具体描述
《R数据可视化之美：专业图表绘制指南》主要介绍使用R 中的ggplot2 包及其拓展包绘制专业图表的方法。本书先介绍了R 语言编程基础知识，以及使用dplyr、tidyr、reshape2 等包的数据操作方法；再对比了base、lattice 和ggplot2 包的图形语法。本书首次系统性地介绍了使用ggplot2 包及其拓展包绘制类别对比型、数据关系型、时间序列型、整体局部型等常见的二维图表的方法，以及使用plot3D 包绘制三维图表（包括三维散点图、柱形图和曲面图等）的方法。另外，本书也首次介绍了论文中学术图表的图表配色、规范格式等相关技能与知识。
作者简介
张杰
数据分析与可视化达人；
EasyCharts微信公众号联合主创；
著有15篇SCI(E)和SSCI学术论文；
出版专著《Excel 数据之美：科学图表与商业图表的绘制》和《R语言数据可视化之美：专业图表绘制指南》；
第11届和第12届中国R会议数据可视化演讲嘉宾；
学术研究方向为颜色科学、机器视觉、数据分析与可视化等。
目录信息
1.1 学术图表的基本概念 2
1.1.1 学术图表的基本作用 3
1.1.2 学术图表的基本类别 5
1.1.3 学术图表的绘制原则 7
1.2 你为什么要选择R 8
1.3 R软件的安装与使用 15
1.3.1 R与RStudio的安装 15
1.3.2 包的安装与加载 16
1.4 R语言编程基础 17
1.4.1 数据类型 17
1.4.2 数据结构 18
1.4.3 数据属性 21
1.4.4 数据的导入导出 23
1.4.5 控制语句与函数编写 26
1.5 R语言绘图基础 27
1.6 ggplot2图形语法 29
1.6.1 geom_×××()与stat_×××() 31
1.6.2 视觉通道映射 34
1.6.3 度量调整 37
1.6.4 坐标系 43
1.6.5 图例 52
1.6.6 主题系统 54
1.6.7 位置调整 57
1.7 学术图表的色彩运用原理 61
1.7.1 颜色模式 61
1.7.2 颜色主题的搭配原理 66
1.7.3 学术图表的颜色主题 69
1.7.4 颜色方案的拾取使用 71
1.7.5 颜色主题的应用案例 74
1.8 图表的基本类型 77
1.8.1 类别比较 78
1.8.2 数据关系 79
1.8.3 数据分布 79
1.8.4 时间序列 80
1.8.5 局部整体 80
1.8.6 地理空间 81
第2章 R语言数据处理基础 83
2.1 表格的转换 84
2.1.1 表格的变换 84
2.1.2 变量的变换 85
2.1.3 表格的排序 86
2.2 表格的整理 86
2.2.1 表格的拼接 86
2.2.2 表格的融合 87
2.2.3 表格的分组操作 89
第3章 类别比较型图表 92
3.1 柱形图系列 93
3.1.1 单数据系列柱形图 94
3.1.2 多数据系列柱形图 95
3.1.3 堆积柱形图 96
3.1.4 百分比堆积柱形图 97
3.2 条形图系列 98
3.3 不等宽柱形图 99
3.4 克利夫兰点图系列 100
3.5 坡度图 102
3.6 南丁格尔玫瑰图 103
3.7 径向柱形图 107
3.8 雷达图 109
3.9 词云 112
第4章 数据关系型图表 116
4.1 散点图系列 117
4.1.1 趋势显示的二维散点图 117
4.1.2 分布显示的二维散点图 124
4.1.3 气泡图 128
4.1.4 三维散点图 130
4.2 曲面拟合图 133
4.3 等高线图 136
4.4 切面图 138
4.5 三元相图 139
4.6 散点曲线图系列 141
4.7 瀑布图 143
4.8 相关系数图 149
4.9 韦恩图 151
4.10 树形图 152
4.11 圆堆积图 154
4.12 和弦图 156
4.13 桑基图 160
第5章 数据分布型图表 163
5.1 统计直方图和核密度估计图 165
5.1.1 统计直方图 165
5.1.2 核密度估计图 165
5.2 数据分布系列 169
5.2.1 散点分布图系列 170
5.2.2 柱形分布图系列 172
5.2.3 箱形图系列 173
5.2.4 其他图表 178
5.3 二维统计直方图和二维核密度估计图 188
5.3.1 二维统计直方图 188
5.3.2 二维核密度估计图 188
5.4 金字塔图和镜面图 192
第6章 时间序列型图表 194
6.1 折线图与面积图系列 195
6.1.1 折线图 195
6.1.2 面积图 195
6.2 日历图 199
6.3 螺旋图 202
6.4 量化波形图 207
6.5 地平线图 210
第7章 局部整体型图表 213
7.1 饼状图系列 214
7.1.1 饼图 214
7.1.2 圆环图 216
7.1.3 复合饼图系列 216
7.2 旭日图 219
7.3 矩形树状图 221
7.4 马赛克图 224
7.5 华夫饼图 227
第8章 高维数据可视化 229
8.1 高维数据的变换展示 231
8.1.1 主成分分析法 231
8.1.2 t-SNE算法 233
8.2 分面图 234
8.3 矩阵散点图 238
8.4 热力图 240
8.5 平行坐标系图 243
8.6 RadViz图 245
8.7 图标法 246
8.7.1 基于星形图的图标法 247
8.7.2 基于柱形图的图标法 249
