本系列课程要求大家有一定的R语言基础，对于完全零基础的同学，建议去听一下师兄的《生信必备技巧之——R语言基础教程》。本课程将从最基本的绘图开始讲解，深入浅出的带大家理解和运用强大而灵活的ggplot2包。内容包括如何利用ggplot2绘制散点图、线图、柱状图、添加注解、修改坐标轴和图例等。
本次课程所用的配套书籍是：《R Graphic Cookbooks》
除了以上的基本图形外，师兄还会给大家讲解箱线图、提琴图、热图、火山图、气泡图、桑基图、PCA图等各种常用的生信图形的绘制，还不赶紧加入收藏夹，跟着师兄慢慢学起来吧！
第一章：快速探索数据
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柱状图：
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基础的可以用barplot来画：
barplot(BOD$demand,names.arg = BOD$Time) # 有时“条形图”指的是一个图表，其中的条形图代表了每个类别的案例数。 # 这类似于直方图，但是x轴是离散的，而不是连续的。这个时候就要用table函数生成每个类别的计数； barplot(table(mtcars$cyl))条形01.png
条形02.png -
使用qplot
# 使用qplot() qplot(mtcars$cyl) qplot(factor(mtcars$cyl))
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条形03.png
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大家能否想想ggplot该怎么画同样的图呢？
# stat="bin"（默认）：柱高为各个分类数目；stat="identity"柱高分类所占比例。 ggplot(BOD,aes(factor(Time),demand)) + geom_bar(stat = "identity") ggplot(mtcars,aes(factor(cyl))) + geom_bar()
条形05.png
条形06.png
条形07.png
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直方图：
直方图是数值数据分布的精确图形表示。 这是一个连续变量的概率分布的估计，并且被卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）首先引入。
它是一种条形图。 为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。 这些值通常被指定为连续的，不重叠的变量间隔。 间隔必须相邻，并且通常是（但不是必须的）相等的大小。
- 基础方法：hist函数：
hist(mtcars$mpg) hist(mtcars$mpg,breaks = 10) # breaks参数指定组数；
直方图01.png
- 使用qplot
#qplot()
qplot(mpg,data = mtcars, binwidth = 4) # binwidth参数指定组距；
直方图02.png
- 使用ggplot2
#等价于
ggplot(data = mtcars,aes(x = mpg)) + geom_histogram(binwidth = 2)
直方图03.png
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