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杜雨，EasyCharts团队成员，R语言中文社区专栏作者，兴趣方向为：Excel商务图表，R语言数据可视化，地理信息数据可视化。
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ggplot2绘图系统拥有庞大、健全的图形美化系统，这一套图形美化依赖于图例调整系统、标度调整系统、标签调整系统、主题调整系统以及分面系统。
本节仅从主题调整系统来浅析ggplot2是如何实现脱离数据层面的信息，单独实现主题调整系统的。 从大的层面上来说，ggplot2的主题系统知识主要分为三个层面： 一、主题调整函数：
二、元素调整函数：
三、元素调整参数： 主题调整函数很好理解，就是用于封装主题的函数，可以是预设主题（系统默认的主题函数）、也可以是第三方接口包提供的定制主题（如ggthemes包、ggtech包、ggsci包等）、或者是自己通过主题调整函数自定义的主题。 ggplot2的默认主题是theme_gray(),也即你在绘制图形的时候，即便不指定主题，默认调用的也是这款主题。 你可以通过theme_get()函数获取当前主题的所有参数配置列表，当然直接运行theme_gray()函数【这里要注意运行theme_gray()和运行theme_gray获取的结果是不一样的，执行theme_gray()是运行一个函数，返回的是一个列表格式的主题参数配置对象，而直接运行theme_gray则是打印出了theme_gray函数本身的语句信息，这一点儿需要区分清楚，函数本身与函数对象输出结果是截然不同的两个对象】时，同样可以得到这主题的参数配置列表。
p <- ggplot(mtcars) geom_point(aes(x = wt, y = mpg, colour = factor(gear))) facet_wrap(~am)p theme_gray() # the default
theme_set(new) 函数很特别，它接受一个新定义的主题同时，会将系统系统默认主题静默返回，这样你在使用时需将这个函数指定为一个临时对象，以便自定义主题使用之后，方便回复系统之前的默认主题。（如果不存储反悔的旧主题的话，那么系统就无法恢复到当默认主题了【当然重新启动系统就恢复了】）。 p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt)) geom_point();p
old <- theme_set(theme_bw());p
theme_set(old);p
theme_update()函数和theme_replace()函数是一对相爱相杀的函数，两者存在着微妙的关系，也是涉猎不神的初学者最容易困惑的两个主题函数。
这里澄清一下（也是参考ggplot2官网上的原文解释），theme_update()与theme_replace()函数都可以起到修改主题的作用，但是不同的是二者在修改主题的时候作用方式不同。 theme_update()函数是一种增量更新，也即在默认主题的基础上，对比与theme_update()函数内部各个主题参数之间的差异，有差异的以新增的为主，无差异的则保持不变。 而theme_replace()函数则更为霸道，它是一种全量更新，即在默认主题的基础上，比对与theme_replace()函数内部主题参数之间的差异，有差异则以后者为准，但是theme_replace()函数内部没有生命的所有参数（也即你未指定的那些元素参数）都会被初始化为NULL，也即只应用你显式声明的那些自定义参数，为生命的都会被清空，较为霸道。 这两者解释清楚了，那么下一个问题又来了，看到之前写过的代码，有时候我使用主题函数用的 theme(),有时候则用的是 % replace% theme(),这两者又有什么区别呢，这两者与上面提到过的theme_update()与theme_replace()函数是否有关联呢。 其实还真的有关联，这里直接说结论。 theme_update() 等价于 theme_gray() theme()，theme()函数内部的参数会替换theme_gray()内部的同名参数，未声明的则保持不变。
theme_replace() 等价于 theme_gray() % replace% theme()，theme()函数内部的参数会替换theme_gray()内部的同名参数，未声明的参数全部初始化为NULL。 所以你也可以理解为，theme_update()直接作用于当前主题，theme_replace()则是仅仅使用显式声明的主题元素外，所有未声明的都清空。 这便是这两组函数的区别于关联，通常来讲，用哪一组是习惯问题，单也要看场景，你是需要所有元素都重新修改，还是只要修改其中某几个元素。 add_el <- theme_grey() theme(text = element_text(family = 'Times'))add_el$text
#> List of 11
#> $ family : chr 'Times'
#> $ face : chr 'plain'
#> $ colour : chr 'black'
#> $ size : num 11
#> $ hjust : num 0.5
#> $ vjust : num 0.5
#> $ angle : num 0
#> $ lineheight : num 0.9
#> $ margin :Classes 'margin', 'unit'
atomic [1:4] 0 0 0 0#> .. ..- attr(*, 'valid.unit')= int 8
#> .. ..- attr(*, 'unit')= chr 'pt'
#> $ debug : logi FALSE
#> $ inherit.blank: logi FALSE
#> - attr(*, 'class')= chr [1:2] 'element_text' 'element'
rep_el <- theme_grey() % replace% theme(text = element_text(family = 'Times'))rep_el$text
#> List of 11
#> $ family : chr 'Times'
#> $ face : NULL
#> $ colour : NULL
#> $ size : NULL
#> $ hjust : NULL
#> $ vjust : NULL
#> $ angle : NULL
#> $ lineheight : NULL
#> $ margin : NULL
#> $ debug : NULL
#> $ inherit.blank: logi FALSE
#> - attr(*, 'class')= chr [1:2] 'element_text' 'element'
ggplot2的主题元素函数主要有四大类（其实是三大类）： element_text()element_rect()element_line()element_blank()
这些函数很好理解，分别是文本类型、矩形区域、线条类型等。最后一个只是为了方便清空某类主题元素而设计的。 这三类主题元素函数将所有的ggplot2图形主题元素全部都抽象进去了，而且做了严格的子孙继承关系链与权限控制范围。 从text、rect、line这三个全局主题元素到之后的各个主题模块的各类text、rect、line及其衍生主题，都遵循这种子孙继承关系。 比如你制定了text = element_text(family= ,size = ,angle = , colour = )吗，那么所有的模块涉及到主题文本元素的都会强制遵守这些参数，如果仅仅是为了修改某一个模块的局部文本元素，你绝对不可以设置这么高级别的文本调整函数，而是直接定位到局部主题文本调整函数进行对应的参数设置即可，比如 Axis.title.y = element_text(family= ,size = ,angle = , colour = )，类似这种控制权限，rect和line都是遵从的。 整个继承关系链可以参考这个图。
这些参数在ggplot2的官方文档上都写的清清楚楚、明明白白。 除了主题元素调整 函数之外，第三块内容当然就是这些主题元素调整函数内部的元素参数啦~ 这些元素参数都是高度抽象化、统一化的，也意味着很多都是通用的，与美学映射内的参数看齐的。 --------------element_text()----------------------------------------------------Argument Description Default Value-----------------------------------------------------family font family ''
face font face 'plain'
