前提
ggplot2简介
美学映射Aesthetic Mappings
SessionInfo
为了进一步加强以及整合自己data science的能力，最近打算在我的博客开辟一个新类r4ds，专门用来记录学习Hadley Wickham大神的新作R for Data Science的读书笔记。该书推荐我们入门data science可以从可视化开始，这也是该书目录布局的第一章。因此开始学习R语言可视化。
前提
本章主要聚焦于可视化包ggplot2,为了写这本书，大神专门整合了一系列神包成为一个包tidyverse，因此第一步就是要先安装该包并加载。
#install tidyverse
install.packages("tidyverse")
#load tidyverse
library(tidyverse)
ggplot2简介
利用数据集mpg来探究发动机大小跟好友耗油是否存在某种关系，先check一下该数据集。
head(mpg)
在各个变量中：
- disp:车发动机大小
- hwy:衡量耗油率的一个指标，更多信息可？mpg查看
要探究displ与hwy的关系，最快就是画个图了
ggplot(data=mpg)+ geom_point(mapping = aes(x=displ, y=hwy))
图中显示两者呈现负相关，disp越大，hwy越低。
ggplot2绘图规则主要如下：
ggplot(data=<DATA>)+
<GEOM_FUNCTION>(mapping=aes(>MAPPINGS>))
ggplot()会创建一个底板，然后可以通过geom_function()不断地添加图形元素，进行丰富。
p <- ggplot(mpg)#create an empty graph
p+geom_point(aes(x=displ, y=hwy))#add a layer to the empty graph
美学映射Aesthetic Mappings
美学映射在ggplot2中是一个十分重要的概念，比如前文我们将displ、hwy分别映射给x、y轴，同时还可以用来控制图形元素大小、形状、颜色等属性。
ggplot(mpg)+
geom_point(aes(x=displ, y=hwy, color=class))#将class映射给颜色属性，这样不同class就表现不同颜色
可以看到，通过颜色映射ggplot2会自动创建一个legend，需要注意的是这里颜色颜色我们是利用class，这是一个离散性变量，如果我们将之映射给点的size，则会出现warning,至于原因，看warning。
ggplot(mpg)+ geom_point(aes(x=displ, y=hwy, size=class))
或者将class映射给alpha参数，这是一个控制点透明度的参数;shape是一个控制形状的参数
ggplot(mpg)+ geom_point(aes(x=displ, y=hwy, alpha=class))
ggplot(mpg)+ geom_point(aes(x=displ, y=hwy, shape=class))
发现当映射shape其中SUV是没有形状的，这是因为ggplot2只默认6种形状，这个问题后续解决。 需要注意的是映射参数必须在aes(),不然就无法映射。
ggplot(mpg)+ geom_point(aes(x=displ, y=hwy), color="blue")#all the points are blue
今天就讲到这，下次继续
SessionInfo
sessionInfo()
## R version 3.4.1 (2017-06-30)
## Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
## Running under: Windows 8.1 x64 (build 9600)
##
## Matrix products: default
##
## locale:
## [1] LC_COLLATE=Chinese (Simplified)_China.936
## [2] LC_CTYPE=Chinese (Simplified)_China.936
## [3] LC_MONETARY=Chinese (Simplified)_China.936
## [4] LC_NUMERIC=C ## [5] LC_TIME=Chinese (Simplified)_China.936
##
## attached base packages:
## [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
##
## other attached packages:
## [1] forcats_0.2.0 stringr_1.2.0 dplyr_0.7.1
## [4] purrr_0.2.2.2 readr_1.1.1 tidyr_0.6.3
## [7] tibble_1.3.3 ggplot2_2.2.1 tidyverse_1.1.1.9000
##
## loaded via a namespace (and not attached):
## [1] Rcpp_0.12.11 cellranger_1.1.0 compiler_3.4.1
## [4] plyr_1.8.4 bindr_0.1 tools_3.4.1
## [7] digest_0.6.12 lubridate_1.6.0 jsonlite_1.5
## [10] evaluate_0.10.1 nlme_3.1-131 gtable_0.2.0
## [13] lattice_0.20-35 pkgconfig_2.0.1 rlang_0.1.1
## [16] psych_1.7.5 rstudioapi_0.6 yaml_2.1.14
## [19] parallel_3.4.1 haven_1.0.0 bindrcpp_0.2
## [22] xml2_1.1.1 httr_1.2.1 knitr_1.16
## [25] hms_0.3 rprojroot_1.2 grid_3.4.1
## [28] glue_1.1.1 R6_2.2.2 readxl_1.0.0
## [31] foreign_0.8-69 rmarkdown_1.6 modelr_0.1.0
## [34] reshape2_1.4.2 magrittr_1.5 clisymbols_1.2.0
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## [40] htmltools_0.3.6 rvest_0.3.2 assertthat_0.2.0
## [43] mnormt_1.5-5 colorspace_1.3-2 labeling_0.3
## [46] stringi_1.1.5 lazyeval_0.2.0 munsell_0.4.3
## [49] broom_0.4.2 crayon_1.3.2.9000
