qplot是quick plot的缩写，与R系统的基本绘图函数plot类似。
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?qplot
diamonds数据集
diamonds是ggplot2中的内置数据集，内含54000颗钻石的价格和质量的信息。钻石质量的四个“C”：克拉重量（carat）、切工（cut）、颜色（color）和净度（clarity），五个物理指标：深度（depth）、钻面宽度（table）、x、y和z。
由于diamonds数据集没有经过很好的预处理，从该数据集中随机提取100个样本。
# 让样本可重复
> library(ggplot2)
> set.seed(1410)
> dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ]
qplot绘制散点图
qplot(carat, price, data = diamonds)
** qplot(log(carat), log(price), data = diamonds)
** qplot(carat, x * y * z, data = diamonds)
qplot可以自动识别分配不同组别的颜色
qplot(carat, price, data = dsmall, colour = color)
*** qplot(carat, price, data = dsmall, shape = cut)
调节图片的透明度
qplot(carat, price, data = diamonds, alpha = I(1/10))
** qplot(carat, price, data = diamonds, alpha = I(1/100))
** qplot(carat, price, data = diamonds, alpha = I(1/200))
***
- 二维的变量关系： qplot的参数geom可以设置绘制图形的种类 geom = “point” 散点图 geom = “smooth” 平滑曲线，展示标准误差 geom = “boxplot” 箱线图 geom = “path”和geom = “line”可以在数据点之间连线
- 一维的变量分布
- 连续变量 geom = “histogram” 直方图 geom = “freqpoly” 频率多边图 geom = “density” 密度曲线
- 离散变量 geom = “bar”
添加平滑曲线
使用dsmall数据集绘图
qplot(carat, price, data = dsmall, geom = c(“point”, “smooth”))
使用diamonds数据集绘图
qplot(carat, price, data = diamonds, geom = c(“point”, “smooth”))
如果不希望显示标准误，设置se = FALSE
qplot(carat, price, data = diamonds, geom = c(“point”, “smooth”), se = FALSE)
当geom = "smooth"时
当样本较小时，默认使"loess"，可以通过?loess来查看算法的细节，调节span 参数调整曲线的平滑度。
***
qplot(carat, price, data = dsmall, geom = c(“point”, “smooth”), span = 0.2)
qplot(carat, price, data = dsmall, geom = c(“point”, “smooth”), span = 1)
*** 当样本大于1000时，qplot会自动调用 “lm” 算法用于回归模型，”gam” 算法用于广义线性可加模型，”rlm”算法用于稳健回归（robust regression）。
箱线图与扰动点图
利用扰动点图和箱线图来考察以颜色为条件的每克拉价格的分布。从左到右，每克拉价格的跨度逐渐减少，但分布的中位数无明显变化。
qplot(color, price/carat, data = diamonds, geom = “jitter”)
*** qplot(color, price/carat, data = diamonds, geom = “boxplot”)
改变 alpha 的取值
可以查看数据集中的地方。然而，箱线图依然是一个更好的选择。
qplot(color, price/carat, data = diamonds, geom = “jitter”, alpha = I(1/5))
** qplot(color, price/carat, data = diamonds, geom = “jitter”, alpha = I(1/50))
** qplot(color, price/carat, data = diamonds, geom = “jitter”, alpha = I(1/200))
直方图与密度曲线图
展示钻石重量的分布。左图使用的是 geom=’histogram’ 右图使用的是
geom=’ density’。
qplot(carat, data = diamonds, geom = “histogram”)
qplot(carat, data = diamonds, geom = “density”)
调整直方图的组距。
qplot(carat, data = diamonds, geom = “histogram”, binwidth = 1, xlim = c(0, 3))
qplot(carat, data = diamonds, geom = “histogram”, binwidth = 0.1, xlim = c(0, 3))
qplot(carat, data = diamonds, geom = “histogram”, binwidth = 0.01, xlim = c(0, 3))
分组比较变量
qplot(carat, data = diamonds, geom = “density”, colour = color)
qplot(carat, data = diamonds, geom = “histogram”, fill = color)
钻石颜色的条形图
钻石颜色分组的计数
qplot(color, data = diamonds, geom = “bar”)
按 weight=carat进行加权，展示了每种颜色的钻石的总重量 qplot(color, data = diamonds, geom = “bar”, weight = carat) + scale_y_continuous(“carat”)
时间序列的线条图和路径图
使用 geom = ‘line’ 绘制线条图
失业人口的比例
qplot(date, unemploy/pop, data = economics, geom = “line”)
失业星期数的中位数
qplot(date, uempmed, data = economics, geom = “line”)
使用geom = “path”绘制路径图
重叠在一起的的散点图和路径图 qplot(unemploy/pop, uempmed, data = economics, geom = c(“point”, “path”))
只有路径图，其中年份用颜色进行了展示。
year <- function(x) as.POSIXlt(x)$year + 1900 qplot(unemploy/pop, uempmed, data = economics, geom = “path”, colour = year(date))
在一个面板上绘制多个图形
展示以颜色为条件的重量的直方图的频数
qplot(carat, data = diamonds, facets = color ~ ., geom = “histogram”, binwidth = 0.1, xlim = c(0, 3))
展示以颜色为条件的重量的直方图的频率，频率比较不同分组的分布时，不受样本量大小的影响，规模不同，也可以比较。 qplot(carat, ..density.., data = diamonds, facets = color ~ ., geom = “histogram”, binwidth = 0.1, xlim = c(0, 3))
高质量的钻石 (颜色 D) 在小尺寸上的分布是偏斜的，而随着质量的下降，重量的分布会变得越来越平坦。
其他参数
- main：设置图形的标题
- xlab, ylab：设置x轴、y轴的标签文字
qplot(carat, price, data = dsmall, xlab = “Price ($)”, ylab = “Weight (carats)”, main = “Price-weight relationship”)
- xlim, ylim：设置x轴和y轴的显示区间
qplot(carat, price/carat, data = dsmall, ylab = expression(frac(price, carat)), xlab = “Weight (carats)”, main = “Small diamonds”, xlim = c(0.2, 1))
- log：字符型向量，显示对哪一坐标轴取log，log = “x”对x轴取对数，log = “xy”对x轴和y轴都取对数
qplot(carat, price, data = dsmall, log = “xy”)
