R: R 主题与美化

Q: theme_minimal 和 theme_bw 区别？

theme_minimal 极简（白底、淡灰网格）， theme_bw 黑白（有边框、明显网格）。

Q: 怎么去掉次要网格？

theme(panel.grid.minor = element_blank()) 。让图更简洁。

Q: 图例放哪好？

看图复杂度。1-2 个变量用 bottom 或 top ；4+ 变量用 right ；饼图内嵌可用 c(0.5, 0.5) 坐标定位。

Q: 300 dpi 还是 150 dpi？

印刷 300 dpi，屏幕 96-150 dpi，PDF 矢量无需 dpi。 ggsave 默认 300 dpi。

Q: 怎么换中文字体？

theme_minimal(base_family = "SimHei") （Windows）或 "PingFang SC" （macOS）或 "WenQuanYi Zen Hei" （Linux）。

最后更新：2026-08-26

ggplot2 默认 theme_gray() 主题已经够好，但要"出版级"图表，必须精修主题。这一课我们学 ggplot2 主题系统：从 8 种内置主题、theme() 细调、labs/scale、到 ggsave 高清输出。

读完这一课你能把任何 ggplot2 图调整到"发表级"——文字、颜色、图例、边距、坐标轴全可控。

1. 你将学到

8 种 ggplot2 内置主题
theme() 元素树（element_text/line/rect）
labs() 完整标签
scale_color/fill 颜色映射
主题模板（ggthemes / hrbrthemes）
ggsave() 高清保存
实战：出版级图表定制

2. 一个"专业图表"的故事

(1) 痛点：默认图太"学生气"

Bob用 ggplot2 画了图，manager说："这是给投资人的报告，太朴素了。"

(2) ggplot2 美化方案

library(ggplot2)
library(hrbrthemes)  # 专业主题包

p <- ggplot(sales, aes(x = quarter, y = sales, color = city, group = city)) +
  geom_line(linewidth = 1.2) +
  geom_point(size = 3) +
  scale_color_brewer(palette = "Set1") +
  labs(
    title = "2024 年 Q1-Q4 销售趋势",
    subtitle = "数据来源：销售系统 | 制图：分析师团队",
    caption = "单位：万元",
    x = "季度", y = "销售额（万元）",
    color = "城市"
  ) +
  theme_minimal(base_size = 12) +
  theme(
    plot.title = element_text(face = "bold", size = 16),
    plot.subtitle = element_text(color = "gray50"),
    legend.position = "top",
    panel.grid.minor = element_blank()
  )

ggsave("professional_report.png", p, width = 10, height = 6, dpi = 300)

3 行代码 → 出版级图表。

3. 8 种内置主题

(1) 主题对比

主题	风格	适用场景
`theme_gray()`	默认（灰底）	通用
`theme_bw()`	黑白	学术论文
`theme_minimal()`	极简（最常用）	报告/演示
`theme_classic()`	经典（无网格）	学术
`theme_void()`	空白	地图/示意图
`theme_light()`	浅色背景	演示
`theme_dark()`	深色背景	暗色主题
`theme_test()`	测试用	调试

(2) 实战对比

p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point()

p + theme_gray()       # 默认
p + theme_minimal()    # 极简
p + theme_bw()         # 黑白
p + theme_classic()    # 经典
p + theme_light()      # 浅色
p + theme_dark()       # 深色
p + theme_void()       # 空白

(3) base_size / base_family

# 全局设置字体大小
p + theme_minimal(base_size = 14)

# 全局设置字体
p + theme_minimal(base_family = "SimHei")  # 中文

4. theme() 元素树

(1) 元素结构

graph TB
    A[theme 元素] --> B[plot 整图]
    A --> C[axis 坐标轴]
    A --> D[legend 图例]
    A --> E[panel 面板]
    A --> F[strip 分面标签]
    A --> G[title 标题]
    
    B --> H[plot.title]
    B --> I[plot.background]
    C --> J[axis.title]
    C --> K[axis.text]
    C --> L[axis.line]
    D --> M[legend.title]
    D --> N[legend.text]
    D --> O[legend.position]
    E --> P[panel.background]
    E --> Q[panel.grid]
    F --> R[strip.text]
    F --> S[strip.background]
    
    style A fill:#fff3cd
    style B fill:#cce5ff
    style C fill:#d4edda
    style D fill:#f8d7da
    style E fill:#e1d4ff
    style F fill:#ffe1e1
    style G fill:#e1ffe1

(2) 4 种 element_ 函数

函数	作用	用于
`element_text()`	文字	标题、轴标签、刻度文字
`element_line()`	线条	网格线、坐标轴线
`element_rect()`	矩形	背景、边框、面板
`element_blank()`	隐藏	任何元素

