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。
箱线图主要是通过四分位数描述数据分布，通过最大值，上四分位数，中位数，下四分位数，最小值五处位置描述数据分布情况。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。从箱线图中，可以大致推断出数据的集中或离散趋势。
boxplot() 是一个泛型函数，目前支持两种参数类型：公式和数据。
x 参数为一个数值向量或者列表，若为列表则对列表中每一个子对象依次作出箱线图。
formula 为一个公式，比如 y ~ x。
data 参数为一个数据框或者列表。
na.action 参数是对NA值的操作，默认为忽略。
ann 参数为逻辑值，是否绘制坐标轴。
range 是一个延伸倍数，决定了箱线图的须延伸到什么位置。
width 设置箱子的宽度。
varwidth 为逻辑值，若为 TRUE，那么箱子的宽度与样本量的平方根成比例。
notch 决定了是否在箱子上画凹槽，可以用于比较两组数据的中位数是否有差异。
horizontal 是否水平放置箱线图。
add 参数设置是否将箱线图添加到现有图形上。
at 参数，当add为TRUE时，设置箱线图位置。
[1] https://www.sohu.com/a/220236877_434937
[2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/144339417
[3] 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.
#使用并列箱线图进行跨组比较，如图6-12#公式y~A*B则将为类别型变量A和B所有水平的两两组合生成数值型变量y的箱线图， 例子的mpg~cyl表示为四缸、六缸、八缸发动机对每加仑汽油行驶的英里数的影响。boxplot(mpg~cyl,data=mtcars,main="Car Mileage Data",xlab="Number of Cylinders",ylab="Miles Per Gallon")
#添加notch=TRUE，可以得到含凹槽的箱线图， 若两个箱的凹槽互不重叠， 则表明它们的中位数有显著差异； 而
varwidth=TRUE则使箱线图的宽度与它们各自的样本大小成正比。>boxplot(mpg~cyl,data=mtcars,notch=TRUE,varwidth=TRUE,col="red",main="Car Mileage Data",xlab="Number of Cylinders",ylab="Miles Per Gallon")
输出结果如下
