Label

  为图片添加：
  标题，Title：标题的目的是总结主要的发现；
  副标题，subtitle：在标题下面以较小的字体添加额外的细节。
  图片的说明文字，caption：在图的右下角添加文本，通常用来描述数据的来源。
  x，y，color：重新设置坐标轴和图例的标题；横纵坐标的标题中最好带有单位。

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
  geom_point(aes(color = class)) +
  geom_smooth(se = FALSE) +
  labs(
    title = "Fuel efficiency generally decreases with engine size",
    subtitle = "Two seaters (sports cars) are an exception because of their light weight",
    caption = "Data from fueleconomy.gov",
    x = "Engine displacement (L)",
    y = "Highway fuel economy (mpg)",
    colour = "Car type"
  )

注释

不那么智能的工具geom_text()和geom_label()

  除了标注图片的主要部分，标注单个或一组观测值有时会很有用。
  文本标记对于标记图形很有用，它们本身可以用作散点图（geom_text()和散点图很相似，但有一个额外的美学属性：label)，也可以与其他几何对象结合使用，例如，给points打标签或标注bars的高度。geom_text()只向图形添加文本，geom_label()在文本后面绘制一个矩形，使其更易于阅读。

函数1	函数2
仅向图形中添加文本，check_overlap=TRUE可以不在同一位置绘制多个文本	在文本后绘制一个矩形，可以设置矩形的属性。没有check_overlap功能，也就是会绘制所有标签。没有angle美学属性，且比geom_text()慢。fill美学属性可以填充label的背景颜色。

  1）parse：如果为TRUE，labels将被解析成表达式，并如?plotmath所描述的那样展示。
  2）nudge_x，nudge_y：“nudge”，轻推。在水平和垂直方向上轻推标签的位置，位移text远离point时很有用，特别在离散尺度上，不能和position一起指定。
  3）label.padding：labels周围的填充量，默认0.25 lines。
  4）label.r：圆角半径，默认0.15 lines。
  5）label.size：label边框大小，默认0.25，单位为mm。
  6）show.legend：图例中是否应该包含本layer的信息？NA表示有美学映射时展示，没有就不展示；FALSE表示总是不展示；TRUE表示总是展示；也可以是一个named logical vector用来选择性展示美学属性。
  7）check_overlap：如果为TRUE，与同一个layer中之前的文本有重叠的text将不在图片上画了。check_overlap发生在绘制时间且按data中出现的顺序，所以在调用geom_text()之前应该将data按照标签列进行排序。
  图中，a text element的 height 和 width 是0，你看到的是 physical unites 而不是 data units。所以即使图片的大小更改，text labels 仍然是相同的大小，也因此你可能会看到一些图中text labels跑到了整个绘图区域之外，因为 axis limits 不会自动延伸以包含所有的 text label。
  以上两个函数为data中的每一行添加标签，如果需要给特定的点添加label，可以用annotate()。
  所以到现在你应该明白，在给图添加标签之前你需要准备label data，这个label data可以是你绘图数据中的一个子集。

# 准备label data：每种车型中最高效的车。
# row_number()等于rank(,ties.method="first")
best_in_class <- mpg %>%
  group_by(class) %>%
  filter(row_number(desc(hwy)) == 1)
# 用geom_text()为对应的点添加labels，但labels之间、labels和points之间互相重叠导致图片可读性差
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
  geom_point(aes(colour = class)) +
  geom_text(aes(label = model), data = best_in_class)
# 可用geom_label()将label用方框标出来，再用nudge将label拉离point一点点
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
  geom_point(aes(colour = class)) +
  geom_label(aes(label = model), data = best_in_class, nudge_y = 2, alpha = 0.5)

  美学属性hjust和vjust用来控制label的对齐方式，即point相对于label的位置，所有组合如下：

来自R data for science
  hjust和vjust的值可以是 ("left", "middle", "right", "bottom", "center", "top")，也可以用0表示right/bottom，1表示top/left。"inward" 总是将文本向中心对齐， "outward"总是将文本向远离中心的方向对齐（这里的中心可以理解为图片的中心）：

df <- data.frame(
  x = c(1, 1, 2, 2, 1.5),
  y = c(1, 2, 1, 2, 1.5),
  text = c("bottom-left", "bottom-right", "top-left", "top-right", "center")
)
ggplot(df, aes(x, y)) +
  geom_text(aes(label = text))
ggplot(df, aes(x, y)) +
  geom_text(aes(label = text), vjust = "inward", hjust = "inward")

“inward”和“outward”，左图的正确标题应该是“set hjust and vjust without inward”,右图的正确标题应该是“set hjust and vjust with inward”。

自动定位不重叠的text labels的工具ggrepel包

  以上两个工具不能解决labels互相重叠的问题，ggrepel包可以解决，这个包里包括两个函数：geom_text_repel()、geom_label_repel()，可以使labels互相远离、labels远离data points、labels远离绘图区域的边缘。

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
  geom_point(aes(colour = class)) +
  geom_point(size = 3, shape = 1, data = best_in_class) +
  ggrepel::geom_label_repel(aes(label = model), data = best_in_class)

  几个小例子：
  1）用labels代替legend直接放在图片里：首先确定labels的位置，可以是median(每种class)，另外需关闭图例：theme(legend.position = "none")。
  2）将一个label放在图片的角落：label data需要放在数据框里。
  2）将一个label放在图片的边缘：将label的坐标设置为Inf。

其他帮助注释图片的工具

  1）geom_hline()和geom_vline()为图片添加参考线，推荐设置：厚度(size=2)；颜色（color=white）；画在原始数据层的下面，目的是不会喧宾夺主。
  2）geom_rect()在感兴趣的点周围画方框，方框的边界用xmin、xmax、ymin、ymax。
  3）geom_segment()，设置arrow参数画一个箭头指向一个点，用x、y、xend、yend定义箭头的开始和结束位置。