R语言中ggplot2的使用方法是什么
今天小编给大家分享一下R语言中ggplot2的使用方法是什么的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
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标尺（Scale）
画图就是在做映射，不管是映射到不同的几何对象上，还是映射各种图形属性。
#这一小节介绍标尺，在对图形属性进行映射之后，使用标尺可以控制这些属性的显示方式，
#比如坐标刻度，可能通过标尺，将坐标进行对数变换；比如颜色属性，也可以通过标尺，进行改变。
#以数据（Data）和映射（Mapping)一节中所画散点图为例，将Y轴坐标进行log10变换，再自己定义颜色为彩虹色。
ggplot(small)+geom_point(aes(x=carat, y=price, shape=cut, colour=color))+scale_y_log10()+scale_colour_manual(values=rainbow(7))
统计变换（Statistics）
统计变换对原始数据进行某种计算，然后在图上表示出来，例如对散点图上加一条回归线。
#这里就不按颜色、切工来分了，不然ggplot会按不同的分类变量分别做回归，图就很乱，
#如果我们需要这样做，我们可以使用分面，这个将在后面介绍。
ggplot(small, aes(x=carat, y=price))+geom_point()+scale_y_log10()+stat_smooth()
#这里，aes所提供的参数，就通过ggplot提供，而不是提供给geom_point，因为ggplot里的参数，相当于全局变量，
#geom_point()和stat_smooth()都知道x,y的映射，如果只提供给geom_point()，则相当于是局部变量，
#geom_point知道这种映射，而stat_smooth不知道，当然你再给stat_smooth也提供x,y的映射，
#不过共用的映射，还是提供给ggplot好。
ggplot2提供了多种统计变换方式：
stat_abline stat_contour stat_identity stat_summary
stat_bin stat_density stat_qq stat_summary2d
stat_bin2d stat_density2d stat_quantile stat_summary_hex
stat_bindot stat_ecdf stat_smooth stat_unique
stat_binhex stat_function stat_spoke stat_vline
stat_boxplot stat_hline stat_sum stat_ydensity
统计#变换是非常重要的功能，我们可以自己写函数，基于原始数据做某种计算，并在图上表现出来，也可以通过它改变geom_xxx函数画图的默认统计参数。
比如#把boxplot的中位线替换成了平均值来作图。
坐标系统（Coordinante）
坐标系统控制坐标轴，可以进行变换，例如XY轴翻转，笛卡尔坐标和极坐标转换，以满足我们的各种需求。
#坐标轴翻转由coord_flip()实现
ggplot(small)+geom_bar(aes(x=cut, fill=cut))+coord_flip()
#转换成极坐标可以由coord_polar()实现：
ggplot(small)+geom_bar(aes(x=factor(1), fill=cut))+coord_polar(theta="y")
#这也是为什么之前介绍常用图形画法时没有提及饼图的原因，饼图实际上就是柱状图，只不过是使用极坐标而已，柱状图的高度，对应于饼图的弧度，饼图并不推荐，因为人类的眼睛比较弧度的能力比不上比较高度（柱状图）
#靶心图：
ggplot(small)+geom_bar(aes(x=factor(1), fill=cut))+coord_polar()
#风玫瑰图(windrose)
ggplot(small)+geom_bar(aes(x=clarity, fill=cut))+coord_polar()
图层（Layer）
photoshop流行的原因在于PS 3.0时引入图层的概念，ggplot的牛B之处在于使用+号来叠加图层，这堪称是泛型编程的典范。
在前面散点图上，我们已经见识过，加上了一个回归线拟合的图层。
#有了图层的概念，使用ggplot画起图来，就更加得心应手。
#做为图层的一个很好的例子是蝙蝠侠logo，batman logo由6个函数组成，在下面的例子中，我先画第一个函数，之后再加一个图层画第二个函数，不断重复这一过程，直到六个函数全部画好。
require(ggplot2)
f1data.frame(x=x,y=y)
d -3*sqrt(33)/7,]
return(d)
}
x1data.frame(x2=x2, y2=y2)
p2data.frame(x3=x3, y3=y3)
p3data.frame(x4=x4,y4=y4)
p4data.frame(x5=x5,y5=y5)
p5data.frame(x6=x6,y6=y6)
p6
#下面再以生物界中常用的柱状图+误差图为实例，展示ggplot2非常灵活的图层。
Normaldata.frame(V=c("Normal", "Cancer"), mean=m, sd=s)
d$V
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