使用ggplot2进行作图
相比于R的内置函数plot，qplot具有的优势是能够绘制动态的图，进行储存
例如我们可以这样对qplot进行操作

bar1=qplot(foo,bar)
bar1##出的是结果图
bar1=plot(foo,bar)###但是如果直接对plot的结果进行赋值的时候，其可以直接画图，但是bar1 值不存在

使用ggplot2进行作图
1.首先从geom_point()进行学习，这个小函数是添加点，其常见的参数有
x 传入的数据x值

y 传入的数据y值

alpha 点的透明度

colour 点的颜色

fill 点的颜色填充

group 分组，美学映射

shape 点的形状

size点的大小

stroke对于shape 有边界的点，可通过stroke对边界外的进行展示着色
na.rm 参数是否移除NA值(当na.rm=FALSE时，移除NA值时将警告，否则不)

geom_point()函数的使用

??geom_pointp <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg))#建立一个空白画板
p + geom_point()####添加点

# Add aesthetic mappings
View(mtcars)
p + geom_point(aes(colour = factor(cyl)))###美学映射，点的颜色以cy1的因子数进行赋值
p + geom_point(aes(size = qsec))# A "bubblechart":点的大小按照qsec的值进行画图
p + geom_point(aes(shape = factor(cyl),colour = factor(cyl),size = qsec),alpha=0.8)###美学映射，点的形状根据cy1的因子水平进行分类，点的颜色以cy1的因子数进行赋值,点的大小按照qsec进行画图,alpha 设置点的透明度结果图1

结果图1


# For shapes that have a border (like 21), you can colour the inside and outside separately. Use the stroke aesthetic to modify the width of the border对于形状有边界的点,可以通过stroke对边界外的延伸部分进行展示着色ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) +geom_point(shape = 21, colour = "black", fill = "white", size = 5, stroke = 3)见图2

图2

根据ggplot2对图层的多层叠加，可以分层惊喜修改点的颜色和形状

# You can create interesting shapes by layering multiple points of
# different sizes
eg:
p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt, shape = factor(cyl)))##设置点的形状根据cyl进行变化，此处的图层1的shape  对后面的图层点的形状有影响
p + geom_point(aes(colour = factor(cyl)), size = 4)##图3eg:
p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt, shape = factor(cyl)))
p + geom_point(aes(colour = factor(cyl)), size = 4) +geom_point(colour = "grey90", size = 1.5)###图层2 的点颜色为grey90,实际上是白色，大小为1.5，实际上是把图层1的点空心化，去掉大小1.5的有色点，见图4eg:
p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt, shape = factor(cyl))##创建空白图层
p + geom_point(colour = "black", size = 4.5) +  ##黑色4.5的点geom_point(colour = "pink", size = 4) + ##图层2 点粉色，大小为4，盖住了图层一的部分geom_point(aes(shape = factor(cyl)))

图3

图4

关于geom_point()中na.rm=参数，

#### geom_point warns when missing values have been dropped from the data set
#### and not plotted, you can turn this off by setting na.rm = TRUEmtcars2 <- transform(mtcars, mpg = ifelse(runif(32) < 0.2, NA, mpg))  ###此处将mtcars中通过均匀分布小于0.2的mpg行替换成NA
ggplot(mtcars2, aes(wt, mpg)) + geom_point()##在绘图的过程中，将移除NA值，并以warning 的形式告知，
ggplot(mtcars2, aes(wt, mpg)) + geom_point(na.rm = TRUE)###当使用了na.rm=TRUE 后，将直接移除数据中包含NA的值，并且不警告

关于ggplot2 中的geom_abline()函数

常见的用法
1.geom_abline() 添加非水平或者垂直线线，需要给的最少的参数是slope and intercept

geom_abline(
mapping = NULL,
data = NULL, …,
slope,
intercept,
na.rm = FALSE,
show.legend = NA
)

2.geom_hline()添加水平线
geom_hline(
mapping = NULL,
data = NULL,
…,
yintercept,
na.rm = FALSE,
show.legend = NA
)

3.geom_vline()添加垂直线
geom_vline(
mapping = NULL,
data = NULL,
…,
xintercept,
na.rm = FALSE,
show.legend = NA
)

??geom_abline##通过??geom_ 查看相应的文档
p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg))
p=p+ geom_point(size=3,shape=4,color="green",na.rm=FALSE)##点的形状是4，为X  颜色为绿色
# Fixed values
p + geom_vline(xintercept = 5)####添加垂直于x轴的线，x=5  ，图5
p + geom_vline(xintercept = 1:5)##添加添加垂直于x轴的线，x=1,2,3,4,5的线，图6
p + geom_hline(yintercept = 20)###添加垂直于y轴的线，y=20 图7###添加非垂直或者水平线
p + geom_abline() # Can't see it - outside the range of the data
p + geom_abline(intercept = 20)   ###图8#######计算直线最佳拟合值的斜率和截距，
coef(lm(mpg ~ wt, data = mtcars))###计算mpg和wt 的线性关系，得到截距和斜率
p + geom_abline(intercept = 37, slope = -5,col="blue",lty=4,size=0.5)###根据斜率和截距，添加趋势线,线的颜色为蓝色,线形为虚线
# But this is easier to do with geom_smooth:
p + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)关于分面Facet
###使用美学在不同的分面进行展示
p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt)) +geom_point() +facet_wrap(~ cyl)  ##图9#####按照每组cyl的平均值，添加每个分面的水平线
mean_wt <- data.frame(cyl = c(4, 6, 8), wt = c(2.28, 3.11, 4.00))
p + geom_hline(aes(yintercept = wt), mean_wt)  图10####添加水平线
ggplot(mtcars, aes(mpg, wt, colour = wt)) +  ###x轴是mtcars数据中的mpg ，y轴是wt,颜色也是wtgeom_point() +geom_hline(aes(yintercept = wt, colour = wt), mean_wt) +  ##加水平线，y=mean_wt,其中facet_wrap(~ cyl)###分面设置按照cyl  图11

