mpg的绘图实例

使用 ggplot2 制作一幅信息丰富、样式统一的图表，展示不同类型车辆的引擎排量（displ）对高速油耗（hwy）的影响，具体要求如下：

---

📋 问题要求（共 11 点）

1. 数据源：使用内置数据集 mpg。
2. 图类型：
   • 主要为散点图（geom_point()）。
   • 添加线性拟合线（geom_smooth() + stat_smooth()）。
   • 使用透明度处理点重叠。
3. 美学映射（aes）：
   • 横轴：displ，纵轴：hwy
   • 颜色：根据 class 分类
   • 点大小：设置为 3，透明度 0.6
4. 颜色控制：为不同车辆类型手动指定 3 种颜色。
5. 分面（Faceting）：使用 facet_wrap()，根据 drv 分面（前驱/后驱/四驱）。
6. 主题：
   • 应用 theme_minimal() 基础主题
   • 修改背景色为浅蓝色
   • 设置标题居中加粗
   • X、Y 轴标签字号为 12
   • 图例位置放底部
7. 标题与标签：包含主标题、副标题、坐标轴名称。
8. 坐标系控制：
   • 翻转坐标（coord_flip()）
   • 限制横轴范围为 1 到 7
9. 比例尺（scales）：
   • 横轴采用 scale_x_continuous() 设置 limits
   • 颜色使用 scale_color_manual()
10. 添加平均值线（stat_summary）：在每个子图中加上平均线。
11. 最终导出图形：保存为 8x6 英寸、300 dpi 的 PNG 文件。

---

✏️ 请完成以下任务：

编写完整的 R 代码，满足上述所有要求，推荐使用 ggplot2, patchwork, scales 包等基础工具。

---

🧠 提示

• 检查是否同时应用了所有知识点：如 coord_flip() 与 facet_wrap()、theme() 自定义、scale_ 控制等。
• 不需要添加 patchwork 布局，但如能自定义组合多个图，得分更高。
• 最终图表是否视觉统一、信息丰富又不过载，是评价重点。

---

参考代码

好的！下面是一个符合题目要求的完整 参考答案 R 代码，涵盖了你提供的所有 ggplot2 功能模块：

---

✅ 综合示例代码：使用 mpg 数据集绘制分面散点图分析

library(ggplot2)
library(dplyr)

# 自定义颜色
custom_colors <- c("compact" = "#1b9e77", "suv" = "#d95f02", "pickup" = "#7570b3")

# 绘图
p <- ggplot(data = mpg, aes(x = displ, y = hwy, color = class)) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.6, position = position_jitter(width = 0.1)) +
  stat_smooth(method = "lm", se = FALSE, linetype = "dashed", size = 0.8) +
  stat_summary(fun = mean, geom = "line", aes(group = 1), color = "black", size = 1) +
  facet_wrap(~drv) +
  scale_color_manual(
    values = custom_colors,
    guide = guide_legend(title = "车辆类型")
  ) +
  scale_x_continuous(limits = c(1, 7)) +
  coord_flip() +
  labs(
    title = "不同驱动方式下的引擎排量与高速油耗关系",
    subtitle = "数据来源：mpg 数据集（ggplot2 内置）",
    x = "引擎排量（升）",
    y = "高速公路油耗（mpg）"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold", size = 14),
    plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5, size = 12),
    axis.title.x = element_text(size = 12),
    axis.title.y = element_text(size = 12),
    panel.background = element_rect(fill = "lightblue", color = NA),
    legend.position = "bottom"
  )

# 显示图形
print(p)

# 保存图像为 PNG 文件
ggsave("mpg_scatter_plot.png", plot = p, width = 8, height = 6, dpi = 300)

---

🧠 分析说明

模块	实现方式
数据集	使用 ggplot(data = mpg, ...)
图层	geom_point() + stat_smooth() + stat_summary()
美学映射	aes(x = displ, y = hwy, color = class)
颜色控制	scale_color_manual(values = ...)
分面	facet_wrap(~drv)
坐标系	coord_flip() + scale_x_continuous(limits = c(1, 7))
主题	theme_minimal() + theme(...) 微调字体和背景
标题与图例	labs() 设置标题，theme(legend.position = "bottom") 放置图例位置
统计变换	stat_summary(fun = mean, geom = "line") 画平均线
保存图像	ggsave() 保存为 PNG

---

如需进一步定制（例如使用 viridis 颜色、facet_grid() 等），也可以继续增强。需要我帮你修改为更高级风格版本吗？