气泡图(bubble chart)

气泡图本质上是散点图，用点的大小来表示一个维度的数据，将三个维度的数据展示出来。

用ggplot2的geom_point就很容易绘制。

比如，我们现在有如下一组瞎编的六个人的身高和体重数据：

dat <- data.frame(
    姓名 = LETTERS[1:6],
    身高 = c(123, 120, 107, 177, 179, 174),
    体重 = c(87, 60, 180, 74, 79, 44))

这时候我们可以用散点图来直观的表示他们的身高和体重以及姓名。如上，先将数据存入一个叫dat的数据框。

载入需要用到的ggplot2包

library(ggplot2)

先做一个最简单的看看效果

ggplot(dat) +
    geom_point(aes(x=姓名, y=身高, size=体重))

当然，一般来说我们需要调整一下，让它变得好看一些。使用scale_size来调整点的面积的大小。 如果要用直径来表示则用scale_radius。

ggplot(dat) +
    geom_point(aes(x=姓名, y=身高, size=体重), shape=1) +
    scale_y_continuous(limits=c(0, 200), expand=c(0,0))+
    scale_size(limits=c(40, 180), breaks=c(40, 60, 80), range=c(4, 18), name="体重(Kg)") +
    xlab(NULL)+
    ylab("身高/cm") +
    theme_bw()+
    theme(legend.position="top")

或者我们还可以把体重数据标出来，把体重的图例去掉

ggplot(dat) +
    geom_point(aes(x=姓名, y=身高, size=体重), shape=1) +
    geom_text(aes(x=姓名, y=身高, label=体重))+
    scale_y_continuous(limits=c(0, 200), expand=c(0,0))+
    scale_size(limits=c(40, 180), breaks=c(40, 60, 80), range=c(4, 18), name="体重(Kg)") +
    xlab(NULL)+
    ylab("身高/cm") +
    theme_bw()+
    theme(legend.position="none")

效果看起来如下，很显然，点越大体重越大，比较直观看出体重的差别，也能够比较直观看出身高的差别。

另外，也可以给点加上颜色，让颜色的深浅表示一个维度的数据，或者表示分组。 这就显得很灵活了。很简单地使用? geom_point查看可以使用的维度。

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