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該圖信息量相當豐富，至少涵蓋了四個維度的信息，支出結構信息（類別型字段）、國別信息（類別型字段）、支出水平分類（類別型字段）、支出規(guī)模（數(shù)值型指標）等。

倘若使用ggplot進行繪制，思路非常簡單，僅通過散點圖層皆可完成，ggplot2的散點圖可以支持離散標度，但是如果想要處理好類別的順序，需要把類別型變量因子化。

因為原圖中有獎金100+數(shù)據(jù)點，很多都沒有具體數(shù)值，一個一個用肉眼估計簡直喪心病狂，所以我模擬了一組數(shù)值，只保證思路講到位就OK。

setwd("E:/微信公眾號/公眾號——數(shù)據(jù)小魔方/2017年9月/20170914/")
mydata<-read.csv("matrix_bubble.csv",stringsAsFactors = FALSE,check.names = FALSE)

原始數(shù)據(jù)中帶有\(zhòng)n，導入時R語言會自動給\添加一個\，這里涉及到R語言中保留字符的問題,需要將多余的\刪掉。

mydata$Class[c(1,6,7)]<-c("Housing,fuel\n&utilities","Restaurants\n& hotels","Clothing\n& footwear")
names(mydata)[9:11]<-c("Saudi\nArabia","South\nKorea","United\nStates")library("tidyr")
mydata1<-gather(mydata,Country,Spend,-1)
mydata1$Class<-factor(mydata1$Class,levels=c("Education","Alcohol & tobacco","Communications","Furnishings","Clothing\n& footwear","Restaurants\n& hotels","Health","Recreation","Transport","Food","Housing,fuel\n&utilities"),ordered=T)

分割支出規(guī)模的類別區(qū)間：

qa<-quantile(mydata1$Spend,c(0,.25,.5,.75,1))
mydata1$Spend_fact<-cut(mydata1$Spend,breaks=qa,labels = c("lowest spend","below average","above average","highest spend"),include.lowest=TRUE,ordered=T)

制作草圖：

library("ggplot2")library("grid")library("showtext")library("Cairo")
font.add("myfont","msyh.ttc")

setwd("E:/《R語言商務圖表與可視化》/9.12——R語言ggplot2可視化在線分享")
CairoPNG(file="matirx_scatter.png",width=1200,height=900)
showtext.begin()
ggplot(data=mydata1)+

geom_hline(aes(x=Country,y=Class,yintercept = 1:nrow(mydata1)),size=20,colour="#E4EDF2",alpha=.5)+
geom_vline(aes(x=Country,y=Class,xintercept = 1:nrow(mydata1)),linetype="dashed")+
geom_point(aes(x=Country,y=Class,size=Spend,fill=Spend_fact),shape=21,colour="white")+
scale_fill_manual(values=c("#F9DBD3","#F1B255","#519F46","#41B0C3"))+
scale_size_area(max_size=25)+
scale_x_discrete(position = "top")+
guides(size=FALSE,fill=guide_legend(title="Within category",direction="horizontal"))+
labs(title="How they spend it",subtitle="Househlod spending*,of total,2013 or latest,includes taxes",caption="Source:Eurostat")+
theme_void(base_size=20,base_family="myfont") %+replace%
theme(
      legend.position="top",
      panel.grid.major.x=element_line(linetype="dashed"),      #plot.margin=margin(5,5,5,5,unit="pt"),
      axis.text=element_text(size=15,hjust=0.5),
      plot.title=element_text(size=35,hjust=0,lineheight=1.2),
      plot.caption=element_text(hjust=0,lineheight=1.2)
) 
showtext.end()
dev.off()

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