ggtheme主题学习

数据文件：

1. #构造数据。
2. #datahs300.csv中存放的是时间和沪深300指数的对数收益率
3. index300<-read.csv("datahs300.csv",header=T)
4.  
5. #查看数据
6. head(index300)
7. #通过一个循环，构造一个标识列
8. #对数收益率为正的，tagp值取作0
9. #对数收益率为正的，tagp值取作1
10. #将收益率转化为百分比
11.  
12. for(i in 1:length(index300[,2])){
13.   if(index300[,2][i]<0){
14.     index300$tagp[i]<-1
15.   }
16.   else{
17.     index300$tagp[i]<-0
18.   }
19.   index300$lgreturn[i]<-index300$lgreturn[i]*100
20. }
21.  
22. #查看数据
23. head(index300)
24. 1. TIME lgreturn tagp
    2. 12015/01/053.00583590
    3. 22015/01/06-0.01318211
    4. 32015/01/070.07495010
    5. 42015/01/08-2.34716911
    6. 52015/01/09-0.35294251
    7. 62015/01/12-0.93877721

加上geom_point()就是画散点图。

aes中的colour = factor(tagp)，是设定按照tagp转换为因子后分类配色

1. #导包
2. library(ggplot2)
3. library(ggthemes)
4.  
5. #制作散点图
6. testp<- ggplot(index300, 
7.                aes(x =as.Date(TIME), 
8.                    y = lgreturn, 
9.                    colour = factor(tagp)))+
10.  
11.         geom_point()
12. testp
13. 


1. testp+theme_solarized_2()
2. 


1. testp+theme_solarized(light = FALSE)
2. 

3.  
4.  
5. testp+theme_solarized(light = FALSE)+
6.       scale_colour_solarized("blue")
7. 

8.  
9. testp+ theme_solarized_2(light = FALSE) +
scale_colour_solarized("blue")

10. 


1. testp+theme_economist()+
2.       scale_colour_economist() 
3. 


1. testp+geom_point()+
2.  
3.   theme_solarized(light = FALSE)+
4.  
5.   scale_colour_solarized("blue")+
6.  
7.   geom_smooth(method ="loess")
8. 添加趋势线（lm/glm/gam/loess）
9. 


1. testp + ggtitle("logreturn")+ 
2.         theme_wsj()+ 
3.         scale_colour_wsj("colors6","")
4. 


来自为知笔记(Wiz)

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