plotit

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⚠️ 早期开发阶段
plotit 处于活跃的预发布开发中。每次更新都极有可能带来破坏性变更。 API 实现不完整，大量计划功能尚未实现，可能存在许多 bug。请勿用于生产环境。使用风险自负。欢迎反馈和贡献。

概述

plotit 是一个基于 ggplot2 的声明式、管道优先 R 绘图包。它用统一的动词前缀 API 替代了基于 + 的图层叠加，支持原生管道（|>）。合理的默认设置消除了样板代码——颜色、主题和尺寸开箱即用。

library(plotit)

iris |>
  plotit(encode(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length, colour = Species)) |>
  mark_point(size = 2, alpha = 0.7) |>
  scale_color(range = "viridis") |>
  label_title("Iris Sepal Dimensions") |>
  style(base_theme = ggplot2::theme_minimal(base_size = 14)) |>
  export("iris_plot.pdf")

安装

你可以直接从 GitHub 安装 plotit 的开发版本：

# install.packages("pak")
pak::pak("zorrooz/plotit")

快速入门

library(plotit)

# 带颜色映射的散点图
iris |>
  plotit(encode(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length, colour = Species)) |>
  mark_point()

# 计数柱状图
mtcars |>
  plotit(encode(x = factor(cyl))) |>
  mark_bar()

# 时间序列折线图
ggplot2::economics |>
  plotit(encode(x = date, y = unemploy)) |>
  mark_line()

# 多图仪表盘
p1 <- plotit(iris, encode(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length)) |> mark_point()
p2 <- plotit(iris, encode(x = Species, y = Sepal.Length)) |> mark_boxplot()
compose_grid(p1, p2, tag_levels = "A") |>
  label_title("Iris Dashboard") |>
  export("dashboard.png")

# 由边表绘制桑基流向图
flows <- data.frame(
  source = c("A", "A", "B", "B", "C"),
  target = c("B", "C", "C", "D", "D"),
  value  = c(10, 5, 8, 3, 6)
)
flows |>
  plotit(encode(source = source, target = target,
                value = value, fill = source)) |>
  mark_sankey()

管道模式

每个 plotit 图表都遵循一致的管道：

data |> plotit(encode(...)) |> mark_*() |> scale_*() |> layout_*() |> split_*() |> project_*() |> label_*() |> style() |> export()

步骤	动词	职责
1. 初始化	`plotit()` + `encode()`	绑定数据与美学映射
2. 图层	`mark_*()`	添加几何图层（点、线、柱等）
3. 标度	`scale_*()`	控制数据到视觉属性的映射
4. 布局	`layout_*()`	计算关系图布局（可选；桑基、网络、弦图、树图）
5. 分面	`split_*()`	拆分为小倍数图
6. 坐标	`project_*()`	选择坐标系（笛卡尔、极坐标、地图）
7. 标签	`label_*()`	设置标题、轴标签、图例标题
8. 主题	`style()`	应用主题样式
9. 导出	`export()`	渲染为文件

多图组合遵循最外层管道：

compose_*(p1, p2, ...) |> label_*() |> style() |> export()

函数族

`mark_*` — 几何图层

共 39 种 mark，分三层体系：基础几何、统计、复合/关系。复合与关系 mark 均为下层原语的文档化语法糖（如 mark_significance() ≈ mark_rule() + mark_text()）。

