ggplot2包 （2）
参考书籍：《ggplot2：数据分析与图形艺术》
mpg（耗油量数据）
names(mpg)
[1] “manufacturer” “model” “displ” “year”
[5] “cyl” “trans” “drv” “cty”
[9] “hwy” “fl” “class”
manufacturer汽车厂商
model型号
displ发动机排放量
year年份
cyl汽缸数目
cty在城市驾驶时的耗油量（英里每加仑，mpg）
hwy在高速公路驾驶时的耗油量（英里每加仑，mpg）
1.从数据到装饰属性的映射
图形属性：点的大小、颜色、形状、横坐标和纵坐标等
每个图形属性都可以映射为一个变量或者设定成一个常数。
library("ggplot2")
qplot(displ,hwy,data = mpg,colour = factor(cyl))
#disp映射到×坐标，hwy映射到y坐标，cyl映射到颜色
2.几何对象（geom）决定统计图的类型
| 几何对象 | |
|---|---|
| geom=“point” | 画散点图，当提供x,y时为缺省选项 |
| geom=“smooth” | 画平滑曲线及标准误 |
| geom=“boxplot” | 画箱线图 |
| geom="path"或geom=“line” | 画连线，画折线图 |
| geom=“histogram” | 画直方图，当只提供x时为缺省选项 |
| geom=“fregpoly” | 画频率多边形 |
| geom=“density” | 画密度曲线 |
| geom=“bar” | 画柱形图（条形图） |
3.标度变换（scaling）
将数据单位（如升、英里每加仑和汽缸数）转换成电脑可以识别的物理单位（如像素和颜色）。
4.更复杂的图形示例
#mpg数据中年份只有1999年和2008年
mydata=data.frame(mpg)
unique(mydata["year"])
# year
#1 1999
#3 2008
x=mydata[which(mydata["year"]==1999),]#年份为1999的数据集
qplot(displ,hwy,data=x)+geom_smooth()
geom_smooth()表示在原散点图（散点层）基础上加图层（平滑曲线层），即将数据映射到图形属性后，要对其进行统计变换（对数据进行有效的处理）添加该图层。
#上图是对x数据集进行统计变换得到的图形，即将原始数据进行统计变换后得到的一条平滑拟合曲线
统计变换首先用一条loess平滑曲线来拟合数据，然后在数据的范围内，利用等间隔的点，计算并返回点所对应的预测值。
其他有用的统计变换：
- 1维和2维的封箱（binning）
- 求组平均（group means）
- 分位数回归（quantile regression）
- 等高线（contouring）
按年份year进行分面(分组)facet panel
qplot(displ,hwy,data=mpg,facets=.~year)+geom_smooth()
#左边是1999年数据集，右边是2008
5.基于图层概念的绘图过程
- 将变量映射到图形属性
- 对数据进行分面处理
- 标度转换
- 计算图形属性
- 标度训练
- 标度映射
- 渲染几何对象
Layer的组成：数据到装饰属性的映射，统计变换，几何对象geom,位置变换，Scale标度变换，Coord坐标系，Faceting分组
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