图5
图6
图7

图8

图9
图9

图10

图11

本次学习的全部代码

qplot()作为ggplot2()的姊妹出场R=qplot(foo,bar,geom="blank")####构建一个空的画板
R=R+geom_point(size=3,shape=6,color="blue")##使用原始给的数据，作为点，点的大小为3，形状为三角形，颜色为蓝色
R=R+geom_line(color="red",linetype=2)###添加线，线形为虚线####geom_point()专场
??geom_pointp <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg))#建立一个空白画板
p=p + geom_point()####添加点# Add aesthetic mappings
View(mtcars)
p + geom_point(aes(colour = factor(cyl)))###美学映射，点的颜色以cy1的因子数进行赋值
p + geom_point(aes(size = qsec))# A "bubblechart":点的大小按照qsec的值进行画图
p + geom_point(aes(shape = factor(cyl),colour = factor(cyl),size = qsec),###美学映射，点的形状根据cy1的因子水平进行分类，点的颜色以cy1的因子数进行赋值,点的大小按照qsec进行画图alpha=0.5)###设置点的透明度#######点的颜色和大小
# Set aesthetics to fixed value
ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point(colour = "red", size = 3)# Varying alpha is useful for large datasets
View(diamonds)
d <- ggplot(diamonds, aes(carat, price))
d + geom_point(alpha = 1/10)###对于大数据集，点的颜色透明度渐变
d + geom_point(alpha = 1/20)
d + geom_point(alpha = 1/100)##对于形状有边界的点,可以通过stroke对边界外的延伸部分进行展示着色
ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) +geom_point(shape = 21, colour = "black", fill = "white", size = 3, stroke = 2)###通过多图层进行设置点的属性################example1
p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt, shape = factor(cyl)))##设置点的形状根据cyl进行变化，此处的图层1的shape  对后面的图层点的形状有影响
p + geom_point(aes(colour = factor(cyl)), size = 4)+ ##点的颜色根据cyl 进行变化geom_point(colour = "grey90", size = 1.5)  ###图层2 的点颜色为grey90,实际上是白色，大小为1.5，实际上是把图层1的点空心化，去掉大小1.5的有色点#############example2
p + geom_point(colour = "black", size = 4.5 ) +  ##黑色4.5大小的点geom_point(colour = "pink", size = 4) +  ###粉色4的点geom_point(aes(shape = factor(cyl)))  ##点的形状按照cyl 进行定义##########关于geom_point 中的na.rm 参数
mtcars2 <- transform(mtcars, mpg = ifelse(runif(32) < 0.2, NA, mpg))  ###此处将mtcars中通过均匀分布小于0.2的mpg行替换成NA
ggplot(mtcars2, aes(wt, mpg)) + geom_point()##在绘图的过程中，将移除NA值，并以warning 的形式告知，
ggplot(mtcars2, aes(wt, mpg)) + geom_point(na.rm = TRUE)###当使用了na.rm=TRUE 后，将直接移除数据中包含NA的值，并且不警告################geom_abline()专场
??geom_abline##通过??geom_ 查看相应的文档
p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg))
p=p+ geom_point(size=3,shape=4,color="green",na.rm=FALSE)##点的形状是4，为X  颜色为绿色
# Fixed values
p + geom_vline(xintercept = 5)####添加垂直于x轴的线，x=5
p + geom_vline(xintercept = 1:5)##添加添加垂直于x轴的线，x=1,2,3,4,5的线
p + geom_hline(yintercept = 20)###添加垂直于y轴的线，y=20###添加非垂直或者水平线
p + geom_abline() # Can't see it - outside the range of the data
p + geom_abline(intercept = 20)####计算直线最佳拟合值的斜率和截距，
coef(lm(mpg ~ wt, data = mtcars))###计算mpg和wt 的线性关系，得到截距和斜率
p + geom_abline(intercept = 37, slope = -5,col="blue",lty=4,size=0.5)###根据斜率和截距，添加趋势线,线的颜色为蓝色,线形为虚线
# But this is easier to do with geom_smooth:
p + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)###使用美学在不同的分面进行展示
p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt)) +geom_point() +facet_wrap(~ cyl)#####按照每组cyl的平均值，添加每个分面的水平线
mean_wt <- data.frame(cyl = c(4, 6, 8), wt = c(2.28, 3.11, 4.00))
p + geom_hline(aes(yintercept = wt), mean_wt)####添加水平线
ggplot(mtcars, aes(mpg, wt, colour = wt)) +  ###x轴是mtcars数据中的mpg ，y轴是wt,颜色也是wtgeom_point() +geom_hline(aes(yintercept = wt, colour = wt), mean_wt) +  ##加水平线，y=mean_wt,其中facet_wrap(~ cyl)###分面设置按照cyl

这个最后一个关于wt 的问题还不懂，后面还要继续学习

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