本日の目標

  1. theme() を使ってグラフの見た目を整える
  2. グラフを論文・レポート向けに整形できる
  3. グラフをファイルに保存できる（ggsave()）

1. テーマ（theme）によるデザイン変更

ggplot2には，グラフ全体の見た目を変えるテーマが用意されています。

# デフォルトのグラフ
p <- ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species)) +
  geom_point() +
  labs(title = "デフォルトのテーマ", x = "がく片の長さ", y = "花びらの長さ")
p

主なテーマ一覧

p + theme_bw()      # 白黒テーマ（論文向き）

p + theme_classic() # クラシック（軸線のみ，論文で人気）

p + theme_minimal() # ミニマル（シンプル）

p + theme_dark()    # ダーク（プレゼン向き）

論文・レポートには theme_bw() または theme_classic() がおすすめです。

2. 色のカスタマイズ

手動で色を指定する

ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species)) +
  geom_point() +
  scale_color_manual(values = c("setosa" = "#E74C3C",
                                 "versicolor" = "#3498DB",
                                 "virginica" = "#2ECC71")) +
  theme_classic()

組み込みのカラーパレット

# ColorBrewerパレット（カテゴリ変数向き）
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species)) +
  geom_point() +
  scale_color_brewer(palette = "Set1") +
  theme_bw()

3. 軸・凡例のカスタマイズ

ggplot(data = iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length, fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  scale_x_discrete(labels = c("setosa" = "セトサ",
                               "versicolor" = "バーシカラー",
                               "virginica" = "バージニカ")) +
  scale_fill_brewer(palette = "Pastel1") +
  labs(
    title = "種ごとのがく片の長さ",
    x = "種",
    y = "がく片の長さ (cm)",
    fill = "アヤメの種"
  ) +
  theme_bw() +
  theme(
    legend.position = "bottom",        # 凡例の位置
    plot.title = element_text(size = 14, face = "bold"),  # タイトルの書式
    axis.title = element_text(size = 12)                  # 軸タイトルの書式
  )

4. 複数グラフを並べる（facet）

facet_wrap() で変数ごとにグラフを分割できます。

ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) +
  geom_point(color = "steelblue") +
  facet_wrap(~ Species) +
  labs(title = "種ごとの散布図", x = "がく片の長さ", y = "花びらの長さ") +
  theme_bw()

5. 回帰直線を追加する

ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species)) +
  geom_point(alpha = 0.6) +
  geom_smooth(method = "lm", se = TRUE) +   # 回帰直線 + 信頼区間
  labs(title = "散布図と回帰直線",
       x = "がく片の長さ (cm)", y = "花びらの長さ (cm)") +
  theme_bw()

6. グラフの保存（ggsave）

作成したグラフをファイルに保存するには ggsave() を使います。

# グラフを変数に保存しておく
my_plot <- ggplot(data = iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length, fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  theme_bw() +
  labs(title = "種ごとのがく片の長さ")

# PNG形式で保存
ggsave(filename = "my_plot.png",
       plot = my_plot,
       width = 8,       # 幅（インチ）
       height = 5,      # 高さ（インチ）
       dpi = 300)       # 解像度（論文用は300以上推奨）

# PDF形式で保存（ベクター形式，高品質）
ggsave(filename = "my_plot.pdf",
       plot = my_plot,
       width = 8,
       height = 5)

解像度の目安

用途 dpi
画面・Web表示 72〜96
印刷・プレゼン 150〜200
論文投稿 300〜600

7. よく使うグラフのまとめ

グラフの種類 用途 geom関数
散布図 2変数の関係 geom_point()
ヒストグラム 1変数の分布 geom_histogram()
棒グラフ カテゴリのカウント・集計値 geom_bar() / geom_col()
箱ひげ図 グループ間の分布比較 geom_boxplot()
折れ線グラフ 時系列・連続変化 geom_line()
バイオリン図 箱ひげ図より詳細な分布 geom_violin()

演習

演習1：テーマの比較

第3回で作ったグラフのいずれかに，theme_classic() と theme_bw() を適用し， どちらが見やすいか比較してください。

演習2：論文用グラフの作成

以下の要件を満たすグラフを作成してください。

  • データ：iris
  • グラフの種類：箱ひげ図
  • x軸：Species，y軸：Petal.Length
  • 色：fill = Species，カラーパレットは "Pastel2"
  • テーマ：theme_bw()
  • 日本語のラベル：タイトル・軸ラベルを日本語で
  • 凡例の位置：右下（legend.position = "right"）
ggplot(data = iris, aes(x = ___, y = ___, fill = ___)) +
  geom_boxplot() +
  scale_fill_brewer(palette = "___") +
  labs(title = "___", x = "___", y = "___") +
  theme_bw() +
  theme(legend.position = "___")

演習3：グラフの保存

演習2で作ったグラフを kadai_02.png（dpi = 300，幅 = 7インチ，高さ = 5インチ）で保存してください。

本日のまとめ

  • theme_bw() / theme_classic() で論文向きのデザインにできる
  • scale_color_manual() や scale_color_brewer() で色をカスタマイズ
  • facet_wrap() で変数ごとに分割したグラフを作れる
  • geom_smooth() で回帰直線を追加できる
  • ggsave() でグラフをPNG・PDFなどで保存できる

宿題・予習

  • 演習3のグラフを保存し，次回の授業で提出できるよう準備しておく
  • 次回から データの加工（dplyr） に入ります
  • 教科書のdplyr関連の章に目を通しておく