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向量格式：易于調整尺寸的，便攜的，但不適于呈現大量的數據點
位圖：不易于調整尺寸的，適于呈現大量的數據點（如照片）
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display.brewer.pal()運行，查看含有哪些顏色
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brewer.pal.info查看調色板信息
如何將RColorBrewer與colorRampPalette結合使用：
在RColorBrewer里面引用Greens中的三個顏色賦值給cols
將cols傳給colorRampPalette這個調色板
使用image這個函數，數據集是volcano
col=pal（20）表示為以cols中的三個顏色為端點，在其中間取值，加起來總數為20
?
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colorRampPalette返回的是十六進制而不是0，1，
pal（10)返回的是10個16進制的數，端點是紅色，黃色
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colorRamp中的顏色要用0~1之間的數值來表示，red，blue是處于端點的兩個極端值
pal（seq（0,1,len=10)）在0~1之間選擇10個，出現10行RGB的數值
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三類調色板
sequential一個極端到另一個極端逐漸過渡可用于呈現順序數據
diverging兩端為極端，中間淡，適用于表現處于極端的數值而不是處于中間部位的數值，強調高低對比
qualitative各顏色對比鮮明用于呈現分類變量
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grDevice是基本包
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theme_classic()經典主題的風格
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如何把不同的月份畫在不同的面板上即每個月份的數據都顯示在每個子面板上
刪去對全部數據進行的擬合，然后追加一層facet_grid(.~Month)每個月份顯示為一列，則應該將點放在左邊
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可以用scale_color_manual()這個函數自行設置顏色
col=all是黑色
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①ggplot（airquality，aes（Wind,Temp,col=factor(Month))）
+stat_smooth(method="lm",se=FALSE)
②ggplot（airquality，aes（Wind,Temp))
+stat_smooth(method="lm",se=FALSE,aes（col=factor(Month)))
①②表達運行的一樣，圖呈現出五條顏色的直線（對每個月份都進行擬合）
③ggplot（airquality，aes（Wind,Temp,col=factor(Month),group=1)
+stat_smooth(method="lm",se=FALSE)
加入group=1表示對所有的數據一起進行擬合，但是顏色的設置還是起作用的，只不過是在點上起作用
④ggplot（airquality，aes（Wind,Temp,col=factor(Month),group=1)
+geom_point()+stat_smooth(method="lm",se=FALSE)
⑤如圖所示
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stat_? smooth(method="lm",se=FALSE)method來指定回歸分析所用到的方法，lm是線性回歸，se=FALSE 置信區間設置為假，即關掉置信區間
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添加統計層的兩種方法
①在客體層添加
geom_smooth()
②獨立添加
stat_smooth()
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aes（)是ggplot中的映射函數，將數據與圖形屬性一一對應
若要按照月份不同分類則應將月份轉化為分類變量，然后將月份這個數據對應到美學的維度上用映射函數
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三個最基本的層，數據層，美學層，幾何客體層
藍色的半透明大小為五的點
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