之前画图用的都是师兄写好的流程，这次需要自己画一些简单的图了，中间涉及学到的一些小知识就都放这里啦，初学者，内容不是很全。
library（ggplot2）#这个应该都知道，载入R包
1）图例设置
theme(legend.background =element_rect(fill = "white",colour = "black")) #给图例加边框
theme(legend.position="bottom",legend.key.size= unit(5, "pt")) #默认图例是在右边的，这里自定义设置图例位置在下方（“bottom”)，大小为5
guides（color = FALSE）#按颜色分组后，不显示颜色分组的图例
theme(legend.title=element_blank()) #不显示图例的标题
2）坐标轴（ggplot2——坐标系篇 - 简书 (jianshu.com) 这里很详细）
theme(axis.line=element_line(colour="black")) #设置坐标轴为黑色
ylim(0,4) + xlim(0,8) #设置坐标轴范围
labs(x="x轴名称",y="y轴名称") #设置坐标轴名称
coord_fixed(ratio = 数字) #当刻度太密集挤在一起时，用这个拉长坐标轴
scale_x_continuous(limits=c(0,1),breaks=seq(0, 1, 0.05)) + scale_y_continuous(limits=c(0,1),breaks=seq(0, 1,0.05)) #设置坐标轴范围和间隔
theme(axis.text.y = element_blank()) #设置axis.text.y则只删去 Y 轴的刻度标签，X 轴同理
theme(axis.text.y =element_blank()) #隐藏Y轴的刻度文本（axis.ticks）
theme(axis.ticks=element_blank()) #隐藏坐标轴的刻度线（只能x轴和y轴一起隐去）
3）背景
theme(panel.grid=element_blank()) #去掉背景里的网格线
theme_set(theme_bw()) #设置背景为白色
theme_classic() #ggplot里的一个主题，不要周围的边框只要两个坐标
4）分别在图中添加横向虚线和竖向虚线（下图代码表示，过（0,0）的红色直线，粗细为0.5）
geom_hline(yintercept=c(0,0),color="red",size=0.5，linetype="dotted")+ geom_vline(xintercept=c(0,0),color="red",size=0.5，linetype="dotted")
5）因为有图例的存在，原来应该是正方形的图可能实际不是正方形，加上这个保持
+ coord_fixed()
6）画散点图：
ggplot(data=data1, aes(x=h1,y=h2, color= in_all, group=1))
或者：ggplot(data=data1, aes(h1,h2, color= in_all))
#x轴为h1的数据，y轴为h2的数据，根据in_all这一列的数据分组，默认会给不同分组不同颜色，也可以自定义颜色（往下看）；
# 也可以用形状表示分组，就是把这里的color改成shape；
# 同时用形状和颜色表示分组（比如3组数据分别用绿色圆，红色方，蓝色三角表示——不同分组的颜色和形状都不同）可以是：(color=in_all, shape=in_all)，当然这样的话还是会自动给颜色和形状，想自定义的话再加上函数: scale_colour_manual 和scale_shape_manual （见下述）
#这里 group=1 也可以不写，个人试了下感觉没有影响，但是有时候画折线图但是点不能被连接起来，加上group=1就可以了
7）设置点的大小
geom_point(size=3)
geom_point(stat= "identity", aes(size=var), alpha =0.5, show.legend = TRUE) + scale_size(range = c(0.1,1.8),guide=FALSE) #根据var列的数值，设置点的大小（从0.1到1.8大）
8）自定义不同分组的颜色
scale_colour_manual(values =c("blue", "red"))
scale_color_manual(values=c(rep("blue",19),rep("green",19),rep("yellow",19),rep("red",19),rep("black",7))) #红色重复19次，绿色重复19次…..黑色重复7次
9）自定义不同分组的形状
scale_shape_manual(values =rep(1:83, len = 83)) #R的形状只有25种，要使用多于25的形状，会用符号和字母代替，比如这里，要使用83种——但是第26-32种形状总是报错无法显示，不知道为啥
scale_shape_manual(values=rep(0:18,5)) #0-18的形状，重复使用5次 （这里19和21的形状我真不懂有啥不同，反正我画出来是一样的，可能是透明度啥的吧，所以就只用了0-18的图案）
R的图形
10）同时用不同颜色和形状表示分组：如绿色三角、红色三角、黄色三角、绿色圆、红色圆、黄色圆分别代表不同的数据（这样就可以表示25以上的分组，且自定义颜色不用使用渐变色）
ggplot(data1,aes(h1,h2)) + geom_point(aes(shape=id, col=color)) +scale_colour_manual(values= c("blue", "red", "green"))+scale_shape_manual(labels= labels, values = c(0,15,1,16,0,15,1,16,0,15,1,16))+guides(shape =guide_legend(override.aes = list(color = rep(c('blue', 'red', 'green'), each =4))),color = FALSE)
#0,15,1,16这四种形状，分别用蓝色，红色，绿色表示，这里一共表示了id列有3*4=12个数据，但是这样写需要数据量能够= n * n，如果有83个数据呢？
#且这里需要新建一列名为color的列（相当于给一个新的分组），这里是形状根据id分组，颜色根据color列分组，比如这里的12个数据，color列的内容可以为：（1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4），超麻烦有木有！
ggplot(data1, aes(h1,h2)) +geom_point(aes(shape=id, col=id)) +scale_color_manual(values=c(rep("blue",19),rep("green",19),rep("yellow",19),rep("red",19),rep("black",7)))+scale_shape_manual(values=rep(0:18,5))
#需要注意，scale_color_manual里面，颜色的数量一定要与实际数据的数量一致，比如id列有83个数据：19*4+7=83；scale_color_manual里一定要>=83
#可以实现和上面那个一样的功能而且写起来简单多了
11）然而我最终还是画的别的，代码如下：
ggplot(data=data1,aes(x=h1, y=h2, color= all,group=1))+geom_point(size=3) + scale_colour_manual(values = c("blue","red")) + xlim(-1,1) + ylim(-1,1) +geom_hline(yintercept=c(0,0),color="red",size=0.5) +geom_vline(xintercept=c (0,0),color="red",size=0.5) + coord_fixed()
12）批量画图（这里的是看到来自于另一篇简书R语言循环多个文件画图生成一个or批量生成多个pdf文件 - 简书 (jianshu.com)，这里讲的比下面详细）
每个数据文件生成一张图：
for (i in dir("画图用的数据所在的文件的全路径")){
name_pre2 <- unlist(strsplit(i, "-"))[1] #比如数据是R_data1.tab-new.txt，我希望最后画出来的图的名字是data1，这里就以 - 符号分割，取出R_data1.tab
name_pre1 <- unlist(strsplit(name_pre2, "_"))[2] #取出data1.tab
name=sub(".tab","",name_pre1) #我其实不是很理解这里，但是这里是取出了data1。不能用上述方法取，因为如果是用 . 分割，. 代表全部，会出错
cc <- paste("画图用的数据所在的文件的全路径","/",i,sep="") #正确的找到文件的路径和名称，但是我不是很理解emmm
p<-ggplot(画图的代码）
ggsave(p,file=paste(name,".jpg",sep="")) #也可以选择保存为“.pdf”等
}
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