本篇文章为大家展示了R语言数据可视化ggplot绘制置信区间以及分组绘图技巧是什么，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
1. 单组情况
1）构造数据集
x <- 1:10y <- x^2ci_l <- x^2 - 0.5 * xci_r <- x^2 + 0.5 * xdat_plot <- data.frame(x, y, ci_l, ci_r)数据集长下面这样：
x y ci_l ci_r1 1 1 0.5 1.52 2 4 3.0 5.03 3 9 7.5 10.54 4 16 14.0 18.05 5 25 22.5 27.56 6 36 33.0 39.07 7 49 45.5 52.58 8 64 60.0 68.09 9 81 76.5 85.510 10 100 95.0 105.02）绘制置信区间
添加置信区间的核心函数是：geom_ribbon()，并且要注意，先画置信区间，再绘制线条，才能保证线在置信区间的上方。
ggplot(dat_plot, aes(x = x)) + # x轴在此处添加，目的为了置信区间与拟合线共享同一个x geom_ribbon(aes(ymin = ci_l, ymax = ci_r)) + # 添加置信区间 geom_line(aes(y = y)) # 添加拟合线
（文末会对上面“丑丑”的置信区间进行美化。）
通常情况，所需的图片都是需要分组的，下面我们会进行分组绘制置信区间。
2. 多组情况
我们将会演示两种方式绘制分组情况绘制置信区间：
方法1
1）构造数据集
通常情况下，ggplot需要的向量化构造：
x <- 1:10y1 <- x^2ci_l1 <- x^2 - 0.5 * xci_r1 <- x^2 + 0.5 * xy2 <- 20 * log(x)ci_l2 <- 20 * log(x) - 0.5 * xci_r2 <- 20 * log(x) + 0.5 * xdat_plot <- data.frame(rbind(cbind(x, y1, ci_l1, ci_r1), cbind(x, y2, ci_l2, ci_r2)))names(dat_plot) <- c("x", "y", "ci_l", "ci_r")dat_plot$group <- rep(c("G1", "G2"), each = 10)数据样式：
x y ci_l ci_r group1 1 1.00000 0.50000 1.50000 G12 2 4.00000 3.00000 5.00000 G13 3 9.00000 7.50000 10.50000 G14 4 16.00000 14.00000 18.00000 G15 5 25.00000 22.50000 27.50000 G16 6 36.00000 33.00000 39.00000 G17 7 49.00000 45.50000 52.50000 G18 8 64.00000 60.00000 68.00000 G19 9 81.00000 76.50000 85.50000 G110 10 100.00000 95.00000 105.00000 G111 1 0.00000 -0.50000 0.50000 G212 2 13.86294 12.86294 14.86294 G213 3 21.97225 20.47225 23.47225 G214 4 27.72589 25.72589 29.72589 G215 5 32.18876 29.68876 34.68876 G216 6 35.83519 32.83519 38.83519 G217 7 38.91820 35.41820 42.41820 G218 8 41.58883 37.58883 45.58883 G219 9 43.94449 39.44449 48.44449 G220 10 46.05170 41.05170 51.05170 G22）绘制置信区间
注意，这里分组的关键就是使用 group = 参数。
ggplot(dat_plot, aes(x = x, group = group)) + geom_ribbon(aes(ymin = ci_l, ymax = ci_r)) + geom_line(aes(y = y))
但是这里的颜色比较吃藕，所以我们改变一下线条的颜色与置信区间的颜色。
非常简单，我们将参数 group = 用 color = 与 fill = 替换即可。值得一提的是，这里的color = 如果加在ggplot()中，添加的就会是拟合线与置信区间外边线两条曲线。若不想要置信区间的外边线， color =写在geom_line()中即可。
此外，还需要注意，绘制置信区间，若线条与区间是相同颜色，一定要修改置信区间的透明度，利用alpha = 进行修改，其范围在0-1之间，并且值越小越透明。
代码如下：
ggplot(dat_plot, aes(x = x, color = group, fill = group)) + geom_ribbon(aes(ymin = ci_l, ymax = ci_r), alpha = 0.3) + # alpha 修改透明度 geom_line(aes(y = y))
在大多数情况下，我们遇到的多组数据集长下面 方法2 这样，我们需要怎么进行绘制呢？下面继续进行讲解：
方法2
1）构造数据集
dat_plot <- data.frame(x, y1, ci_l1, ci_r1, y2, ci_l2, ci_r2) # 基于前文的数据x y1 ci_l1 ci_r1 y2 ci_l2 ci_r21 1 1 0.5 1.5 0.00000 -0.50000 0.500002 2 4 3.0 5.0 13.86294 12.86294 14.862943 3 9 7.5 10.5 21.97225 20.47225 23.472254 4 16 14.0 18.0 27.72589 25.72589 29.725895 5 25 22.5 27.5 32.18876 29.68876 34.688766 6 36 33.0 39.0 35.83519 32.83519 38.835197 7 49 45.5 52.5 38.91820 35.41820 42.418208 8 64 60.0 68.0 41.58883 37.58883 45.588839 9 81 76.5 85.5 43.94449 39.44449 48.4444910 10 100 95.0 105.0 46.05170 41.05170 51.051702）绘制置信区间
面对上述这种数据格式，我们处理起来也十分简单，我们只需要在对应的aes() 函数中，写清楚对应的分组名称即可。
color = 与 fill = 一定要写在 aes() 里面！！！color = 与 fill = 一定要写在 aes() 里面！！！color = 与 fill = 一定要写在 aes() 里面！！！
重要的事情说三遍，具体代码如下所示：
ggplot(dat_plot, aes(x = x)) + geom_ribbon(aes(ymin = ci_l1, ymax = ci_r1, fill = "G1"), alpha = 0.3) + geom_ribbon(aes(ymin = ci_l2, ymax = ci_r2, fill = "G2"), alpha = 0.3) + geom_line(aes(y = y1, color = "G1")) + geom_line(aes(y = y2, color = "G2"))
但这样的置信区间还比较丑，下面我们给出一个略微美化的版本，并在代码中进行注释，说明每个函数的用意。
3）美化
ggplot(dat_plot, aes(x = x)) + geom_ribbon(aes(ymin = ci_l1, ymax = ci_r1, fill = "G1", color = "G1"), alpha = 0.3, linetype = 2) + # linetype = 2 表示置信区间描边线为虚线 geom_ribbon(aes(ymin = ci_l2, ymax = ci_r2, fill = "G2", color = "G2"), alpha = 0.3, linetype = 2) + geom_line(aes(y = y1, color = "G1")) + geom_line(aes(y = y2, color = "G2")) + theme_bw(base_family = "Times") + theme(panel.grid = element_blank(), legend.position = "top", # legend 置顶 panel.border = element_blank(), text = element_text(family = "STHeiti"), # Mac 系统中中文绘图 plot.title = element_text(hjust = 0.5)) + # 标题居中 labs(x = "y", y = "x", title = "分组置信区间", color = "", fill = "") # 将置信区间与拟合线的 legend 合并，并且不要 legend 的小标题
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