绘制直方图，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。 在平面直角坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，称这样的统计图为频数分布直方图。一般要了解以下几个名词的概念：
组数：统计数据时，把数据按照不同的范围分成几个组，分成组的个数称为组数；
组距：每一组两个端点的差；
频数：分组内的数据元的数量除以组距；
1、显示各组频数或者数量分布情况；
2、显示各组间频数或数量的差异；
可以利用hist()函数进行绘制：
[1] Robert I. Kabacoff (著). R语言实战(高涛/肖楠/陈钢 译). 北京: 人民邮电出版社.
[2] https://www.cnblogs.com/xudongliang/p/6913363.html
[3] https://zhuanlan.zhihu.com/p/259835459
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。
本系列课程要求大家有一定的R语言基础，对于完全零基础的同学，建议去听一下师兄的《生信必备技巧之——R语言基础教程》。本课程将从最基本的绘图开始讲解，深入浅出的带大家理解和运用强大而灵活的ggplot2包。内容包括如何利用ggplot2绘制散点图、线图、柱状图、添加注解、修改坐标轴和图例等。
本次课程所用的配套书籍是： 《R Graphic Cookbooks》
除了以上的基本图形外，师兄还会给大家讲解箱线图、提琴图、热图、火山图、气泡图、桑基图、PCA图等各种常用的生信图形的绘制，还不赶紧加入收藏夹，跟着师兄慢慢学起来吧！
柱状图可能是最常用的一种数据可视化。它们通常用于显示数值(在y轴上)，用于显示不同类别的数值(在x轴上)。例如，柱状图可以用来显示四种不同商品的价格。柱状图通常不适合显示一段时间内的价格，因为时间是一个连续的变量。
在制作柱状图时，您应该注意一个重要的区别:柱状图的高度有时表示数据集中的案例数，有时表示数据集中的值。记住这一区别——这可能会引起混淆，因为它们与数据的关系非常不同，但两者使用相同的术语。
拓展： position参数： 此处的position主要是指对图像的微调，最常见的应用是在分组的柱形图（bar）中，因为分组的柱形图会产生组内堆积和不堆积两种主要效果。