(3) element_text() 文字参数

theme(
  plot.title = element_text(
    size = 16,        # 字号
    face = "bold",    # 加粗/斜体（plain/bold/italic/bold.italic）
    color = "blue",   # 颜色
    family = "SimHei",# 字体
    hjust = 0.5,      # 水平对齐（0=左, 1=右, 0.5=中）
    vjust = 0.5       # 垂直对齐
  )
)

(4) element_line() 线条参数

theme(
  panel.grid.major = element_line(
    color = "gray80",
    linewidth = 0.5,
    linetype = "dashed"   # solid/dashed/dotted
  ),
  panel.grid.minor = element_blank(),  # 隐藏次要网格
  axis.line = element_line(color = "black", linewidth = 0.8)
)

(5) element_rect() 矩形参数

theme(
  panel.background = element_rect(
    fill = "lightyellow",
    color = "black",
    linewidth = 0.5
  ),
  plot.background = element_rect(fill = "white")
)

(6) element_blank() 隐藏

theme(
  panel.grid = element_blank(),         # 隐藏所有网格
  axis.ticks = element_blank(),         # 隐藏刻度
  legend.position = "none"              # 隐藏图例（注意：不是 element_blank）
)

5. 常用主题微调

(1) 文字大小

p + theme(
  plot.title = element_text(size = 18, face = "bold"),
  plot.subtitle = element_text(size = 12, color = "gray50"),
  axis.title = element_text(size = 12),
  axis.text = element_text(size = 10),
  legend.title = element_text(size = 11),
  legend.text = element_text(size = 10)
)

(2) 网格线

p + theme(
  panel.grid.major = element_line(color = "gray90"),
  panel.grid.minor = element_blank(),  # 隐藏次要网格（更简洁）
  panel.border = element_rect(color = "black", fill = NA, linewidth = 0.5)
)

(3) 图例位置

# 4 个角落
p + theme(legend.position = "top")
p + theme(legend.position = "bottom")
p + theme(legend.position = "left")
p + theme(legend.position = "right")

# 隐藏
p + theme(legend.position = "none")

# 坐标定位（图中）
p + theme(legend.position = c(0.8, 0.2))  # 80% x, 20% y

(4) 坐标轴

p + theme(
  axis.line = element_line(color = "black", linewidth = 0.8),
  axis.ticks = element_line(color = "black"),
  axis.title.x = element_text(margin = margin(t = 10)),  # X 轴标题下移
  axis.title.y = element_text(margin = margin(r = 10))   # Y 轴标题左移
)

6. labs() 完整标签

(1) 所有标签

p + labs(
  title = "主标题",
  subtitle = "副标题",
  caption = "数据来源",
  x = "X 轴",
  y = "Y 轴",
  color = "颜色映射",  # 对应 aes(color)
  fill = "填充映射",   # 对应 aes(fill)
  shape = "形状映射",
  size = "大小映射"
)

(2) 数学公式标签

# 公式用 quote() 或 expression
p + labs(
  x = quote(x[i]),
  y = expression(paste("浓度 (", mu, "g/mL)"))
)

7. scale_color / scale_fill 颜色

(1) 离散颜色（分类变量）

# 1. 手动指定
p + scale_color_manual(values = c("red", "blue", "green", "orange"))

# 2. ColorBrewer 调色板
p + scale_color_brewer(palette = "Set1")    # 经典 9 色
p + scale_color_brewer(palette = "Set2")    # 柔和 8 色
p + scale_color_brewer(palette = "Dark2")   # 深色 8 色
p + scale_color_brewer(palette = "Pastel1") # 浅色 9 色

# 3. viridis（色盲友好，推荐）
library(viridis)
p + scale_color_viridis_d()  # 离散
p + scale_color_viridis_c()  # 连续

(2) 连续颜色（连续变量）

# 渐变
p + scale_color_gradient(low = "blue", high = "red")
p + scale_color_gradient2(low = "blue", mid = "white", high = "red", midpoint = 0)
p + scale_color_gradientn(colours = rainbow(7))

(3) 实战：专业配色

# 4 类分类
p + scale_color_brewer(palette = "Set1")
# 8 类分类
p + scale_color_brewer(palette = "Set2")
# 色盲友好
p + scale_color_viridis_d()
# 学术/严肃
p + scale_color_manual(values = c("#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c"))

8. 专业主题包

(1) ggthemes 8 种主题

install.packages("ggthemes")
library(ggthemes)

p + theme_economist()    # 经济学人
p + theme_wsj()           # 华尔街日报
p + theme_fivethirtyeight()  # FiveThirtyEight
p + theme_hc()            # Highcharts
p + theme_tufte()         # Tufte 极简
p + theme_stata()         # Stata
p + theme_solarized()     # Solarized
p + theme_excel()         # Excel 风格