函数	底层引擎	说明
`mark_point()`	`geom_point()`	散点/气泡图
`mark_line()`	`geom_line()`	折线与趋势线
`mark_area()`	`geom_area()` / `geom_ribbon()`	面积图；`ymin`/`ymax` 自动转为区间带
`mark_bar()`	`geom_bar()` / `geom_col()`	柱状图
`mark_rect()`	`geom_tile()` / `geom_rect()`	热力图单元格/矩形
`mark_polygon()`	`geom_polygon()`	多边形/自定义形状
`mark_text()`	`geom_text()` / ggrepel	文本标签与数据标注
`mark_label()`	`geom_label()` / ggrepel	带框标签
`mark_rule()`	`geom_hline/vline/abline/segment`	参考线/参考区域/数据段
`mark_path()`	`geom_path()`	路径/轨迹
`mark_step()`	`geom_step()`	阶梯线（`direction=` vh/hv/mid）
`mark_rug()`	`geom_rug()`	边缘地毯刻度（删失标记、1D 边际）
`mark_spoke()`	`geom_spoke()`	径向线段（angle + radius）
`mark_curve()`	`geom_curve()`	曲线连接（弧图边、箭头）
`mark_histogram()`	`geom_histogram()`	直方图
`mark_density()`	`geom_density()`	1D 核密度曲线
`mark_boxplot()`	`geom_boxplot()`	箱线图
`mark_violin()`	`geom_violin()`	小提琴图
`mark_ecdf()`	`geom_step` + `stat_ecdf`	经验累积分布
`mark_qq()` / `mark_qq_line()`	`geom_qq(_line)`	QQ 诊断
`mark_map()`	sf + `geom_sf()`	地图/地理空间
`mark_smooth()`	`geom_smooth()`	回归拟合 + 置信带
`mark_count()`	`geom_count()`	重叠计数缩点
`mark_hex()`	`geom_hex()`	2D 六边形分箱热力图
`mark_bin2d()`	`geom_bin_2d()`	2D 矩形分箱热力图
`mark_density_2d()`	`geom_density_2d()`	2D 密度等高线
`mark_contour()`	`geom_contour()`	观测 z 场等高线
`mark_corr()`	内部相关性变换 + `geom_tile()`	相关性矩阵热力图
`mark_errorbar()`	`geom_errorbar()` / `geom_linerange()`	误差棒/区间线（`caps=`）
`mark_significance()`	语法糖：rule + text	显著性标记（括号+星号）
`mark_lollipop()`	语法糖：point + 线段	棒棒糖图
`mark_dumbbell()`	语法糖：双 point + 线段	哑铃对比图
`mark_forest()`	语法糖：errorbar + point + rule	森林图（meta 分析/系数图）
`mark_beeswarm()`	ggbeeswarm	蜂群散点（碰撞检测）
`mark_sankey()`	`layout_sankey()` 语法糖	桑基流向图
`mark_treemap()`	`layout_treemap()` 语法糖	矩形树图
`mark_network()`	`layout_force()/circle()` 语法糖	网络图（直/曲边 `edge_shape=`）
`mark_chord()`	`layout_chord()` 语法糖	弦图

关系数据 — `as_graph()` + `layout_*()`

关系数据遵循 Vega 风格的数据变换模型：先将数据收编为 graph 对象，再把布局坐标烘焙进表，最后通过 data = ~table 引用任意子表渲染。

函数	说明
`as_graph()`	将边表、矩阵、hclust 或层次表收编为 graph 对象
`layout_force()`	力导向节点布局（强制 seed，可复现）
`layout_circle()`	环形节点布局
`layout_tree()`	树布局
`layout_dendrogram()`	基于 hclust 的树状图布局
`layout_chord()`	弦图扇区布局（arcs + ribbons）
`layout_sankey()`	确定性分层桑基布局（nodes/edges/ribbons）
`layout_treemap()`	squarified 矩形树图布局

edges <- data.frame(source = c("A", "A", "B"),
                    target = c("B", "C", "C"),
                    value  = c(3, 1, 2))
edges |>
  as_graph() |>
  plotit() |>
  layout_circle() |>
  mark_point(data = ~nodes) |>
  mark_rule(data = ~edges)

as_graph() 按列名自动识别 source/target/value （可用同名参数显式指定列）。

`scale_*` — 数据到视觉的映射

函数	美学属性
`scale_color()`	颜色
`scale_fill()`	填充
`scale_size()`	大小
`scale_radius()`	半径（气泡面积诚实编码）
`scale_alpha()`	透明度
`scale_shape()`	形状
`scale_linetype()`	线型
`scale_x()`	x 轴
`scale_y()`	y 轴

`label_*` — 文本标签

函数	作用范围
`label_title()`	主标题
`label_subtitle()`	副标题
`label_caption()`	脚注
`label_axis()`	轴标题
`label_legend()`	图例标题

`project_*` — 坐标系

函数	说明
`project_cartesian()`	笛卡尔（缩放、翻转、比例、变换）
`project_polar()`	极坐标
`project_parallel()`	平行坐标
`project_map()`	地理投影

`split_*` — 分面

函数	说明
`split_wrap()`	环绕分面
`split_grid()`	网格分面

`compose_*` — 多图组合

函数	说明
`compose_grid()`	网格排列
`compose_inset()`	浮动嵌入
`compose_marginal()`	散点 + 边际分布

主题

函数	说明
`style()`	应用 ggplot2 主题（`style(p)` 恢复 plotit 内置默认）

导出

函数	说明
`export()`	渲染为文件（pdf、png、svg 等）

自定义扩展

函数	说明
`make_mark()`	基于任意 ggplot2 geom 注册自定义 Mark
`make_theme()`	创建可复用的主题预设函数

文档

完整文档见 zorrooz.github.io/plotit，含关系类图表系统指南与图形画廊（分组、分布、关系、坐标系、关系图、组合与标注），见 Articles → Gallery。

贡献

plotit 处于早期开发阶段。欢迎在 GitHub Issues 上提交 bug 报告、功能请求和 Pull Request。

许可证

plotit 基于 MIT 许可证发布。详见 LICENSE。

概述

安装

快速入门

管道模式

函数族

mark_* — 几何图层

关系数据 — as_graph() + layout_*()

scale_* — 数据到视觉的映射

label_* — 文本标签

project_* — 坐标系

split_* — 分面

compose_* — 多图组合

主题

导出