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引自生信星球

几个命令

散点图
plot(rnorm(50))

Rplot
箱式图
boxplot(iris$Sepal.Length~iris$Species,col = c("lightblue","lightyellow","lightpink"))
iris$Sepal.Length表示：iris数据框的Sepal.Length这一列数据

boxplot
显示文件列表
list.files
删除
rm(list = ls()) #清空所有变量
列出历史命令
history()
清空控制台
ctrl+l

R for data science

ggplot(data=mpg) + geom_point (mapping = aes(x=displ,y=hwy))

displ：引擎排量-L 35个，单位为升，小数
hwy：燃油效率：每加仑汽油能跑的公里数（高速路）单位英里/加仑，燃油效率高说明省油。 27个，整数。
class：车型
——生信星球

mpg.png

用不同颜色color的点代表车型class
ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = class))

color = class

注：相似语句：
ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy), color = "blue")
注：color="blue"在aes（）外

用不同大小size的点代表车型class

ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, size = class))
#> Warning: Using size for a discrete variable is not advised.

size = class

警告：不建议将无序变量种类（class）映射为有序图形属性大小（size）。

用不同透明度alpha的点代表车型class

ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, alpha = class))
Warning message:Using alpha for a discrete variable is not advised.

alpha = class

警告：不建议将无序变量种类（class）映射为有序图形属性透明度（alpha）。

用不同形状shape的点代表车型class

ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, shape = class))
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).

shape = class

警告：ggplot2 只能同时使用 6 种形状，缺失的62行是suv车型没有被分配到形状
验证62：

 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

手动设置图形属性，所有点设为蓝色
ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy), color = "blue")

color = "blue"

注：color="blue"在aes（）外，原因：

此时颜色不会传达关于变量的信息，只是改变图的外观。
要想手动设置图形属性，需要按名称进行设置，将其作为几何对象函数的一个参数。这也就是说，需要在函数 aes() 的外部进行设置。
此外，还需要为这个图形属性选择一个有意义的值"blue"。
——R for data science