瓷片图像地板砖一样，由许多个小格子组成，不用的颜色深浅可以用来表示不同的值，横轴和纵轴可以用来展示不同的位置，二维码图、马赛克图、热图等都有异曲同工之妙。
今天分享一个在R语言中利用ggplot2包绘制瓷片图的方法，支持不同分组不同类型等数据合并展示，轻松完成可视化。
在R语言中，geom_tile() 是 ggplot2 包中的一个函数，用于创建瓷砖图，也常被用来制作热图。
这种类型的图表非常适合展示二维数据的矩阵，其中每个瓷砖的颜色可以表示矩阵中对应元素的值。
功能和作用
展示二维数据的分布特征
制作简易热图
多组数据之间相互比较
绘图流程
library(ggplot2)
data <- data.frame(
Group=c(rep(paste0("G",1:3),100)),
Class=c(rep(paste0("Class ",1:6),each=50)),
Pos=c(rep(1:16,each=3),17,18),
value=runif(300,1,10),
addtion=1:300
)
下面是代码中每一行的简单解释（右滑查看）：
Group=c(rep(paste0("G",1:3),100)): 这一行创建了一个名为 Group 的列。它首先使用 paste0("G", 1:3) 生成字符串 "G1", "G2", 和 "G3"。然后，rep() 函数重复这三个值100次，结果是一个长度为300的向量，每个字符串重复出现100次。
Class=c(rep(paste0("Class ",1:6),each=50)): 这一行创建了一个名为 Class 的列。它生成了六个字符串："Class 1" 到 "Class 6"。rep(..., each=50) 确保每个字符串重复50次，形成一个长度为300的向量。
Pos=c(rep(1:16,each=3),17,18): 这里创建了一个名为 Pos 的列。rep(1:16, each=3) 表示数字1到16每个重复3次，接着在这个序列的末尾添加了17和18。这将产生一个长度为50（16x3+2）的向量，然后整个向量重复六次（因为 Class 列有6个类别，每个类别50个条目），形成一个长度为300的向量。
value=runif(300,1,10): 这行创建了一个名为 value 的列，包含300个在1到10之间均匀分布的随机数。
addtion=1:300: 最后，这行创建了一个名为 addtion 的列，简单地包含从1到300的整数。通过以上代码生成一个随机测试数据框，其中包含了分组、分类、位置、值等信息，格式预览如下： 
基础框架图
根据上述的数据，先使用两行代码实现最基础的瓷片图：
ggplot(data)+
geom_tile(aes(x=Pos,y=Group,fill=value))
分面展示图
上图仅展示了一个分组的数据，如果想将不同Class的数据也一起画出来，则需要借助分面功能：
plot <- ggplot(data, aes(x = Pos, y = Group)) +
geom_tile(aes(fill = value), colour = "white") +
scale_fill_gradient(low="white", high="#22a6b3")+
facet_wrap(~ Class, ncol = 1)+
theme_bw()
plot
此时经过分面后不同Class的数据分开呈现于不同子图，同时修改了颜色的映射值，明显好看一点儿了，但是如果分成一列看起来不协调，使用ncol参数修改为两列，同时在每个色块儿上添加具体的数值，方便查看，效果如下：
修饰结果图
plot <- ggplot(data, aes(x = Pos, y = Group)) +
geom_tile(aes(fill = value), colour = "white") +
scale_fill_gradient(low="white", high="#22a6b3") +
facet_wrap(~ Class, ncol = 2, scales = "free") +
scale_x_continuous(breaks = seq(0,60,2),expand = c(0, 0))+
geom_text(aes(label=str_sub(value,1,1)),color='#f1f2f6') +
theme_classic()+
theme(
panel.grid.major = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank(),
panel.border = element_blank(),
strip.background = element_rect(fill = "#ffffff"),
strip.text = element_text(size = 12, face = "bold"),
axis.text = element_text(size = 12, color = "black"),
axis.title = element_text(size = 14, face = "bold"),
legend.position = "right",
legend.title = element_text(size = 12),
legend.text = element_text(size = 10)
)
plot增加一些主题美化代码，即可获得如下结果图，数据是随机生成的，没有实际含义，仅提供绘图思路和方法，请您根据实际需要进行修改。
补充知识点
本文中使用的ggplot2绘图系统，主要涉及以下几个关键函数，下面做一些简单是补充说明。
geom_tile
根据tile单词的翻译就能明白，这个函数的功能就是创建瓷片图，也就是色块，本质上是根据数据计算元素的位置和填充颜色，这也是一个非常基础的功能。
scale_fill_gradient
这个函数用于为图表中的元素（如瓷砖图、条形图、箱线图等）设置渐变色填充。 主要用于那些通过颜色表示数值大小的图表，比如热图或某些类型的散点图。
通过指定两种颜色，scale_fill_gradient()可以创建一个从一种颜色渐变到另一种颜色的效果，这通常用来表示数值数据的范围。
scale_fill_gradient(low = "blue", high = "red")如果你不喜欢配色，改颜色就用它。
facet_wrap
分面是一个神奇的功能，这个函数用于创建分面（facet）图。分面图是一种数据可视化技术，它允许你将一个大的图表拆分成几个小图表（称为分面），每个小图表展示数据的一个子集。
facet_wrap() 特别适用于当你有一个或多个分类变量，并希望对每个类别单独展示同一图表，以下是一个使用方法示例：
ggplot(data, aes(x = x_variable, y = y_variable)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ facet_variable,
nrow = number_of_rows,
ncol = number_of_columns
)facet_wrap() 是一个非常强大的工具，用于在相同的页面或视图中比较和展示多个数据子集的图表。通过使每个子集的图表保持一致的样式和比例，极大地促进了不同子集之间的直观比较。