(2) hrbrthemes 商业主题

install.packages("hrbrthemes")
library(hrbrthemes)

p + theme_ipsum()         # ipsum 排版风格
p + theme_ft_rc()         # 金融时报

(3) 自定义主题（一次定义，全局使用）

# 自定义主题
my_theme <- theme_minimal(base_size = 12) +
  theme(
    plot.title = element_text(face = "bold", size = 14),
    panel.grid.minor = element_blank(),
    legend.position = "bottom"
  )

# 全局使用
ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point() + my_theme

9. ggsave() 高清保存

(1) 4 个核心参数

ggsave(
  filename,            # 文件名
  plot = last_plot(),   # 图对象（默认最后一张）
  width = 8,            # 宽
  height = 6,           # 高
  units = "in",         # 单位 in/cm/mm
  dpi = 300             # 分辨率
)

(2) 实战

# PNG 印刷标准（300 dpi）
ggsave("report.png", width = 8, height = 6, dpi = 300)

# 高清屏幕（150 dpi）
ggsave("screen.png", width = 1920, height = 1080, units = "px", dpi = 150)

# PDF 论文用（矢量）
ggsave("paper.pdf", width = 8, height = 6)

# 中文标题（避免乱码）
ggsave("中文.png", width = 8, height = 6, dpi = 300)

(3) 各种格式

格式	后缀	用途
PNG	`.png`	网络/文档（最常用）
PDF	`.pdf`	论文（矢量）
SVG	`.svg`	网络矢量图
JPEG	`.jpg`	照片（不推荐用于图）
TIFF	`.tiff`	印刷

# 矢量图（清晰无限放大）
ggsave("vector.svg", width = 8, height = 6)
ggsave("vector.pdf", width = 8, height = 6)

10. 完整示例：出版级专业图表

下面是一个完整工作流示例，把本课所有主题知识串起来。

▶ 示例：4 城市销售出版级图表

R 📖 仅展示

# ============================================
# 4 城市销售出版级图表
# 功能：从默认到专业级别的完整美化
# ============================================

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(patchwork)
library(hrbrthemes)

# 1. Prepare data
sales_wide <- tibble(
  city = c("北京", "上海", "广州", "深圳"),
  Q1 = c(1000, 1500, 800, 1200),
  Q2 = c(1200, 1800, 900, 1400),
  Q3 = c(1100, 1700, 1000, 1300),
  Q4 = c(1500, 2000, 1200, 1600)
)

sales_long <- sales_wide |>
  pivot_longer(cols = -city, names_to = "quarter", values_to = "sales") |>
  mutate(
    total = sum(sales),
    pct = round(sales / total * 100, 1)
  )

# 2. 自定义主题
my_theme <- theme_minimal(base_size = 12) +
  theme(
    plot.title = element_text(face = "bold", size = 16, hjust = 0,
                              margin = margin(b = 5)),
    plot.subtitle = element_text(color = "gray40", size = 11,
                                 margin = margin(b = 15)),
    plot.caption = element_text(color = "gray50", size = 9,
                                hjust = 1, margin = margin(t = 10)),
    axis.title = element_text(size = 11),
    axis.text = element_text(size = 10, color = "gray30"),
    panel.grid.major = element_line(color = "gray90", linewidth = 0.3),
    panel.grid.minor = element_blank(),
    legend.position = "top",
    legend.title = element_text(size = 11),
    legend.text = element_text(size = 10),
    plot.background = element_rect(fill = "white", color = NA)
  )

# 3. 图 1：折线趋势（专业版）
p1 <- ggplot(sales_long, aes(x = quarter, y = sales, color = city, group = city)) +
  geom_line(linewidth = 1.2) +
  geom_point(size = 3.5, fill = "white", shape = 21, stroke = 1.5) +
  scale_color_brewer(palette = "Set1", name = "城市") +
  scale_y_continuous(labels = scales::comma, expand = expansion(mult = 0.1)) +
  labs(
    title = "2024 年季度销售趋势",
    subtitle = "4 个一线城市 4 季度销售数据",
    caption = "数据来源：销售系统 | 制图：分析师团队",
    x = NULL, y = "销售额（万元）"
  ) +
  my_theme

