ggplot包是基于r语言为运行平台的特色包，使用ggplot包可以绘制出美观的图形，同时可以避免很多繁琐的细节。Wilkinson认为一张美观的图形就是把数据映射到几何对象（包括颜色、形状、大小等）的图形属性上，在此理解的基础上编写了ggplot包。ggplot包使用图层设计方式，首先绘制原始数据，然后不断对其进行修饰，直到做出满意的结果为止。
学习ggplot包建议在安装R程序的基础上继续安装Rstudio程序（下载地址：）。
点击上图红色圆圈部分进行下，根据需要选择合适版本进行下载（见下图）。
在完成以上步骤后，运行rstudio安装ggplot包，不过按我个人的观点来看，安装tidyverse包更为方便，tidyverse包内包含了大部分常用的包，省去以后安装其他包的麻烦（安装时间略长）。
install.packages("ggplot2") #安装ggplot2包，建议安装tidyverse包
> install.packages("tidyverse")
注意一定要在tidyverse两边加上英文状态下双引号。
> library(tidyverse)
#载入tidyverse包
在下面的示范中，我们使用dimonds这个包，具体信息见下图：
其中head（）命令表示看这个数据集的前六行，从图中我们可以看到钻石carat（克拉）cut（切工）color（颜色）clarity（净度）depth（深度）等信息（下图引自书籍ggplot2：数据分析及图形艺术）。
绘制一张关于价格和克拉数的散点图：
> qplot(carat,price,data=diamonds)
从图中可以看到，随着carat的增大，钻石的价格呈J形增长，这和基本常识一致，越大的钻石价格越高。
从图上可以看到这种规律呈现指数增长形态，因此我们可以对其进行对数转换：
> qplot(carat,log(price),data=diamonds)
我们还可以做以下尝试，探究carat和体积之间的关系（x*y*z）
> qplot(carat,x*y*z,data=diamonds)
从上图我们可以看出，钻石的体积与克拉数为线性关系，因此钻石的密度是一定的。
我们可以看到上图的点比较密集，图形反应出的信息比较有限，这时我们可以使用向qplot命令中添加alpha参数来改变图形的透明度。
> qplot(carat,price,data=diamonds,alpha=I(0.1))
alpha=I（0.1）表示将透明度改为0.1，alpha的取值在0到1之间，注意这里不要将I省略，I的具体用法我们将在后续进行讲解。
当然我们还可以利用qplot命令来区分更多维度的信息。Iris（见下图）是关于鸢尾花的一个数据集，我们通过颜色以及形状来区分不同品种iris的sepal.length以及sepal.width的关系。
> qplot(Sepal.Length,Sepal.Width,data=iris,colour=Species)
> qplot(Sepal.Length,Sepal.Width,data=iris,shape=Species)
当然如果我们想改变图形的类型，我们可以向qplot中添加geom的参数。常见的参数有：
geom="point"绘制散点图
geom="smooth"拟合一条平滑曲线
geom="boxplot"绘制箱线图
geom="path"和geom="line"在数据点之间绘制连线
> qplot(Species,Sepal.Length,data=iris,geom="boxplot")
对于一维的分布，几何对象的选择是由变量的类型指定的：
（1） 对于连续变量，geom="histogram"绘制直方图，geom="freqpoly"绘制频率多边形，geom="density"绘制密度曲线。
（2） 对于离散变量，geom="bar"用来绘制条形图。
> qplot(Sepal.Length,data=iris,geom="histogram")
> qplot(Sepal.Length,data=iris,geom="freqpoly")
> xx<-sample(1:10,10,replace=T) > xx [1] 10 4 8 3 7 9 8 9 7 2
#生成10个随机数
> qplot(xx,geom="bar")
————未完待续
声明：本教程适合新手学习，由于编者水平有限，有不足地方请大家提出并指正
