 2。

  3. 添加标题和标签：

    • labs(title = "比对折线图", x = "system", y = "参加比例")：设置图表标题和轴标签。

  4. 主题样式：

    • theme_minimal()：应用简约主题。
    • theme(...)：
      • plot.title = element_text(hjust = 0.5)：标题居中。
      • legend.title = element_blank()：去除图例标题。
      • legend.position = "bottom"：将图例放在底部。

  5. 自定义颜色和线型：

    • scale_color_manual(...)：指定颜色：
      • "gpt3.5" 为红色，"gpt4" 为绿色。
    • scale_linetype_manual(...)：
      • values：指定线型（实线、虚线、点线）。
      • labels：为每种 query 提供易读的标签描述。

  6. 自定义 x 轴标签：

    • scale_x_discrete(labels = c("system1" = "system1【AI】", "system2" = "system2【Human】"))：
      • 将 system1 和 system2 的标签分别替换为 system1【AI】 和 system2【Human】。

第五部分：保存图表

ggsave("plota.png", plota, width = 8, height = 6, bg = "white")
  • 将绘制的图形 plota 保存为 PNG 文件：
    • 文件名为 plota.png。
    • 宽度和高度分别为 8 英寸和 6 英寸。
    • 背景色为白色。

总结：

# ------- 加载所需包 -------
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(gridExtra)
library(openxlsx)

# ------- 加载并清理数据 -------
mydata <- read.xlsx("gpt.xlsx")
mydata <- subset(mydata, mydata$final != 3)
mydata <- mydata %>%
  mutate(
    gpt = factor(gpt, levels = c("gpt3.5", "gpt4")),
    system = factor(system, levels = c("system2", "system1")),
    query = factor(query, levels = c("query1", "query2")),
    final_new = factor(final, labels = c("不参加", "参加")),
    sort_new = factor(sort, labels = paste0(seq(10, 90, by = 10), "%"))
  )

# ------- 分组并汇总数据 -------
result_wide <- mydata %>%
  group_by(gpt, system, query, final_new) %>%
  summarise(Frequency = n(), .groups = 'drop') %>%
  pivot_wider(names_from = final_new, values_from = Frequency, values_fill = list(Frequency = 0)) %>%
  mutate(Proportion = 参加 / (不参加 + 参加))

# 打印汇总数据
print(result_wide)

# ------- 绘制折线图 -------
plota <- ggplot(result_wide, aes(x = system, y = Proportion, 
                                  color = gpt, linetype = query, 
                                  group = interaction(gpt, query))) +
  geom_line(linewidth = 1.1) +
  geom_point(size = 2) +
  labs(title = "比对折线图", x = "system", y = "参加比例") +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5),
    legend.title = element_blank(),
    legend.position = "bottom"
  ) +
  scale_color_manual(values = c("gpt3.5" = "red", "gpt4" = "green")) +
  scale_linetype_manual(
    values = c("query1" = "solid", "query2" = "dashed", "query4" = "dotted"),
    labels = c("query1" = "query1-单次博弈", "query2" = "query2-多次博弈", "query4" = "query4-聚合结果的多次博弈")
  ) +
  scale_x_discrete(labels = c("system1" = "system1【AI】", "system2" = "system2【Human】"))

# 显示图表
print(plota)

# ------- 保存图表 -------
ggsave("plota.png", plota, width = 8, height = 6, bg = "white")

悦读

道可道，非常道；名可名，非常名。 无名，天地之始，有名，万物之母。 故常无欲，以观其妙，常有欲，以观其徼。 此两者，同出而异名，同谓之玄，玄之又玄，众妙之门。

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