一、R语言学习
1、由于之前学习过R语言的安装已经学习过了，此处不予以详细降解，个人认为今天的ggplot2课程不错，今天认真学习了一遍，将过程演示如下：
mpg是ggplot2的内置数据框，有人直接想mpg直接看数据，怎么可能，你得先引用ggplot2这个包
召唤数据
2、看看数据的频次
我这里用group_by和summarise的组合就行了，此处不演示
3、基础作图，无非是看数据来自于哪，然后你想把什么变量当X轴，什么数据当y轴
color和size你可以自己选择，比如用分组啥的，alpha（透明度是一样的），但是shape请注意，自动分配形状只能显示6种，多出将无法分配形状。
来自生信星球
5、
上图stroke = 2，下图为3
6、怎么根据单个变量分类，facet_wrap(~ class, nrow = 2) #分两行展示，class就是分类的依据，包：package, pack, wrap, include, cover, charter，wrap有包的意思
如果是两个变量呢，用 facet_grid(drv ~ cyl)，网格：grid, lattice, case, division, style, standard。
双变量，美观性很差
不需要指定nrow和ncol，因为两个人都你情我愿了，婚礼都布局好了
*那么如果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)
7、几何对象
将线性映射为drv（驱动方式，d,f,4）就会自动变成三条线型不同的线。
将颜色映射为drv，就会自动变成三条颜色不用的线，我这里用drv改了颜色，果然就不一样了。
8、如果一张图要叠加多个图层怎么办
ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
geom_point() +
geom_smooth()
映射标准，着整体服从局部，整体服从细节，细节决定成败
9、用几何对象函数geom_bar作直方图，默认统计变换是stat_count
stat = "identity"-是覆盖默认的统计变换
如果不想用，y = ..prop.., group = 1，group = 1，是整体频率累加起来等于1
10、直方图之堆叠式-fill
image.png
这个堆积图片我还是蛮喜欢的，有层次感觉。position就把高度变为一样了，我不太喜欢
11、geom_jitter()有抖动的功能，最爱coord_polar 极坐标系,先翻转，后画出极坐标
bar <- ggplot(data = diamonds) +
geom_bar(
mapping = aes(x = cut, fill = cut),
show.legend = FALSE,
width = 1
) +
theme(aspect.ratio = 1) +
labs(x = NULL, y = NULL)
bar + coord_flip()
bar + coord_polar()
image.png
多圆圈图
ggplot(data = diamonds) +
geom_bar(mapping = aes(x = cut, fill = clarity), position = "fill") +
coord_polar(theta = "y")
这里面position = "fill"，就是设置成一个圆形
（引用生信星球）
