Tema (themes)

For å justere tema og layout finnes funksjonen theme(), som har en lang rekke argumenter som kan spesifiseres for å påvirke i prinsippet alle aspekter ved layout og tema. Det finnes dessuten ferdige temaer, som for eksempel theme_bw(), som gir grafen en bestemt stil. Å bruke et ferdig tema (for eksempel theme_bw()) innebærer som regel at færre justeringer må gjøres manuelt.

Det er ikke nødvendig å justere temaet når man utforsker data. Det bør derimot gjøres ved presentasjon for å optimalisere det endelige resultatet. De fleste yrkesutøvere arbeider med et fåtall ulike typer visualiseringer, og derfor kan det lønne seg å investere tid i å utvikle passende temaer.

I dette kapittelet arbeider vi med data fra gapminder, som finnes i pakken med samme navn. Last inn gapminder med følgende kode:

library(gapminder)

## Inspiser de første 5 radene
head(gapminder)

Gapminder

Vi begynner med en graf uten noen justeringer av temaet (merk at vi logaritmerer pop og lifeExp fordi grafen da blir tydeligere):

ggplot(gapminder, aes(x=log(pop),
                      y=log(lifeExp))) +
  geom_point(aes(color = continent)) +
  geom_smooth()

Vi skal nå modifisere dette temaet ved å demonstrere 8 komplette temaer. For å skrive effektiv kode skal vi derfor lage et objekt (base_plot) som inneholder grafen ovenfor:

base_plot <- ggplot(gapminder, aes(x=log(pop),
                      y=log(lifeExp))) +
  geom_point(aes(color = continent)) +
  geom_smooth()

Nå legger vi temaer til base_plot. Vi legger også til en tittel, slik at det fremgår av grafen hvilket tema som er brukt (se nedenfor).

base_plot +
  labs(title="Theme Background White (theme_bw)") +
  theme_bw()

base_plot +
  labs(title="Theme Classic (theme_classic)") +
  theme_classic()

base_plot +
  labs(title="Theme Minimal (theme_minimal)") +
  theme_minimal()

base_plot +
  labs(title="Theme Grey (theme_grey)") +
  theme_minimal()

base_plot +
  labs(title="Theme Linedraw (theme_linedraw)") +
  theme_linedraw()

base_plot +
  labs(title="Theme Dark (theme_dark)") +
  theme_dark()

base_plot
  labs(title="Theme Light (theme_light)") +
  theme_light()

base_plot +
  labs(title="Theme Void (theme_void)") +
  theme_void()

Ggthemes

Pakken ggthemes (https://jrnold.github.io/ggthemes/) inneholder enda flere komplette themes, scales og geoms for ggplot2. I ggthemes finnes flere alternativer enn i noen annen eksisterende pakke. Videre finnes alternativer som er spesielt utviklet for forskning, vitenskapelig publisering, fargeblindhet, bestemte tidsskrifter, applikasjoner osv. Installer pakken med følgende kommando:

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

Vi prøver et ferdig tema laget etter Wall Street Journal:

base_plot +
  labs(title="Theme Wall Street Journal") +
  theme_wsj()

Justere spesifikke elementer

Alle eksemplene ovenfor var ferdige temaer som modifiserer mange elementer samtidig. Du kan modifisere i prinsippet alle elementer i temaet ved hjelp av theme(). Denne funksjonen tar et stort antall elementer som har elementfunksjoner. For eksempel brukes elementet title til å justere alle titlene. Fordi titler er tekst, har de elementfunksjonen element_text(). I element_text() kan vi for eksempel endre størrelsen og fargen på titlene med følgende kode:

title = element_text(size=12, color="purple")

I grafen blir det slik:

base_plot +
theme(title = element_text(size=15, color="gold1"))

theme(
  line,
  rect,
  text,
  title,
  aspect.ratio,
  axis.title,
  axis.title.x,
  axis.title.x.top,
  axis.title.x.bottom,
  axis.title.y,
  axis.title.y.left,
  axis.title.y.right,
  axis.text,
  axis.text.x,
  axis.text.x.top,
  axis.text.x.bottom,
  axis.text.y,
  axis.text.y.left,
  axis.text.y.right,
  axis.ticks,
  axis.ticks.x,
  axis.ticks.x.top,
  axis.ticks.x.bottom,
  axis.ticks.y,
  axis.ticks.y.left,
  axis.ticks.y.right,
  axis.ticks.length,
  axis.ticks.length.x,
  axis.ticks.length.x.top,
  axis.ticks.length.x.bottom,
  axis.ticks.length.y,
  axis.ticks.length.y.left,
  axis.ticks.length.y.right,
  axis.line,
  axis.line.x,
  axis.line.x.top,
  axis.line.x.bottom,
  axis.line.y,
  axis.line.y.left,
  axis.line.y.right,
  legend.background,
  legend.margin,
  legend.spacing,
  legend.spacing.x,
  legend.spacing.y,
  legend.key,
  legend.key.size,
  legend.key.height,
  legend.key.width,
  legend.text,
  legend.text.align,
  legend.title,
  legend.title.align,
  legend.position,
  legend.direction,
  legend.justification,
  legend.box,
  legend.box.just,
  legend.box.margin,
  legend.box.background,
  legend.box.spacing,
  panel.background,
  panel.border,
  panel.spacing,
  panel.spacing.x,
  panel.spacing.y,
  panel.grid,
  panel.grid.major,
  panel.grid.minor,
  panel.grid.major.x,
  panel.grid.major.y,
  panel.grid.minor.x,
  panel.grid.minor.y,
  panel.ontop,
  plot.background,
  plot.title,
  plot.title.position,
  plot.subtitle,
  plot.caption,
  plot.caption.position,
  plot.tag,
  plot.tag.position,
  plot.margin,
  strip.background,
  strip.background.x,
  strip.background.y,
  strip.clip,
  strip.placement,
  strip.text,
  strip.text.x,
  strip.text.y,
  strip.switch.pad.grid,
  strip.switch.pad.wrap,
)

Elementfunksjoner:

Nedenfor lager vi en figur med labels (labs()) for x, y og titel; nye skalaer for x og y; samt justering av en rekke theme()-elementer.

base_plot +
  # Endrer labels på x, y og tittel
  labs(x="Population",
       y="Life expectancy (years)",
       title="Life expectancy and population size") +

  # Endrer skalaen på x-aksen og y-aksen
  scale_y_continuous(breaks=seq(3, 5, by=0.5),
                     limits=c(2, 5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(10, 20, by=1),
                     limits=c(10, 20)) +

  # Justerer temaet
  theme(legend.text = element_text(color="brown4"),
        legend.title = element_blank(),
        legend.key = element_blank(),
        panel.grid.major.x=element_line(color = "lightgoldenrod3",
                                        size = 0.5,
                                        linetype = 2),
        panel.grid.minor.x=element_line(color = "palevioletred3",
                                        size = 0.5,
                                        linetype = 2),
        plot.background = element_rect(fill="wheat3"))