由于之前零零散散的在技能树和B站看了些R语言相关的视频和分享，了解到R是一个非常适合分析数据并让数据可视化的一个强大的工具，做为一只科研狗于是毫不犹豫一头扎进来了。
发现R的作图有两种形式，一种是基础的内容各种图都有一个基础函数支持这里推荐Basic plot in R for biotrainee
另一种就是高大上的R包ggplot了，其实这个在技能树也是有教程ggplot-in-R
的，但是大神不喜欢注释，还是需要bioplanet学习小组的协助啦，好了，废话不多说，开始练习。
首先看到教程这么写“据框是变量（列）和观测（行）的矩形集合。mpg是ggplot2的内置数据框。”，然后我就打开一个R.proj,输入mgp先查看数据情况
运行后得到如下结果
image.png
image.png
这就很尴尬了，再去查查看看版本不对怎么解决吧。
这时候再返回教程一看，原来是
ggplot2，哈哈就一个数字不对就出错，果然还是计算机很少出错，出错的基本都是操作人。好了，重新输入正确的，当然应该也可以用tab键补齐。
mpg
install.packages("ggplot")
install.packages("ggplot2")
输出结果为
> mpg
错误: 找不到对象'mpg'
> install.packages("ggplot")
Warning in install.packages :
package ‘ggplot’ is not available (for R version 3.6.1)
> install.packages("ggplot2")
试开URL’https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/macosx/el-capitan/contrib/3.6/ggplot2_3.2.1.tgz'
Content type 'application/octet-stream' length 3973186 bytes (3.8 MB)
==================================================
downloaded 3.8 MB
The downloaded binary packages are in
/var/folders/tm/q03dw2_n18v2v6nlsw81yhc80000gn/T//Rtmp2uhJtG/downloaded_packages
>
之后就开始练习了
1.查看mpg数据框进行基础练习
install.packages("ggplot")
install.packages("ggplot2")
library(ggplot2) #载入包
mpg #查看数据类型
?mpg #查看帮助文档（Fuel economy data from 1999 and 2008 for 38 popular models of car）
#查看每列的非重复值及每个值的重复次数（这时候引入一个新的包dplyr）
p <- mpg #创建环境变量p,将mpg这个数据框记录下来
library(dplyr) #载入这个新的包（功能也可以用帮助文档来查看一下）
?dplyr # dplyr: a grammar of data manipulation(对数据进行操作的方法集)
distinct(p,manufacturer) #manufacturer替换为其他列名。仅显示非重复值，不显示重复次数。
count(p,manufacturer) #数数
2. 练习入门级绘图模板
ggplot(data =) + (mapping = aes())
3.图形映射属性
(1) 第一幅图
ggplot(data = p) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) #第一幅图，也不知道怎么出来的（对照数据框看了一下就是选了两列数据分别列为X,Y）
?aes # Aesthetic mappings describe how variables in the data are mapped to visual properties (aesthetics) of geoms.
image.png
(2) 然后就开始美化了
ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = class)) #估计是变颜色
image.png
接着弄
ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, size = class)) #估计是变大小
图是出来了，点点变的大大小小的，但是出来一个警告
> ggplot(data = mpg) +
+ geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, size = class)) #估计是变颜色
Warning message:
Using size for a discrete variable is not advised.
>
再看图似乎有点丑
image.png
然后就去百度一下
discrete variable--离散型变量（因子、字符、逻辑值）变量按其数值表现是否连续，分为连续变量和离散变量。离散变量指变量值可以按一定顺序一一列举，通常以整数位取值的变量。如职工人数、工厂数、机器台数等。
--来自百度百科
(3) 当然还可以改变透明度和形状
然后再次出现警告
> ggplot(data = mpg) +
+ geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, alpha = class)) # 将车型class映射给透明度
Warning message:
Using alpha for a discrete variable is not advised.
> ggplot(data = mpg) +
+ geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, shape = class)) # 将车型class映射给形状
Warning messages:
1: The shape palette can deal with a maximum of 6 discrete values because
more than 6 becomes difficult to discriminate; you have 7. Consider
specifying shapes manually if you must have them.
2: Removed 62 rows containing missing values (geom_point).
>
然后就去返回查看一下
> count(mpg,class)
# A tibble: 7 x 2
class n
<chr> <int>
1 2seater 5
2 compact 47
3 midsize 41
4 minivan 11
5 pickup 33
6 subcompact 35
7 suv 62
>
原来是因为数据框里没有给这62个suv分配形状，所以无法比较，就先不上图了，以后遇到了要注意查看信息。
(4) 手动设置图形属性
ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy), color = "blue") #手动设置为blue
image.png
然后也能手动设置需要设为有意义的值。
颜色：字符串，blue，red等
大小：单位mm
形状：数字编号表示
· 空心形状 0-14 color边框
· 实心形状 15-20 color填充
image.png
(5)stroke-轮廓 适用于散点图，21-24号形状
ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, stroke = 2),shape=23)
image.png
5. 分面
（1）依据单个变量分面 facet_wrap()(注意~分面依据必须是离散型变量。)
ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
facet_wrap(~ class, nrow = 2) #分两行展示
image.png
（2）依据两个变量分面 facet_grid()
ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
facet_grid(drv ~ cyl) #不需要指定nrow和ncol。
image.png
（3）不想在行或列维度中分面，用.代替变量名
ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
facet_grid(. ~ cyl)
image.png
6.几何对象(也就是图的不同类型，如点图、折线图、直方图等。)
哇还有好多图，先收藏起来吧
小洁老师的详细讲解，R数据科学--详解ggplot2
以后想画什么图就照着画好了，哈哈，有木有很机智！
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