标度控制着数据到图形属性的映射，标度将我们的数据转化为视觉上可以感知的东西，比如大小、位置、颜色、形状等。标度也为我们提供了读图时所使用的工具，比如说坐标轴和图例。总的来说，可以称为引导元素。标度函数控制元素的属性，可以理解为图形的遥控器，可以用它来调整画布大小、颜色等等。此前学的shape,color,size等参数和标度函数相比显得不够灵活。
scale_fill_brewer 调色板函数
geom_errorbar()
geom_crossbar()
geom_linerange() 绘制线段
geom_pointrange() 绘制点
pointrange：点画线
首先绘制一张盒形图
在图上显示出观测值
值得注意的是，图上点的多少并不能完全反应原始数据的多少，因为有的点可能因为点过于密集就会被覆盖，看起来是一个点，其实可能是多个点。
因此可以使用geom_jitter函数将不同的点区分开（jitter是震荡散点），width设置如果遇到相同的点，点向左右方平移的距离。alpha设置透明度。
黑色点是离群点
还可以绘制卡槽图
varwidth参数会根据该水平下观测值的个数（n值）改变盒形图的宽度。（这里宽度去的不是观测个数的绝对值，而是平方根，以缩小差距。）
给盒子上色
分组盒形图，用不同颜色区分
画水平的盒形图
使用coord_flip函数（坐标轴翻转函数）
绘制一张直方图
bins可以设置直方图条柱的数目，默认为30。当bins和binwidth（设置条柱宽度）同时设置时，默认以binwidth为准。
新加入变量cut，根据新变量在price水平上进行一个计数
y轴由count变为density，绘制概率密度
注意下面density的写法，前后都要加..
绘制概率密度曲线：geom_density函数
堆栈密度概率曲线
geom_line/geom_path/geom_step
绘制一个简单的线图
绘制点线图，点和线需要分别添加。
如上图，线在点之上，是因为先投射了点，又投射了线。
先投射线，点就出现在了线之上。
线的颜色出现了渐变
geom_smooth函数：绘制拟合曲线
methods还有其他的方法，如glm：广义线性模型；losses：纯粹平滑；gam：广义加性模型等等（lm和glm最常用）
geom_hline绘制水平线，geom_vline绘制垂直线。xintercept和yintercept是截距，slope是斜率。
前言
金字塔图典型的是人口金字塔图，人口金字塔是用类似古埃及金字塔的形象描绘人口年龄和性别分布状况的图形，能表明人口现状及其发展类型。当有类似的信息需要表达时，即可用金字塔图来呈现。以下有两种绘图方法，可供参考。
** PART01**
1.导入plotrix包
2.构建示例数据
3.分组
4.颜色区分
5.查看构建示例数据前六行
6.使用pyramid.plot函数绘制人口金字塔图
** PART02**
1.构建数据
2.按年龄分组
3.查看构建数据的前六行
4.使用pyramid.plot函数绘制人口金字塔图
5.添加标题
6.添加注释信息
7.为添加的注释信息添加图形的空白边界行数和背景颜色（想要查看到图形变化需要再运行一下注释信息）
