一. R语言绘图系统

在 R 里，主要有两大底层图形系统，一是 base 图形系统，二是 grid 图形系统。lattice 包与 ggplot2包正是基于 grid 图形系统构建的，它们都有自己独特的图形语法。

install.packages("shiny")
install.packages("ggsci")
install.packages("esquisse")

1.base系统
• 由Ross Ihaka编写
• base图形是最古老的系统，在R的初期就存在
• 容易上手
• 修改方便，使用灵活
• 不一定非常美观，需要调整参数修改
• 使用较多
2.grid系统
grid 图形系统可以很容易地控制图形基础单元，由Paul Murrell（2006）编写，给予编程者创作图形极大的灵活性。grid 图形系统还可以产生可编辑的图形组件，这些图形组件可以被复用和重组，并能通过 grid.layout()等函数，把图形输出到指定的位置上。但是因为 grid 包中没有提供生成统计图形及完整绘图的函数，因此很少直接采用 grid 包来分析与展示数据。
3.lattice系统
lattice 包通过一维、二维或三维条件绘图，即所谓的栅栏（trellis）图来对多元变量关系进行直观展示。相比于 base()函数是直接在图形设备上绘图的，lattice()函数是返回 trellis 对象。在命令执行的时候，栅栏图会被自动打印，所以看起来就像是 lattice()函数直接完成了绘图。更多关于 base、grid 和 lattice 的语法可以参考 Murrell 和 Paul 所撰写的书籍 R graphics。
4.ggplot2系统
ggplot2 包则基于一种全面的图形语法，提供了一种全新的图形创建方式，这套图形语法把绘图过程归纳为数据（data）、转换（transformation）、 度量（scale）、 坐标系（coordinate）、元素（element）、指引（guide）、显示（display）等一系列独立的步骤，通过将这些步骤搭配组合，来实现个性化的统计绘图。于是，得益于该图形语法，Hadley Wickham 所开发的 ggplot2 包是如此人性化，不同于 R base基础绘图和先前的 lattice 包那样参数繁多，而是摈弃了诸多烦琐细节，并以人性化的思维进行高质
量作图。在 ggplot2 包中，加号（+）的引入是革命性的，这个神奇的符号完成了一系列图形语法叠加。更多 ggplot2 的使用与学习可以参考两本关于 ggplot2 的经典书籍：ggplot2 Elegant Graphicsfor Data Analysis和 R Graphics Cookbook。
一般的绘图，base+ggplot2就已经够用了，所以，我们的课程就是以这2个系统进行绘图教学。
ggplot2 是一个功能强大且灵活的 R 包，由 Hadley Wickham 编写，它可以生成优雅而实用的图形。ggplot2 中的 gg 表示图形语法（grammar of graphic），这是一个通过使用“语法” 来绘图的图形概念。ggplot2 主张模块间的协调与分工，整个 ggplot2 的语法框架如图 1-6-1 所示，主要包括数据绘图部分与美化细节部分。R ggplot2 图形语法的主要特点如下所示。
（1）采用图层的设计方式，有利于结构化思维实现数据可视化。有明确的起始（ggplot()开始）与终止，图层之间的叠加是靠“+”实现的，越往后，其图层越在上方。通常一条 geom_xxx()函数或 stat_xxx()函数可以绘制一个图层。
（2）将表征数据和图形细节分开，能快速将图形表现出来，使创造性的绘图更加容易实现。而且通过 stat_xxx()函数将常见的统计变换融入绘图中。
（3）图形美观，扩展包（extension package）丰富，有专门调整颜色（color）、字体（font）和主题（theme）等辅助包。可以帮助用户快读定制个性化的图表。

ggplot2 的绘图基本语法结构如上图所示。其中所需的图表输入信息如下所示。
（1）ggplot()：底层绘图函数。DATA 为数据集，主要是数据框（data.frame）格式的数据集；MAPPINGS 变量的视觉通道映射，用来表示变量 x 和 y，还可以用来控制颜色（color）、大小（size）或形状（shape）等视觉通道；STAT 表示统计变换，与 stat_xxx()相对应，默认为"identity"（无数据变换）；POSITION 表示绘图数据系列的位置调整，默认为"identity"（无位置调整）。
（2）geom_xxx() | stat_xxx()：几何图层或统计变换，比如常见的 geom_point()（散点图）、geom_bar()（柱形图）、 geom_histogram()（统计直方图）、 geom_ boxplot()（箱形图）、 geom_line()（折线图）等。我们通常使用 geom_xxx()函数就可以绘制大部分图表，有时候通过设定 stat 参数可以先实现统计变换。
可选的图表输入信息包括如下 5 个部分，主要是实现图表的美化与变换等。
（1）scale_xxx()：度量调整，调整具体的度量，包括颜色（color）、大小（size）或形状（shape）等，跟 MAPPINGS 的映射变量相对应；
（2）coord_xxx()：坐标变换，默认笛卡儿坐标系，还包括极坐标系、地理空间坐标系等；
（3）facet_xxx()：分面系统，将某个变量进行分面变换，包括按行、列和网格等形式分面绘图。
（4）guides()：图例调整，主要包括连续型和离散型两种类型的图例。
（5）theme()：主题设定，主要用于调整图表的细节，包括图表背景颜色、网格线的间隔与颜色等。

二. R绘图常见函数与参数

1.低水平绘图函数

lines() 添加线
curve() 添加曲线
abline() 添加给定斜率的线
points() 添加点
segments() 折线
arrows() 箭头
axis() 坐标轴
box() 外框
title() 标题
text() 文字
mtext() 图边文字

2.高水平绘图函数

plot() 绘制散点图等多种图形
hist() 直方图
boxplot() 箱线图
stripchart() 点图
barplot() 条形图
dotplot() 点图
piechart() 饼图
interaction.plot()
matplot()

3.常用的绘图参数
参数用在函数内部，在没有设定值时使用默认值。

font= 字体
lty= 线类型
lwd= 线宽度
pch= 点的类型
xlab= 横坐标
ylab= 纵坐标
xlim= 横坐标范围
ylim= 纵坐标范围
pch：指定绘制点所使用的符号，取值范围[0, 24]，其中4是“差号”，20是“点”
cex：指定符号的大小。cex是一个数值，表示pch的倍数，默认是1.5倍
lty：指定线条类型。lty=1代表实线，2至6都是虚线，虚的程度不一样
lwd：指定线条宽度，默认值为lwd=1，可以适当修改1.5倍、2倍等
col：默认绘图颜色。某些函数(如lines、pie)可以接受一个含有颜色值的向量，并自动循环使用。
       例如：col=c("red", "blue")需要绘制三条线，那么三条颜色分别为red、blue、red
col.axis：坐标轴刻度文字的颜色，不是坐标轴的颜色
col.lab：坐标轴标签(名称)的颜色
col.main：标题的颜色
col.sub：副标题的颜色
fg：图形的前景色
bg：图形的背景色
cex.axis：坐标轴刻度文字的缩放倍数
cex.lab：坐标轴标签(名称)的缩放倍数
cex.main：标题的缩放倍数
cex.sub：副标题的缩放倍数
font：整数。用于指定字体样式。1常规、2粗体、3斜体、4粗斜体
pin：以英寸表示图形的宽和高
mai：以数值向量表示边界大小，顺序为"下、左、上、右"，单位为英寸
mar：以数值向量表示边界大小，顺序为"下、左、上、右"，单位为英分，默认值c(5, 4, 4, 2)+0.1
主标题可以使用函数title，格式为：title(main = " ", sub = " ", xlab = " ",  ylab = " ")

参考书籍：R语言数据可视化之美