colour font color 'black'
size font size(pts) 10
hjust horizontal justification 0.5
vjust vertical justification 0.5
angle text angle 0
lineheight line height 1.1
--------------element_line()-----------------------------------------------------Argument Description Default Value-------------------------------------------------------colour line color 'black'
size line thickness 0.5
linetype type of line 1
--------------element_rect()---------------------------------------------------Argument Description Default Value---------------------------------------------------fill fill color NA(none)colour border color 'black'
size thickness of border line 0.5
linetype type of border line 1(solid)-----------------------------------------------------
讲了这么多，一个案例来复习下： library('ggplot2')
library('reshape2')
library('ggthemes')
library('magrittr')mydata <- data.frame( Name = c('苹果','谷歌','脸书','亚马逊','腾讯'), Company = c('Apple','Google','Facebook','Amozon','Tencent'), Sale2013 = c(5000,3500,2300,2100,3100), Sale2014 = c(5050,3800,2900,2500,3300), Sale2015 = c(5050,3800,2900,2500,3300), Sale2016 = c(5050,3800,2900,2500,3300) ) %>% melt( id.vars=c('Name','Company'), variable.name='Year', value.name='Sale' )
#默认主题
ggplot(mydata,aes(Company,Sale,fill=Year)) geom_bar(stat='identity')
#默认主题（theme_gray()）
ggplot(mydata,aes(Company,Sale,fill=Year)) geom_bar(stat='identity') theme_gray()
预设主题1
ggplot(mydata,aes(Company,Sale,fill=Year)) geom_bar(stat='identity') theme_bw()
自定义封装主题函数： ###方法一：
windowsFonts( myFont = windowsFont('微软雅黑'))theme_xmf <- theme_replace( plot.title = element_text(size = 20,family='myFont',hjust = 0,lineheight = 2), plot.subtitle = element_text(size = 15,family='myFont',hjust = 0,lineheight = 2), plot.caption = element_text(size = 18,family='myFont',hjust = 0,lineheight = 2), plot.background = element_rect( fill = '#efefef',size = 0.8 ,linetype = 3, color = 'grey'), plot.margin = margin(10,5,10,5,unit='pt'), legend.position = 'top' , panel.border = element_blank(), panel.background = element_rect(fill = '#d4dee7',size = 2 ,linetype = 3, color = 'grey'), panel.grid.major = element_line(linetype = 'dashed'), panel.grid.minor = element_blank(), axis.line = element_line(size = 1.2 , colour = 'black',linetype = 1), axis.text = element_text(size=10,colour='#003087',family='myFont'), legend.text = element_text(size=9,colour='#003087',family='myFont'), legend.key = element_blank())ggplot(mydata,aes(Company,Sale,fill=Year)) geom_bar(stat='identity') scale_fill_brewer(palette='Blues') guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE)) labs( title = '这里是主标题', subtitle = '这里是副标题', caption = '这里是备注' ) theme_xmf
方法2theme_manual <- function(){ theme_get() % replace% theme( plot.title = element_text(size = 20,family='myFont',hjust = 0,lineheight = 2), plot.subtitle = element_text(size = 15,family='myFont',hjust = 0,lineheight = 2), plot.caption = element_text(size = 18,family='myFont',hjust = 0,lineheight = 2), plot.background = element_rect(fill = '#efefef',size = 0.8 ,linetype = 3, color = 'grey'), plot.margin = margin(10,5,10,5,unit='pt'), legend.position='top', panel.border=element_blank(), panel.background = element_rect(fill = '#d4dee7',size = 2 ,linetype = 3, color = 'grey'), panel.grid.major=element_line(linetype='dashed'), panel.grid.minor=element_blank(), axis.line = element_line(size = 1.2 , colour = 'black',linetype = 1), axis.text=element_text(size=10,colour='#003087',family='myFont'), legend.text=element_text(size=9,colour='#003087',family='myFont'), legend.key=element_blank() )} ggplot(mydata,aes(Company,Sale,fill=Year)) geom_bar(stat='identity') scale_fill_brewer(palette='Blues') guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE)) labs( title = '这里是主标题', subtitle = '这里是副标题', caption = '这里是备注' ) theme_manual()
是不是要比原生的主题要更加简洁、专业一些呢~ 一句老套的话，要想学到真功夫，要下定决心去啃源文档~
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