可视化系列1 | ggplot2导引

“ 对于生物科研人员来说，绘制一组好看的图表是吸引编辑眼球的利器。而且对于新类型分析来说，定制自己的一份可视化图表也是关键的技术。”

每当我们需要学习新技术的时候，我们都会问，为什么我要学习这项技能呢？

在学习ggplot2之前，你可能是一个绘图小白，那么恭喜你，学习ggplot2将给你打开新世界的大门，让你用一种新的思想去接受数据可视化这个技术，并且对于你未来使用任何可视化工具都得心应手，甚至可以随意定制你自己想要的可视化效果。

也可能过去使用过诸如plt，sns(两个缩写懂得都懂)，或者使用过excel或者tableau等等各种都有大量用户群体的软件或者包，那么你学习ggplot2可能是慕名而来或者觉得当前的绘图包不能满足你的想法了，你需要更灵活的操作，需要更复杂的可视化结果，那么恭喜你，ggplot2将是你最得心应手的工具之一。

说了这么多，我们还是来真正的认识一下这个优雅的数据可视化的工具吧！

1 ggplot2简介

ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品，也是他博士论文的主题之一。很多人在看ggplot2的名字的时候都会想为啥没有ggplot这个包，而是直接到了2代。其实它也是有过前身的，但是由于某些问题被废弃了，而后只留下了ggplot2这个一代神包。

ggplot2开创了一种非常奇特的语法，通过被重载的加号，让任何一种统计图在设计的层面都只是很多图形的叠加。从代码书写的角度看就是多个R对象在进行相加，但是却得到了各种各样的精美的图像，只能说，“太强了！”。

ggplot2和其它图形软件包最大的不同，就是它的背后有一套属于它自己的图形语法进行支持，让图像是由各个组件进行一层层的拼接，然后得到结果的统计图。

虽然ggplot2具有自己的一套绘图系统，但是你只需要掌握其中的一小部分核心法则，就可以基本上满足你日常对于画图的使用了。

下面上一张基于ggplot2绘制的简单图形吧！

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是不是效果很不错呢，未来的你也会轻松画出来这幅图的哦，加油吧！

2 安装ggplot2

这里来介绍一下ggplot2的安装，其实ggplot2的安装非常简单，和正常安装R包的流程是一样的，无论你使用的是Rstudio server还是普通的Rstudio，都只需要一句命令即可完成安装。

下面是安装命令，直接在控制台输入就行，

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然后一通安装以后，如果你网络正常的话不会出任何问题，网络有问题就找个有网的地方再安一次，这个包安装真的很简单，你一定可以的。

安完以后输入下面的语句没有提示找不到包就成功了！

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3 给ggplot2初学者的建议

安完ggplot2以后，我们先不急着讲，我先来给大家说说我自己的使用心得。我本身做可视化部分比较多，也用过很多可视化工具，包括但不限于R的基础绘图环境，Python的sns或者plt，还有一些在线的工具都用过，有些时候这些工具确实比ggplot2更方便，尤其是你Py更熟练的话使用pd或者biopy处理数据以后直接画图肯定是Py更好一些。

但是这些工具提供的灵活性都不够，只能提供给你一些快速画图的函数，但是你想进行微调或者添加新元素都是非常复杂的事情，这个时候我总会怀念ggplot2的使用。而且当你面对新的数据集的时候，你想有自己的可视化方法，但是又不知道如何实现它，那么ggplot2将是你最大的武器。

当然了，一些已经有快速函数的图而且也能达到你的要求，那么使用sns或者tableau也是不错的选择，不过ggplot2始终可以满足你的绝大部分需求。

下面讲一讲如何学习它，我是不推荐一上来就直接学习它的思想，比如mapping啊，scale或者facet这种。我更推荐从应用入手，一个一个简单的图画过来，从简单的到复杂的，慢慢去体会ggplot2的深层思想，然后再配上1-2期的课程，必要的话我会通过视频进行讲解，让大家对ggplot2到达进阶以上的水平，剩下的就由各位自己来开辟更广阔的天空，实现更加复杂的可视化。

最后还是放一张ggplot2的简单图表让大家看看

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