1、参数alpha越小，越透明，fill=NA，完全透明，只有边框
2、参数position:
="identity":不调整----geom_identity
=“dodge”:平行放置----geom_dodge
=“fill”:总高度一样高---geom_dodge
散点图：position="jitter":适用于少量数据，每个点增加少量随机变化，不会让点之间相互覆盖，如果覆盖，画图就会少很多点--geom_jitter
position="stack",一个图在另一个图上面，geom_stack
geom_jitter与 geom_count的区别，后者会根据覆盖的点的多少形成不一样大的散点，会有标签说明，如下ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = cty, y = hwy))+ geom_count()
3、坐标系
默认坐标系为直角坐标系
coord_flip()转化x,y坐标系，比如x标签比较长的时候可以用
箱线图，横坐标为分类变量，纵坐标为数值变量
ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = class, y = hwy)) +
geom_boxplot()+
coord_flip()
但是如果直接将分类变量放在纵坐标，箱线图会出错，因为横坐标的数值是横向的，没有纵向的分布
ggplot(data = mpg, mapping = aes(y = class, x = hwy)) +
geom_boxplot()
coord_quickmap()会将图自动设置为地图比例（横纵坐标比例相同）（coord_quickmap的计算量会比coord_map的少很多
需要的包“maps",数据转化函数map_data()
coord_polar()将条形图与扇形图做转换
bar <- ggplot(data = diamonds) +
geom_bar(
mapping = aes(x = cut, fill = cut),
show.legend = FALSE,
width=1#默认width=0.9,相邻条块之间有空隙，如果设置为1，每个条块是挨在一起的
) +
theme(aspect.ratio = 1) +#画图面板的长宽比
labs(x = NULL, y = NULL)
bar + coord_polar()
4、图层
ggplot2画图一般由7部分组成：a dataset, a geom, a set of mappings, a stat（stat_count,stat_summary??）, a position adjustment, a coordinate system, and a faceting scheme，有时候有些部分会缺省，使用默认值，比如坐标系。