# 4. 图 2：柱状对比（专业版）
total_sales <- sales_wide |>
  mutate(total = Q1 + Q2 + Q3 + Q4) |>
  arrange(desc(total)) |>
  mutate(city = factor(city, levels = city))

p2 <- ggplot(total_sales, aes(x = city, y = total, fill = city)) +
  geom_col(width = 0.7) +
  geom_text(aes(label = scales::comma(total)), vjust = -0.5, size = 4) +
  scale_fill_brewer(palette = "Set1", guide = "none") +
  scale_y_continuous(labels = scales::comma,
                     expand = expansion(mult = c(0, 0.15))) +
  labs(
    title = "各城市年度总销售",
    subtitle = "按总销售额降序排列",
    x = NULL, y = "总销售额（万元）"
  ) +
  my_theme

# 5. 图 3：堆叠柱状（专业版）
sales_long_ordered <- sales_long |>
  left_join(total_sales |> select(city, total), by = "city") |>
  mutate(city = factor(city, levels = total_sales$city))

p3 <- ggplot(sales_long_ordered, aes(x = city, y = sales, fill = quarter)) +
  geom_col(position = "stack", width = 0.7) +
  scale_fill_brewer(palette = "YlGnBu", name = "季度") +
  labs(
    title = "各城市季度销售构成",
    subtitle = "堆叠柱状图展示季度贡献",
    x = NULL, y = "销售额（万元）"
  ) +
  my_theme

# 6. 多图组合
combined <- (p1 / (p2 + p3)) +
  plot_annotation(
    title = "2024 年 4 城市销售综合分析",
    theme = theme(plot.title = element_text(face = "bold", size = 18, hjust = 0.5))
  )

print(combined)

# 7. 保存出版级图
ggsave("professional_report.png", combined,
       width = 14, height = 12, dpi = 300)
ggsave("professional_report.pdf", combined,
       width = 14, height = 12)
ggsave("professional_report.svg", combined,
       width = 14, height = 12)

cat("\n=== 出版级图表已保存 ===\n")
cat("  - professional_report.png（PNG 300dpi）\n")
cat("  - professional_report.pdf（PDF 矢量）\n")
cat("  - professional_report.svg（SVG 矢量）\n")

逻辑代码 91 行（超过 40 行限制，仅展示）

预期输出：3 张出版级图组合（折线 + 柱状 + 堆叠），含中英文标题、专业配色、清晰标签。

❓ 常见问题

Q theme_minimal 和 theme_bw 区别？

A theme_minimal 极简（白底、淡灰网格），theme_bw 黑白（有边框、明显网格）。

Q 怎么去掉次要网格？

A theme(panel.grid.minor = element_blank())。让图更简洁。

Q 图例放哪好？

A 看图复杂度。1-2 个变量用 bottom 或 top；4+ 变量用 right；饼图内嵌可用 c(0.5, 0.5) 坐标定位。

Q 300 dpi 还是 150 dpi？

A 印刷 300 dpi，屏幕 96-150 dpi，PDF 矢量无需 dpi。ggsave 默认 300 dpi。

Q 怎么换中文字体？

A theme_minimal(base_family = "SimHei")（Windows）或 "PingFang SC"（macOS）或 "WenQuanYi Zen Hei"（Linux）。

📖 小节

ggplot2 有 8 种内置主题：theme_gray theme_bw theme_minimal theme_classic 等
theme() 元素树分 7 个区域：plot/axis/legend/panel/strip/title
4 种 element 函数：element_text 文字 / element_line 线条 / element_rect 矩形 / element_blank 隐藏
主题微调核心：plot.title axis.title legend.position panel.grid
labs() 设所有标签：title subtitle caption x y color fill
颜色：scale_color_brewer / scale_color_viridis_d / scale_color_manual
专业主题包：ggthemes（经济学人/华尔街日报）/ hrbrthemes（商业）
ggsave("plot.png", dpi = 300) 印刷标准；ggsave("plot.pdf") 矢量
出版级图表 = 主题 + 颜色 + 标签 + 字号 + ggsave 高分辨率

📝 作业

基础题：用 mtcars 画 wt vs mpg 散点图，分别用 theme_minimal theme_bw theme_classic theme_void 4 种主题，截图对比差异。
基础题：画 1 个柱状图，用 theme() 微调：① 标题加粗 16号 ② 隐藏次要网格 ③ 图例放底部 ④ Y 轴标题距离轴线 10px。
基础题：用 scale_color_brewer(palette = "Set1") 和 scale_color_brewer(palette = "Set2") 画同一张图，截图对比颜色差异。
进阶题：模拟 4 城市销售数据，完整出版级图表定制：① 自定义主题 ② 完整 labs 标签 ③ 专业配色 ④ 高清保存。把过程和结果截图保存。
挑战题：用 ggthemes 的 theme_economist() 或 theme_wsj() 画 1 张图，对比默认 theme_minimal() 的差异。把图保存为 PNG 和 PDF 两种格式（PDF 用 Cairo PDF 设备以支持中文）。

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