axis tick marks和legend tick marks是scale breaks的特殊案例，通过scale函数的breaks参数设置。
主要刻度
每个break对应一条major gridline，两个主要网格线之间有一条minor gridline，对应minor breaks。breaks参数用来设置主要刻度标签的位置，minor_breaks参数用来设置次要刻度标签的位置。
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breaks=NULL：无主要刻度标签，并删除对应的网格线 -
breaks=由transformation object计算的默认breaks：默认trans=identity，坐标轴就是一个数轴。我理解的是就像地图中的比例尺一样，"真实"的数值与ggplot坐标轴上的数值存在一个倍数直线线性关系。 -
breaks=手动设置的向量；这种情况最容易理解和操作，你可以在数轴上任意标注breaks -
breaks=函数：提供的函数需要能接受一个二值向量(即limits的范围)，最后返回breaks，scales包提供了几个有用的工具： -
scales::breaks_extended(n=5,...)：用Wilkinson's extended breaks algorithm进行break
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scales::breaks_log(n=5,base=10)：以limits=c(1,100000),n=5,base=10为例，大概计算过程为：step1)raw_rng=range(limits)；step2)rng <- log(raw_rng, base = base)；step3)max<-ceiling(rng[2]);min<-floor(rng[1]);by <- floor(max - min)/n) + 1；step4)breaks <- base^seq(min, max, by = by)，最终呈现的效果是坐标轴上有多个视觉上等间隔的breaks，但对应的不是等步长的值。
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scales::breaks_width(width,offset=0)：在numeric、date、date-time scales上都很有用；width为每个break之间的距离，offset为偏移量，也可以是一个向量。
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scales::breaks_pretty(n=5,...)：用pretty()算法，原生对date/times有用。
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注意：以上这些函数，设置的n与最终得到的breaks的数目不一定完全一致。
次要刻度
次要刻度标签的位置对log scales很有用，因为它提示scale是非线性的。同breaks一样，minor_breaks可以设置为：
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minor_breaks=NULL：删除次要刻度标签 -
minor_breaks=默认：两个主要刻度之间有一个次要刻度 minor_breaks=手动设置的向量-
minor_breaks=函数：例如：scales::minor_breaks_n(n)、scales::minor_breaks_width(width, offset)[小坑，测试不通过]
刻度标签
每个break与一个label关联，可以通过labels参数修改labels，所以breaks和labels参数对应的向量长度应保持一致。
scales包也提供了一系列函数来格式化labels。包括：scales::label_bytes()、scales::label_comma()、scales::label_dollar()、scales::label_ordinal()、scales::label_percent()、scales::label_pvalue()。从这些函数的名字就可以看出其基本功能，使用的时候直接查看函数帮助即可，非常方便。
三者之间的关系
minor_breaks和labels都依赖breaks，三者设置为NULL时的区别是：breaks=NULL会删除主要刻度、次要刻度以及labels，其他两者则只会删除对应属性。
df <- data.frame(a=1:5,b=c(1,10,100,1000,10000))
p<-ggplot(df,aes(a,b)) + geom_point()
p1<- p + labs(title="scale_y_continuous()")
p2 <- p + scale_y_continuous(breaks=NULL) + labs(title="scale_y_continuous(breaks=NULL)")
p3 <- p + scale_y_continuous(minor_breaks=NULL) + labs(title="scale_y_continuous(minor_breaks=NULL)")
p4 <- p + scale_y_continuous(labels=NULL) + labs(title="scale_y_continuous(labels=NULL)")
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