写在前面。

折线图通常用来反映两个连续型变量的依存关系。其中，x轴对应自变量，y轴对应因变量。

---

折线图

折线图的x轴一般是连续型变量，如时间变量、药剂量等，当然也可以是有序离散型变量。

---

图形属性

折线图的图形属性主要从数据标记、线条样式和置信域这些角度讲解。

---

数据标记

示例数据BOD数据集：

> BOD
  Time demand
1    1    8.3
2    2   10.3
3    3   19.0
4    4   16.0
5    5   15.6
6    7   19.8

一般通过添加geom_point语句，在折线上添加由x和y变量确定的点作为每个数据的标记。

ggplot(data=BOD , aes(x = Time , y = demand)) + geom_line() +geom_point()

[图片上传失败...(image-6935f8-1695257878155)]

添加标记有什么作用？当数据收集频率不规律或者缺失时，标记便能够体现出来。比如上例中的值6是缺失的。

再来看一个数据采集频率不规则的例子。

示例数据worldpop数据集：

library(gcookbook)
> head(worldpop)
    Year Population
1 -10000       2431
2  -9000       3564
3  -8000       5136
4  -7000       7562
5  -6000      11461
6  -5000      17920

worldpop数据集记录的是世界人口数据，可以看到公元后的数据采集频率明显高于公元前。

ggplot(data=worldpop , aes(x = Year  , y = Population)) + geom_line() +geom_point()

[图片上传失败...(image-86075c-1695257878155)]

对y轴取对数：

ggplot(data=worldpop , aes(x = Year  , y = Population)) + geom_line() +geom_point() + scale_y_log10()

[图片上传失败...(image-802196-1695257878155)]

以上。

---