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chap3/ggplot.1.md

@@ -8,10 +8,44 @@ ggplot２是目前流行的R绘图包，作者是Hadley Wickham, R领域的牛
 
 ggplot2中图形的组成部分有：
 * data: 数据,数据是图形的基础，是描述事物的基本变异。数据的结构决定图形的选择。
-* geoms: 几何图形
-* mappings: 数据到几何图形的映射
-* stats:统计转换(statistical transform, 缩写为stats)
-* scales: 标尺。标尺把数据空间的值映射到图形的视觉属性，可以是颜色(color)、形状(shape)或大小(size)。scales绘制图例(legend)或者坐标轴(axis)。标尺是度量的基准。
+* geoms: 几何图形，表示几何图形的类型
+    point: 点，默认类型
+    smooth: 平滑曲线及其误差范围，默认使用lowess平滑
+    boxplot: 箱线图
+    histogram: 直方图，适用于一维数据
+    freqpoly: 频率多边形
+    density: 密度分布
+    bar: 柱形图
+* mappings: 数据到几何图形的映射，图形属性通过aes()函数指定，视觉属性有x，y，alpha，color，fill，linetype，shape，size。
+    x,y: x轴、y轴与数据的映射关系
+    alpha: 数据映射为图形元素的透明度
+    color: 数据映射为图形元素的颜色
+    fill: 数据映射为图形元素的填充颜色
+    linetype: 数据映射为图形元素的线型
+    shape: 数据元素映射为图形元素的形状
+    size: 数据元素映射为图形元素的大小
+* scales: 标尺。标尺控制数据向视觉属性的映射逻辑，包括尺度变换和连续性。把数据空间的值映射到图形的视觉属性，可以是颜色(color)、形状(shape)或大小(size)。scales绘制图例(legend)或者坐标轴(axis)。标尺是度量的基准,处理数据度量尺度的变换，同时处理数据的连续性和离散性与视觉属性之间的关系。视觉属性有四种标尺：
+    scale_*_continuous()：数据的连续取值映射为视觉属性的取值  
+    scale_*_discrete()：数据的离散取值映射为视觉属性取值
+    scale_*_identity()：使用数据值作为视觉属性取值
+    scale_*_mannual()：手工指定离散的数据值与图形属性之间的关系
+    其中的\*替换成x,y,color等视觉属性。如scale_color_continuous()表示连续取值的颜色标尺
+    
+对于x和y类图形属性，有如下几种特殊的标尺：
+    scale_x_date(labels=date_format("%m/%d"), breaks=date_breaks("2 weeks"))
+    scale_x_datetime()
+    scale_x_log10()
+    scale_x_reverse()
+    scale_x_sqrt()
+
+对于color和fill类的图形属性，有如下几类特殊标尺：
+    scale_fill_brewer(palette="Blues")：根据调色盘生成颜色标尺，可用的调色盘可以通过RColorBrewer::display.brewer.all()命令查看；对于具体的一个调色盘，可以通过RColorBrewer::brewer.pal(n=4, name="Blues")查看具体某个名字调色盘的n个配色值。
+    scale_fill_grey(start=0.2, end=0.8, na.value="red")：灰度标尺
+    scale_fill_gradient(low="red", high="yellow")：双色渐变标尺
+    scale_fill_gradient2(low="red", high="blue", mid="white", midpoint=25)：三色渐变标尺
+  scale_fill_gradientn(colours=terrain.colors(6))：n色渐标尺，其他的调色盘有rainbow()，heat.colors()，topo.colors()，cm.colors()以及RColorBrewer包的调色盘。
+
+
 * coord: 坐标系(coordinate system，缩写为coord)，坐标系决定数据向图形表面的映射方式和具体程度。
 * facet: 查英汉词典，facet是小平面，方面的意思。在ggplot中一般翻译成“分面”,说实在并不太好，可也找不到更好的词儿来代替。用的人多了，也就习惯了。
 
@@ -61,6 +95,38 @@ p
 以上语句前可以简写成：
 geom_histogram(binwidth=2, fill="steelblue")
 
+#### 主题
+
+主题控制图表的整体外观，由一系列视觉特性的设定组成。主题的目的是为了实现整个图形个元素的协调、统一，给人一种视觉上的和谐美感，或者适应某种特殊的需求，如期刊文章对图表的特殊要求，报告展示时与报告内容与风格的一致。ggplot2内置了一些常用主题：
+* 黑白：theme_bw()，
+* 经典：theme_classic()
+* 灰色：theme_grey()
+* 简单：theme_minimal()
+ggthemes包，包含一些其他主题，根据需要选用。
+主题应用方法：
+* 自定义主题。
+
+#### 图例
+
+图例位置：theme(legend.position="bottom")，其他选项有top、left和right。
+
+图例类型：
+颜色条(colorbar)，适合连续变量；
+legend为键值对，适合离散变量；
+none，图形属性为none，该属性不显示图例。
+
+#### 标签(label)
+
+标签提供对图形元素的描述性信息，如图表的标题、副标题，坐标轴标签，图形的注释等。
+* 图表标题(ggtitle)
+    ggtitle("title of the graph")：指定图形名称
+* x轴标签
+  xlab("label of x")
+* y轴标签
+  ylab("label of y")：指定y轴标签
+* 图例标签
+  需要使用scale_*()的name和labels选项指定
+
 
 #### ggplot语法