缩放，zooming
三种方法控制plot limits：1）调整绘图数据；2）设置每个scale的limits；3）在coord_cartesian()（笛卡尔坐标）中设置xlim和ylim参数。
两种方法放大（zoom in）图片：通过scales或通过coordinate systems。
通常最好使用坐标系统方法：coord_cartesian()，这种方法不会像scales方法：scale_x/y_continuous()之类，改变底层数据；在单个scale上设置limits参数，例如上文提到的scale_x/y_continuous()函数，用这种方法基本相当于对数据取子集，也就是超过limits范围的observations将默认被强制为NA，也就是被丢弃（如果有数据点因为这个被丢弃的话，默认会有提示）。
coord_cartesian(
xlim = NULL,
ylim = NULL,
expand = TRUE,
default = FALSE,
clip = "on"
)
xlim、ylim：坐标轴范围，例如：c(100,200)
expand：默认TRUE，为坐标轴limits增加一个小的扩展因子，确保数据和轴不会重叠。如果为FALSE，limits完全从数据本身或者xlim/ylim获取。
default：这是默认坐标系统吗？如果为FALSE，用另一个坐标系统替换该系统时会提示用户该坐标系统将被改变，否则不会产生警告。目前不是很理解
clip：绘图应该被裁剪到绘图面板的范围内吗？on为是，off为否，如果为否，将允许将数据点绘制到plot的任何地方，如果数据点超过了limits，那这些点可能会出现在坐标轴、图例、图片标题、图片边缘上。从这里进一步理解这个函数不会改变底层数据的意思，对于超出限制的数据点只是不显示，并不代表把数据扔掉了。
一个实用小例子是：需要互相对比的多张图片最好使用相同的limits，可以通过scales方法设置，当然也可以通过分面的方法，前者更普遍适用。
主题，theme
theme用来定制plot的non-data元素。ggplot2默认包含8个theme，更多的主题在ggthemes包里。
ggplot2默认的8个主题：
为什么默认主题有一个灰色的背景？*这是一个深思熟虑的选择，因为它将数据向前推送，同时仍然使网格线可见。白色的网格线是可见的(这很重要，因为它们显著地帮助判断位置)，但它们几乎没有视觉影响，我们可以很容易地忽略它们。灰色背景给plot提供了与文本类似的印刷颜色，确保图形符合文档的流程，而不会跳出明亮的白色背景。最后，灰色背景创造了一个连续的色彩域，确保plot被视为一个单一的视觉实体。
主题的单个组成部分，例如y轴上字体的大小和颜色，可以被单独控制，更多细节请看ggplot2这本书。
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