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转载来自：http://www.cnblogs.com/lizhilei-123/p/6722116.html ggplot2之快速作图qplot() qplot()的意思是快速作图，利用它可以很方便的创建各种复杂的图形，其他系统需要好几行代码才能解决的问题，用qplot只需要一行就能完成。 本篇主要介绍：
1.数据集 首先我们示例使用的数据集是R自带的diamonds数据集，包含54000颗钻石的价格和质量信息。 我们同时使用一个小数据集dsmall，它是原始数据一个容量为100的随机样本，我们用这个数据集进行小数据的作图展示。
2.基本用法 qplot()的前两个参数是x和y，分别代表所画对象的x坐标和y坐标，还有一个可选的data参数，如果进行指定，那么qplot()会首先在的数据框中查找变量名，然后再到R的工作空间中进行搜索。 下面是使用qplot()的一个简单例子：
这张图显示了变量之间很强的相关关系，以及一些明显的异常值，这些关系似乎是指数型的，我们接下来对变量进行一些变换：
现在这种关系就接近线性了，由于图中的元素有很大的重叠，下结论时需要谨慎。如果我们研究体积（X*Y*Z）和其重量之间的关系，我们可以这样：
我们可以看到，大部分的钻石都落在同一条直线上，但依然存在一些大的异常点。钻石的密度应该是一个常数，所以体积和重量之间应该是线性关系。 3.颜色、大小、形状和其他属性 我们在重量和价格的散点图添加颜色和切工信息。
颜色大小和形状都是图形属性的具体例子，他们都是影响数据如何进行展示的视觉属性。 使用半透明的颜色可以有效减少图形元素重叠的现象，要创建半透明的颜色，可以使用alpha图形属性，其值从0（完全透明）到1（完全不透明）
不同类型的变量有不同适用的图形属性。例如，颜色和形状适用于分类变量，而大小适用于连续变量。 4.几何对象 4.1向图形中添加平滑曲线 通过改变几何对象（简写为geom），它几乎可以画出任何一种类型的图形。下面这些几何对象适用于考察二维的变量关系：
对于一维分布，几何对象的选择是由变量的类型指定：
如果在散点图中有非常多的数据点，那么数据展示的趋势可能并不明显，在这种情况下应该在图中添加一条平滑曲线，我们用c()将多个几何对象组成一个向量传递给geom. 几何对象会按照指定的顺序进行堆叠。
灰色区域表示逐点的置信区间。 利用method参数可以选择许多不同的平滑器：
4.2箱线图和扰动点图 如果数据集中包含了一个分类变量和一个或多个连续变量，连续变量会如何随着分类变量水平的变化而变化呢？箱线图和扰动点图提供了各自的方法达到这个目的。
上面扰动点图的重叠问题可以用半透明颜色来解决。
箱线图显示了分布的中位数和四分位数都没有太大的变化。 4.3直方图和密度曲线图 直方图和密度曲线图可以展示单个变量的分布，相对于箱线图而言，它们提供了更多关于单个分布的信息，但不利于在不同组之间比较。 下图展示了钻石重量的直方图和密度曲线图：
adjust控制密度曲线的平滑程度（取值越大越平滑），binwidth参数控制直方图的组距，组距较小显示更多细节，组距较大反应总体特征。
要在不同组之间进行对比，只需要在加上一个图形映射：
4.4条形图 在离散变量的情形下，条形图和直方图类似，绘制方法是geom="bar"
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