R 有几种用于制作图形的系统，但 ggplot2 是最优雅和最通用的系统之一。与大多数其他图形包不同，ggplot2 具有基于图形语法的底层语法，它允许您通过组合独立组件来组合图形。如果想要更加了解ggplot2，请阅读 ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis ，可以从 https://ggplot2-book.org/getting-started.html 学习本书
所有的图都由数据data，想要可视化的信息，映射mapping（即数据变量如何映射到美学属性的描述）组成
1. 图层（layers） 是几何元素和统计变换的集合。几何对象，简称 geoms ，代表你在图中实际看到的东西：点、线、多边形等等。 统计转换，简称 stats ，总结数据:例如，装箱和计数观察，以创建一个直方图，或拟合一个线性模型。
2. Scales 将数据空间中的值映射到美学空间中的值。这包括颜色、形状和大小的使用。Scale还绘制图例和轴，这使得从图中读取原始数据值成为可能(反向映射)。
3. 坐标（coords） 或坐标系统描述如何将数据坐标映射到图形的平面。它还提供了轴和网格线来帮助读取图形。我们通常使用笛卡尔坐标系，但也可以使用其他一些坐标系，包括极坐标和地图投影。
4. 刻面（facet） 指定如何拆分数据子集并将其显示为小倍数。这也被称为条件反射或网格/格子。
5. theme 控制更精细的显示点，如字体大小和背景颜色。
ggplot2有许多参数，可根据需求自行选取，具体参数详情可见 https://ggplot2.tidyverse.org/reference/index.html
基础绘图：由 ggplot(data,aes(x,y))+geom_ 开始,至少包含这三个组件，可以通过"+"不断的添加layers, scales, coords和facets。
Geoms ：几何对象，通常，您将使用geom_函数创建层，以下为常用的图形：
geom_bar() ：直方图，条形图
geom_boxplot() ：box图
geom_density() ：平滑密度估计曲线
geom_dotplot() ：点图
geom_point() :点图
geom_violin() ：小提琴图
aes()，颜色、大小、形状和其他审美属性
要向绘图添加其他变量，我们可以使用其他美学，如颜色、形状和大小。
按照属性定义
它们的工作方式与 x 和 y 相同，aes()：
aes(displ, hwy, colour = class) #按照某个属性着色
aes(displ, hwy, shape = drv) #按照某个属性定义
aes(displ, hwy, size = cyl) #按照某个属性定义
整体自定义
geom_xxx(colour =自定义颜色)
geom_xxx(shape=形状编号)
geom_xxx(size =编号大小定义 0-10)
注意根据需求按照aes()还是geom进行添加属性
以下为R语言中各shape形状编号
scale控制如何将数据值转换为视觉属性的细节。
labs()和lims() 是对标签和限制进行最常见调整。
labs() ，主要对图形进行调整，注释等
labs()括号内参数：title主标题，subtitle副标题，caption右下角描述，tag左上角
xlab() ，x轴命名
ylab() ，y轴命名
ggtitle() ，标题
lims()
xlim() , xlim(a,b) 限制坐标(a，b)
ylim() ， ylim(a,b) 限制坐标(a，b)
scale_alpha() 透明度尺度
scale_shape() ， 搭配aes(shape=某个属性)使用
参数：name ，solid =T/F是否填充
scale_size()搭配aes(size=某个属性)使用
参数：name，range =c(0, 10)
1.适用于发散和定性的数据
a. scale_colour_brewer() ，scale_colour_brewer(palette =" ")，scale_colour_brewer(palette ="Green ")
palette来自RcolorBrewer包，所有面板：
b. scale_colour_manual()
scale_colour_manual(values=c( )) 可以 自定义颜色 ，常用的参数
values可直接定义颜色，但是建议使用命名向量，例如
values=c("8" = "red", "4" = "blue", "6" = "darkgreen", "10" = "orange")
PS：注意在aes(colour=factor()),一定要把因素转换为factor型，否则无效
2.适用于连续的值，渐变颜色
a. scale_colour_gradient()
scale_colour_gradient (low =" ",high=" ")，根据值大小定义颜色,创建两个颜色梯度(低-高)，
b. scale_colour_gradient2()
scale_colour_gradient2(low = " ",mid = " ",high = " ")创建一个发散的颜色梯度(低-中-高)
c. scale_colour_gradientn()
创建一个n色渐变，scale_colour_gradientn(colours =许多R语言中的颜色面板)，
默认坐标系是笛卡尔 coord_cartesian()
一般不会修改
facet_grid() ，在网格中布置面板
facet_grid(rows = vars() ) cols或rows = vars(因素)，图形按列或行分割
facet_wrap()
facet_wrap(vars( ), ncol =n) , ncol或者nrow,分为多少行多少列
theme_bw() ，可以覆盖所有主题，背景变为白色,我们在文章中所用的图片大都需要该背景。
或者用 theme_classic() ，同时去除了网格线
theme() ，修改主题的组件，里面涉及多个参数，根据需求调整
常见参数：
legend.position，图例的位置,包括 "left" 左, "right" 右, "bottom" 下, "top" 上和"none",不显示
色彩是一门重要的艺术语言。在不同的领域，色彩都以其扑面而来的色感，带给人们直观的生理和心理感受，产生想象和联想。
R语言无与伦比的绘图系统能够产出精美的图，如何构造精美的图片，色彩起着举足轻重的作用，良好的配色往往在图表中起到点睛的作用。
但往往都是别人的图很精美，自己画的图则丑得哭。
希望通过本文能够提升R语言的色彩的基本运用，如果看完做的图任然很丑，那就是审美的问题，可以找个美术老师补习一下审美的知识。
初中物理课我们大概都做过棱镜实验，白光通过棱镜后被分解成多种颜色逐渐过渡的色谱带，颜色依次为红、橙、黄、绿、青、蓝、紫，这就是可见光谱，对啦，彩虹就是光色散的现象。
而色彩的混合模式分为：
红、绿、蓝三种色光无法被分解，故称“三原色光”，因此将红（R）、绿（G）、蓝（B）三色作为色光三原色。可见光谱中的大部分颜色可以由三种基本色光按不同的比例混合而成，色光三原色被广泛应用于电视机、监视器等主动发光的产品中。
由于颜料本身是不发光的，我们之所以看到颜料的各种颜色是光源照射到颜料后，被颜料吸收部分色光后反射的一部分色光。因此颜料三原色是色光混合原理的延伸，它是色光做在做减法，所以亦称为减法三原色。青色、品红、黄色三种颜料两两混合能产生其他各种颜色，所以把青色、品红、黄色称为颜料三基色。颜料三基色的混色在绘画、印刷中得到广泛应用。
palette()调色板
colors()生成R的颜色
rgb()生成颜色编码
col2rgb()将颜色转为rgb色值。
rgb2hsv(col2rgb("blue"))
R自带的grDevices包有如下6个调色板，传入获取颜色的个数，就获得相应个数的颜色列表，gray()的参数需在[0,1]。
当我们不知道怎么配色，或者怎么配色都不好看的时候，可以直接用别人定义好的主题是最方便的做法，你只负责出图，颜色的事情交给专业的人士来处理。
ggthemes包中的色彩方案都是打包好，命名过的，所以我们引用的时候，只需赋值即可。
在使用ggplot的过程中可使用的就比较多。
增加Viridis 色带
RColorBrewer
GGSCI
www
查看支持的色板
系统会自动生成你想使用的颜色，不用一个一个单独设置，非常方便。
