#最强大的绘图系统-ggplot2

层（Layer）

data 数据
Aesthetics 美学属性
Geometries 几何客体层
Facets 面
Statistics 统计层
Coordinates 坐标系
Themes 主题

绘图函数

#qplot()
类似于base绘图系统中的plot
隐藏了绘图细节
#ggplot()
核心
调用函数本身并不可以绘图

lattice绘图系统的使用

install.packages("lattice")
library(lattice)#调用lattice函数
xyplot(Temp~Ozone,data=airquality)
airquality$Month<-factor(airquality$Month)#将month转化为分类变量
xyplot(Temp~Ozone|Month,data=airquality,
       layout=c(5,1))#考察不同月份下臭氧和温度之间的关系
#?layout
q<-xyplot(Temp~Ozone,data=airquality)#先返回类对象
print(q)#再被打印出来
#pannel函数
set.seed(1)#设置种子点，使每次产生的随机数是一样的，当使用随机数时，很重要。
x<-rnorm(100)
f<-rep(0:1,each=50)#f包含0和1两个数，且每个数各存在50个
y=x+f-f*x+rnorm(100,sd=0.5)#使x和y存在交互作用
f<-factor(f,labels = c("group1","group2"))
xyplot(y~x|f,layout=c(2,1))#自定义面板风格xyplot(y~x|f,panel = function(x,y){panel.xyplot(x,y)#自定义函数panel  panel.abline(v=mean(x),h=mean(y),lty = 2)#abline画线函数，在水平和竖直方向上的下x，y的平均值处画线  panel.lmline(x,y,col="red")}#绘制回归线并且设置颜色       )

Lattice 绘图系统，特别适用于呈现交互作用的作图

#绘图函数
lattice包
xyplot/bwplot/histgram/stripplot/dotplot/splom/levelplot/contourplot
格式：xyplot(y~x|f*g,data)
panel函数，用于控制每个面板内的绘图
——grid包
实现了独立于base的绘图系统
lattice包是基于grid创建的；很少从grid包中直接调用函数

lattice与base的重要区别
base绘图函数直接在图形设备上绘图
lattice绘图函数返回trellis类对象，打印函数真正执行了在设备上绘图；命令执行时，类对象会被自动打印，看起来就像是lattice函数直接完成了绘图。

整个图记一下

#基本绘图系统之实践

xlab=#设置x轴
polt(x,y)

三大绘图系统

layout=c(5,1)生成的图是5列一行

总结的非常好！

两个分类变量关系：分段条形图、相对频率分段条形图、马克赛图

一个分类、一个数值：并排箱图

facets： 图形/数据的分面。这是ggplot2作图比较特殊的一个概念，它把数据按某种规则进行分类，每一类数据做一个图形，所以最终效果就是一页多图 

qpolt如果只传进去一个参数，猜测是柱状图，风速这个数值变量的频率分布图

qplot(Wind, data=airquality, facets=.~Month)

qplot(y=Wind, data=airquliaty)  x轴按照wind出现的顺序进行绘图

gplot(wind,data=airquality,fill=Month) 

#按照月份颜色累加的柱状图

qplot(wind, data=airquality, geom="density"，

         color=Month)

#，几何个体参数为density，输出频率分布的轮廓线

qplot(Wind,data=airquality, geom="dotplot")

#几何个体参数为dotplot，输出点图

#Lattice绘图系统 

install.packages("lattice") 

library(lattice) 

xyplot(Temp~Ozone,data=airquality) 

airquality$Month <-factor(airquality$Month) #将Month从数值变量转换为分类变量

xyplot(Temp~Ozone|Month,data=airquality,layout=c(5,1)) 

q<-xyplot(Temp~Wind,data=airquality)  #并没有任何图形产生

print(q) #lattice函数首先返回类对象，是print函数把这个类对象打印出来，如果不把xyplot存到一个变量中，其类对象会被自动打印出来

set.seed(1) 

#设置一个种子点，其意义在于每次产生的随机数是一样的，如果不设置种子点，其他人无法生成和你一模一样的随机数，无法重现你分析的过程，无法检查你的错误，

x<-rnorm(100) #标准正太分布中100个随机数

f<-rep(0:1, each=50)

#只包含0和1两个数，每个出现次数50次，所以f中一共100个数

y<-x+f-f*x+nrom(100,sd=0.5)

f<-factor(f, labels=c("Group1","Group2"))

——lattice包

格式xyplot(y~x | f * g, data)  

第一个参数：公式，第二个参数：数据

panel函数 控制每个面板内的绘图

——grid包

独立于base的绘图系统

lattice包是基于grid包创建的，我们很少直接从grid包调用函数，而是直接在lattice包调用函数

——base直接在电脑上绘图

lattice返回trellis类对象，打印函数真正执行了在设备上绘图，trellis被自动打印在命令执行中

bg背景颜色

col画图颜色

mar 默认值5.1 bottom，4.1left，4.1top，2.1right

mfrow，mfcol 一行一列

？par控制台 查询全局变量都有哪些