"一张统计图形就是从数据到几何对象(geometric object, 缩写为geom, 包括点、线、条形等)的图形属性(aesthetic attributes, 缩写为aes, 包括颜色、形状、大小等)的一个映射。此外, 图形中还可能包含数据的统计变换(statistical transformation, 缩写为stats), 最后绘制在某个特定的坐标系(coordinate system, 缩写为coord)中, 而分面(facet, 指将绘图窗口划分为若干个子窗口)则可以用来生成数据中不同子集的图形。" 源自ggplot2的作者[Hadley Wickham]。
1.数据data和映射mapping
将数据中的变量映射到图形属性，映射控制了两者之间关系。
设置完成后使用 myeheme
9.存储和输出
在ggplot2中，有更简单的保存方法，ggsave()能更方便保存
选项包括保存哪副图形，保存在哪里，以什么形式保存。
即将myplot保存为名为mygraph.png的5英寸*4英寸PNG格式的图片
如果忽略plot=选项，最近创建的图形会被保存。
1.数据
在ggplot2中, 所接受的数据集必须为数据框(data.frame)格式
注1：2、3步可合并为
注2：改变横纵坐标名称
注3：geom_point()中参数的用法
4.将年份映射到颜色/形状/大小属性（按年份分组）
将分组变量（因子或字符变量，可通过factor()强制性将非因子变量转为因子变量）赋值给颜色或形状或大小属性（变量赋值必须在aes里面），实现分组散点图的绘制。
①颜色
5.增加平滑曲线
geom_smooth可以增加一条线，而stat_smooth是可以添加一个置信区间范围的（利用方差值）。
①stat_smooth
ggplot函数中赋予的值是全局性质的，如果不希望全局生效，放到后面+对应的图层中去。
如：
CASE1：stat_smooth对不同颜色的点，各自拟合曲线
CASE2：stat_smooth对所有点，拟合一条曲线
更改平滑曲线为一条红色虚线
其中linetype依次为1=实线，2=虚线，3=点，4=点破折号，5=长破折号，6=双破折号
6.自定义颜色/形状
scale_color_brewer()或者scale_color_manual()函数自定义点的颜色；scale_shape_manual()函数自定义点的形状；
下面我们将分组变量year同时赋值给颜色和形状属性。
①改变颜色
7.将连续型变量（排量）映射到颜色/大小属性
①大小
8.分面facet
分面设置在ggplot2应该也是要经常用到的一项画图内容，在数据对比以及分类显示上有着极为重要的作用。
facet_wrap和facet_grid不同在于facet_wrap是基于一个因子进行设置，facets表示形式为：~ 变量
而facet_grid是基于两个因子进行设置，facets表示形式为：变量 ~ 变量（行 ~ 列），如果把一个因子用点表示，也可以达到facet_wrap的效果，也可以用加号设置成两个以上变量
例如：变量+变量~变量 的形式，表示对三个变量设置分面。
①facet_wrap
下面对参数进行说明：
· nrow,ncol : 分面所设置成的行和列，参数为数值，表示几行或者几列
· scales : 参数fixed表示固定坐标轴刻度，free表示反馈坐标轴刻度，也可以单独设置成free_x或free_y（把scales 设置成free之后，可以看出每个分面都有自己的坐标刻度，当然我们也可以单独对x轴或y轴设置）
· shrink : 也和坐标轴刻度有关，如果为TRUE（默认值）则按统计后的数据调整刻度范围，否则按统计前的数据设定坐标
· drop : 表示是否去掉没有数据的分组，默认情况下不显示，逻辑值为FALSE
CASE1：
facet_wrap()是关键，facet与wrap两个词组合，就是逐面地包起来。里面我们选择按照year这个变量来分层，就可以将1999与2008分开。一定要注意！这里在year前面有个~，回归中的用法。而最后的ncol = 1代表着我们的小窗口是1列，指定了1列之后，默认就是两行（因为年份一共只有两种）。
colour = class。class也是数据集中的一个变量，代表不同种类的汽车，而因为汽车的种类非常多，所以颜色也就变的很多。
CASE2：
如果不加ncol=1，会默认横着排列
CASE3：
下面对参数进行说明：
· scales 、shrink、drop 同上
· as.table ：和小图排列顺序有关的选项。如果为TRUE（默认）则按表格方式排列，即最大值（指分组level值）排在表格最后即右下角，否则排在左上角
· margins ：通过TRUE或者FALSE表示否设置而一个总和的分面变量，默认情况为FALSE，即不设置
· space ：表示分面空间是否可以按数据进行缩放，参数和scales一样
CASE1：
一行多列
CASE2：
一列多行
9.其他调整
①更改透明度alpha
当数据量非常大时，会导致数据重叠点非常严重，可通过使用半透明的点避免。alpha参数控制点的透明度。从0（完全透明）到1（不透明）。
CASE2：转换为极坐标系coord_polar()
CASE2:使用ggtitle，并居中hjust
hjust 其实就是左右移动的意思，0.5
CASE3:使用labs
等价形式
1.一般形式
2.内置的统计变换
geom_histogram()默认使用stat_bin（按照区间统计频数）这个统计变换, 而这个统计变换会生成(1)count：每个组里观测值的数目, (2)density：每个组里观测值的密度和(3)x：组的中心位置这三个变量
①调整分箱(bin)，即直方图的宽度binwidth
3.调整每个年份对应一个直方图facet_wrap
CASE1：
CASE2：
注：这里的year如果改成factor(year)，会报错
4.元素位置的调整
元素位置的调整共有5种包括了(1)dodge：并排方式; (2)fill：堆叠图像元素, 并将高度标准化为1,(3)identity：不做任何调整; (4)jitter：给点增加扰动避免重合和(5)stack：堆叠图像元素。
①fill=factor(year)
fill=factor(year)表示按年进行填充颜色。为什么不用前面说到的colour = ？这是ggplot绘图中，对于线与点这种面积为0的结构，它的颜色就直接使用colour =进行指定，而对条形和密度区域，例如条形图，柱状图，扇形图（特殊的柱状图），箱线图等等有面积的图形，其面积的颜色，我们需要用fill =来指定。