8.7.3 切尔诺夫脸谱图 251
8.8 表格图 254
第9章 论文中学术图表的升级技能 255
9.1 图片的截取与处理软件 256
9.1.1 常见截图软件 256
9.1.2 图片处理软件 256
9.2 论文中学术图表的规范与调整 257
9.2.1 图片的格式与转换 260
9.2.2 图片的分辨率 262
9.2.3 图片的色彩要求 264
9.2.4 图片的物理尺寸 265
9.2.5 图片的标注格式 266
9.2.6 图片的占内存容量 266
9.2.7 在R中导出图表 268
9.3 图表绘制的必备技能 269
9.3.1 矢量图表元素的修改 269
9.3.2 期刊论文的图片提取 271
9.3.3 图表数据的重新提取 271
参考文献 274
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
这本书的实战价值是无可匹敌的。我尝试着按照书中的“挑战任务”部分进行操作，每一个任务都设计得非常贴近真实世界中的数据分析困境。它教会我的不仅仅是“如何画图”，更是“什么时候应该画这种图”。比如，书中详细对比了不同类型的分布图在处理偏态数据时的优劣，并提供了相应的R代码片段，我立刻用它优化了我们部门的月度报告。书中的代码块格式优美，注释清晰，即便是不熟悉某个特定函数的新读者，也能通过代码逻辑快速推断出其功能。最让我惊喜的是，它还涉及了如何将R语言生成的图表无缝嵌入到Markdown、HTML报告中的技巧，这极大地简化了我的报告自动化流程。对于那些需要频繁产出专业报告的职场人士来说，这本书的效率提升效果是立竿见影的。
评分我必须称赞一下这本书在图表主题和风格迁移方面的深度讲解。很多可视化书籍往往只关注如何生成标准的图表，但这本书却将重点放在了如何赋予图表个性化的“灵魂”上。作者对主题的解析细致入微，从字体家族的选择到背景网格线的透明度调整，每一个微小的改动如何影响整体观感，都有详实的对比图例作为支撑。我过去一直苦恼于如何让我的图表符合我们公司的品牌视觉要求，这本书提供了强大的定制框架，让我能够轻松地创建和复用自定义主题。此外，书中对于如何处理多变量、高维度数据的复杂可视化技巧，如使用分面（faceting）和嵌套图层，讲解得极其透彻，没有使用任何晦涩难懂的术语，而是用直观的图形语言进行阐释。这本书绝对是那种你会不断翻阅、每次都有新发现的参考书。
评分这本书的结构设计简直是一门艺术。它没有采用那种枯燥的章节堆砌，而是围绕“数据可视化的场景应用”来组织内容的。例如，它会先介绍“如何比较不同组别间的差异”，然后才会给出最适合这种需求的几种图表及其R语言实现。这种以问题为导向的教学方式，极大地提高了学习的效率和目的性。我发现自己不再是被动地学习语法，而是主动地寻找解决数据问题的最佳视觉工具。书中对“可访问性”和“避免误导性展示”的讨论，更是体现了作者的专业素养和高度的社会责任感。在当今大数据时代，如何确保图表信息的准确传达至关重要，这本书在这方面提供了清晰的道德和技术指南。即便是资深的分析师，也能从这些关于图表设计的最佳实践中找到可以优化现有工作流程的切入点。
评分读完这本书，我最大的感受是，它真正做到了“从入门到精通”的无缝衔接。对于初学者来说，它的入门部分讲解得极其耐心，从最基础的`ggplot2`语法结构到常用的几何对象和统计变换，循序渐进，让人不会感到压力。但更难能可贵的是，书中并没有止步于基础，而是深入探讨了高级定制和交互式可视化的前沿技术。我特别喜欢它对主题定制的讲解，那种对细节的执着——如何调整坐标轴的刻度、如何自定义图例的样式、如何使用LaTeX语法美化图表标题——都详尽无遗。我过去在美化图表上浪费了大量时间摸索，这本书几乎提供了一站式的解决方案。此外，书中介绍的一些冷门但极其有效的图表类型，比如网络图和地理空间数据可视化，也让我打开了新的思路。总而言之，这是一本可以陪伴你从新手成长为专家的深度学习手册，而不是一本蜻蜓点水的速查表。
评分这本关于R语言数据可视化的书绝对是工具箱里的必备良品。我拿到它之后，立刻被书中丰富的图表类型和清晰的解释所吸引。作者在讲解每一个可视化方法时，都不仅仅停留在代码层面，而是深入到背后的统计学原理和设计美学。比如，关于时间序列数据的展示，书中提供了多种动态和静态的图表方案，从简单的折线图到复杂的桑基图，每一种都有详细的步骤和参数调整指南。尤其让我印象深刻的是，作者非常强调“讲故事”的重要性，指出好的可视化不仅仅是展示数据，更是要通过视觉语言引导读者得出结论。书中的案例库非常实用，涵盖了金融、生物信息、社会科学等多个领域，这让我可以快速地将学到的知识应用到我自己的项目中。尽管我之前对R语言有一定基础，但这本书还是刷新了我对数据可视化的认知，让我学会了如何用更优雅、更有效的方式呈现我的研究成果。那些关于颜色选择和图表布局的章节，简直就是设计师的速成课，直接提升了我报告的专业度。
评分国产良心，hadley大神推荐，内容新颖详实，全彩印刷
评分还是比较推荐的，生物科研利器
评分国产良心，hadley大神推荐，内容新颖详实，全彩印刷
评分主要讲解了如何在R中利用以ggplot2为主要工具绘制各种图形，附带讲解了一些关于可视化、色彩选择等小知识。
评分主要讲解了如何在R中利用以ggplot2为主要工具绘制各种图形，附带讲解了一些关于可视化、色彩选择等小知识。
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