以关节炎研究包vcd为演示对象
治疗类型和改善情况的列联表
条形图并不一定要基于计数数据或频率数据。你可以使用数据整合函数将结果传递给barplot()函数。
来创建表示均值、中位数、标准差等的条形图。
棘状图对堆砌条形图进行了重缩放，这样每个条形的高度均为1，每段的高度即表示比例。
增加名称、颜色和填充颜色
可比较的密度图
箱线图（又称盒须图）通过绘制连续型变量的五数总括，即最小值、下四分位数（第25百分位数）、中位数（第50百分位数）、上四分位数（第75百分位数）以及最大值，描述了连续型变量的分布。箱线图能够显示出可能为离群点（范围±1.5*IQR以外的值，IQR表示四分位距，即上四分位数与下四分位数的差值）的观测。
并列箱线图
对box图的参数进行修改
双因素交叉的箱式图
小提琴图（violin plot）是箱线图与核密度图的结合。需要安装vioplot包
点图提供了一种在简单水平刻度上绘制大量有标签值的方法。
分组、排序、着色后的点图
数据准备
函数：legend(location, title, legend, ....)
参数详解：
x和y：用于定位图例，也可用关键词"bottomright", "bottom", "bottomleft", "left", "topleft", "top", "topright", "right" 和 "center"；当图例用关键词设置位置后，inset = 分数，可以设置其相对位置；
legend：指定图例标签，字符或表达式向量；
fill：用特定的颜色进行填充；
col：设置图例中出现的点或线的颜色；
border：当fill = 参数存在的情况下，用于指定填充的边框颜色；
lty, lwd：图例中线的类型与宽度；
pch：点的类型；
angle：阴影的角度；
density：阴影线的密度；
cex：指定图例显示大小；
bg：指定图例的背景色；
bty：指定图例框是否画出，默认o为画出，n为不画出；
box.lty, box.lwd, box.col： 设置图例边框线型，线粗，颜色，box.lty为虚线，box.lwd决定粗线，box.col决定颜色；
pt.bg：图例中点的背景色；
pt.cex：图例中点的大小；
pt.lwd：图例中点边缘的线宽；
x.intersp：图例中文字离图片的水平距离；
y.intersp：图例中文字离图片的垂直距离；
adj：图例中字体的相对位置；
text.width：图例中字体所占的宽度，调整后图例整个宽度也跟着变化了；
text.col：图例字体的颜色；
text.font：图例字体；
merge：逻辑值，merge=TRUE，合并点与线，但不填充图例框，默认为TRUE；
trace：逻辑值，trace=TRUE显示图例信息；
plot：逻辑值，plot=FALSE不画出图例；
ncol：图例中分类的列数；
horiz：逻辑值，horiz=TRUE，水平放置图例；
title：给图例加标题；
xpd：xpd=FALSE，即不允许在作图区域外作图，改为TRUE即可，与par()参数配合使用；
title.col：标题颜色；
title.adj：图例标题的相对位置，0.5为默认，在中间。0最左，1为最右；
seg.len：指定图例中线的线长，长度单位为字符宽度。
1 图例方位
2 修饰图例
3 图例绘制在图外
4 自定义图例
有时候绘制出的图是分组图，这时候需要自定义绘制图例。
参考资料：
《R语言实战》（中文版），人民邮电出版社，2013.
R语言绘制图例(legend)的各种问题_详细综合解析， https://blog.csdn.net/xiangyong58/article/details/54579293
投必得R语言教程，第二讲 R作图-基础-图形参数设置：标题、图例、文字， https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1Mzc3OTIwNg==&mid=2247495531&idx=1&sn=cdd80d4e950ae2b344cf188c68922fa8&chksm=fbef0602cc988f14e93b71bc6fcc2fda782d3ae9a3a67601a6c87756f4ae85bcc5d9c56d9b51&scene=21#wechat_redirect
一幅图解决R语言绘制图例的各种问题， https://blog.csdn.net/weixin_30469895/article/details/96649305
R语言绘图系列：
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。
