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月亮图和饼图
饼图把一个圆分成多个局部，这些局部的弧长（以及面积）代表一个整体的比例。月亮图也是如此，它把一个圆分成多个局部，这些局部的面积代表整个圆的比例，但在月亮图中，这些局部被画成圆的月牙形，就像月相。
应用月亮图而不是饼图背地的动机次要是审美的抉择。还要留神的是，因为月亮图的各局部是从圆的一侧或另一侧扫过的，所以个别只适宜于形容一个或两个群体。
月亮图与 Kosara（2019）1 的 “ 圆形切片 “ 图相似。在钻研受试者对不同图表类型中百分比的感知时，” 圆形切片 “ 的体现与饼图相似。月亮图与 “ 圆形切片 “ 的不同之处在于，后者是在一个根底圆上滑动第二个同样大小的圆盘，更像是月食而不是月相。然而，两者都依赖面积作为视觉线索。
用法
ggplot2 数据可视化包，为 R 语言中的月亮图提供反对。它们的绘制形式与 ggplot2 中的点最为类似：它们的地位由一个 x 和一个 y 坐标定义，它们的大小与坐标系无关，所以它们总是放弃圆形。
ggplot(data.frame(x = 1:5, y = 1)) +
geom_point(y = 2) +
scale_size(range = c(5, 10))+
两个新的美学在 geom_moon 中也很重要：比例和 填充。
比例美学
比率管制要绘制的月亮的比例。它必须在 0（"新月"，实际上什么都没画）和 1（"满月"，即一个圆）之间。
ggplot(data.frame(x = 1:5, y = 0, ratio = 0:4 * 0.25), aes(x = x, y = y),ratio = ratio), size = 20, fill = "black") +
geom_text(aes(y = y + 1, label = ratio)) +
填充 美学
左边须要一个布尔值，管制月亮是 "升" 还是 "降"，也就是说，它是由左边还是右边 "填充" 的。
用两种色彩制作一个 “ 残缺 “ 的月亮的一种办法是用 right = TRUE 示意一种色彩，用 right = FALSE 示意另一种色彩，比例互补。
ggplot(moons) +
geom(aes(x, y, ratio = ratio, right = right, fill = right)) +
图例关键字
三个关键字，用于不同类型的图例：默认值，绘制一个左边的悬臂月（见上文）。
left 从右边画出一个新月，与长臂月互补，这对组合图例很有用。
ggplot(aes(x, y, ratio = ratio, right = right, size = 2^x)) +
geom(data = subset(moons, right)) +
geom(key = left)
key 画的是一个圆。它相似于 "点" 的形态，但计算形式略有不同，所以如果你想让图例月亮的尺寸和月亮的尺寸相匹配，就更适合。
ggplot(tidymoons) +
geom(key = full) +
工作实例
地图上的月亮图
多饼图的一个常见用处是示意地图上不同坐标处的比例。x 和 y 维度曾经致力于地图坐标，所以像柱状图这样的比例可视化就比拟艰难。这是一个尝试月形图的绝佳机会!
饼图地图在人口遗传学中很风行，所以让咱们看一下该畛域的一个例子。数据蕴含果蝇种群中 Adh 基因的两个变体的频率。这些种群中有许多都很靠近，所以咱们必须解决适度绘制的问题，咱们在上面手动解决。
moonmap <- ggplot(da, aes(long, lat)) +
geom_polygon(
data = map_data("world"),
aes(group = group),
) +
如果咱们想在图例中明确标注等位基因，那么咱们须要将它们映射到一个组中，这就要求咱们将数据重新排列成一个 “ 较长 ”（” 参差 ”）的格局。
reshape(
v.names = "percent",
times = c("dhF", "dhS"),
direction = "long"
)
月球数据
有时你只是想绘制月球的文字表述。改编自 NASA 的月球数据，蕴含了 2019 年每天从地球到月球的间隔，以及月球四个次要阶段每次呈现的日期（UTC）。咱们能够用月球图（在这种状况下与饼图雷同）绘制这些次要阶段。
ggplot(lunardist, aes(date, distance)) +
geom_line() +
# 将上层绘制成一个残缺的圆
geom(data = phase, ratio = 1, size = 5, fill = "black") +
Harvey balls 哈维球分析法
“ 哈维球 “ 实质上是用于定性比拟的饼图，通常以表格模式呈现。咱们能够应用月形图来达到同样的目标。
首先，让咱们获取一些数据。
哈维月亮的图表。
# 首先，咱们将数据变动为 "长" 格局，以不便绘图。rest <- reshape(
restaurants,
timevar = "Category",
direction = "long"
)
ggplot(rest, aes(0, 0)) +
geom(aes(ratio = (Score - 1) / 4), fill = "black") +
theme(panel.grid = element_blank()
参考文献
- Kosara, R. 2019. Circular Part-to-Whole Charts Using the Area Visual Cue. EuroVis 2019 – Short Papers. https://doi.org/10.2312/evs.20191163↩︎
- Oakeshott, J.G., et al. 1982. Alcohol dehydrogenase and glycerol-3-phosphate dehydrogenase clines in _Drosophila melanogaster_ on different continents. Evolution, 36(1): 86-96.↩︎
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