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一：ggplot基本语法
ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离。按图层作图，保有命令式作图的调整函数，使其更具灵活性，并将常见的统计变换融入到了绘图中。
ggplot的绘图有以下几个特点：第一，有明确的起始（以ggplot函数开始）与终止（一句语句一幅图）；其二，图层之间的叠加是靠“+”号实现的，越后面其图层越高。
ggplot2里的所有函数可以分为以下几类：
- 用于运算（我们在此不讲，如fortify_，mean_等）
- 初始化、展示绘图等命令（ggplot，plot，print等）
- 按变量组图（facet_等）
- 真正的绘图命令（stat_，geom_，annotate），这三类就是实现一个函数一个图层的核心函数。
- 微调图型：严格意义上说，这一类函数不是再实现图层，而是在做局部调整。
- aes : 同样适用于修改geom_XXX() aes参数控制了对哪些变量进行图形映射，以及映射方式
- 图形属性（aes） 横纵坐标、点的大小、颜色，填充色等。
完整公式总结：
ggplot(data = , aes(x = , y = )) +
geom_XXX(...) + ... + stat_XXX(...) + ... +
annotate(...) + ... + labs(...) +
scale_XXX(...) + coord_XXX(...) + guides(...) + theme(...) +
facet_XXX(...)
一个完整ggplot实例：
library(ggplot2)
attach(iris)
p <- ggplot(data=iris,aes(x = Sepal.Length,y = Sepal.Width))
p + geom_point(aes(colour = Species)) + stat_smooth() +
labs(title = "Iris of Sepal.length \n According to the Sepal.Width") +
theme_classic() + theme_bw() +annotate("text",x=7,y=4,parse = T,label = "x[1]==x[2]",size=6, family="serif",fontface="italic", colour="darkred")
- geom :表示几何对象，它是ggplot中重要的图层控制对象，因为它负责图形渲染的类型。
几何对象（geom_） 上面指定的图形属性需要呈现在一定的几何对象上才能被我们看到，这些承载图形属性的对象可能是点，可能是线，可能是bar - stat :统计变换 比如求均值，求方差等，当我们需要展示出某个变量的某种统计特征的时候，需要用到统计变换.
- annotate：添加注释 #由于设置的文本会覆盖原来的图中对应的位置，可以改变文本的透明度或者颜色 例： annotate(geom='text')会向图形添加一个单独的文本对象 annotate("text",x=23,y=200,parse=T,label = "x[1]==x[2]")
- labs : labs(x = "这是 X 轴", y = "这是 Y 轴", title = "这是标题") ## 修改文字
- scale_: 标度是一种函数，它控制了数学空间到图形元素空间的映射。一组连续数据可以映射到X轴坐标，也可以映射到一组连续的渐变色彩。一组分类数据可以映射成为不同的形状，也可以映射成为不同的大小，这就是与aes内的各种美学（shape、color、fill、alpha）调整有关的函数。
- coord_：调整坐标，控制了图形的坐标轴并影响所有图形元素. 调整坐标 coord_flip()来翻转坐标轴。使用xlim()和ylim()来设置连续型坐标轴的最小值和最大值 coord_cartesian(xlim=c(0,100),ylim=c(0,100))
- guides：调整所有的text。
- theme：调整不与数据有关的图的元素的函数。theme函数采用了四个简单地函数来调整所有的主题特征：element_text调整字体，element_line调整主题内的所有线，element_rect调整所有的块，element_blank清空。theme(panel.grid =element_blank()) ## 删去网格线
- facet :控制分组绘图的方法和排列形式
不指定数据集时，data = NULL
一个图形对象就是一个包含数据，映射，图层，标度，坐标和分面的列表，外加组件options
ggplot(数据, 映射) geom_xxx(映射, 数据) stat_xxx(映射, 数据)
通过“+”实现不同图层的相应累加，且越往后的图层表现在上方
点（point, text）：往往只有x、y指定位置，有shape但没有fill
线(line,vline,abline,hline,stat_function等)：一般是基于函数来处理位置
射(segment)：特征是指定位置有xend和yend，表示射线方向
面(tile, rect)：这类一般有xmax,xmin,ymax,ymin指定位置
棒(boxplot,bin,bar,histogram)：往往是二维或一维变量，具有width属性
带(ribbon,smooth):透明是特征是透明的fill
补：包括rug图，误差棒(errorbar,errorbarh)
然后，就是按照你的需要一步步加图层了（使用“+”）。
