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向量格式：易于调整尺寸的，便携的，但不适于呈现大量的数据点
位图：不易于调整尺寸的，适于呈现大量的数据点（如照片）
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display.brewer.pal()运行，查看含有哪些颜色
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brewer.pal.info查看调色板信息
如何将RColorBrewer与colorRampPalette结合使用：
在RColorBrewer里面引用Greens中的三个颜色赋值给cols
将cols传给colorRampPalette这个调色板
使用image这个函数，数据集是volcano
col=pal（20）表示为以cols中的三个颜色为端点，在其中间取值，加起来总数为20
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colorRampPalette返回的是十六进制而不是0，1，
pal（10)返回的是10个16进制的数，端点是红色，黄色
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colorRamp中的颜色要用0~1之间的数值来表示，red，blue是处于端点的两个极端值
pal（seq（0,1,len=10)）在0~1之间选择10个，出现10行RGB的数值
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三类调色板
sequential一个极端到另一个极端逐渐过渡可用于呈现顺序数据
diverging两端为极端，中间淡，适用于表现处于极端的数值而不是处于中间部位的数值，强调高低对比
qualitative各颜色对比鲜明用于呈现分类变量
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grDevice是基本包
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theme_classic()经典主题的风格
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如何把不同的月份画在不同的面板上即每个月份的数据都显示在每个子面板上
删去对全部数据进行的拟合，然后追加一层facet_grid(.~Month)每个月份显示为一列，则应该将点放在左边
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可以用scale_color_manual()这个函数自行设置颜色
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表达运行的一样，图呈现出五条颜色的直线（对每个月份都进行拟合）
③ggplot（airquality，aes（Wind,Temp,col=factor(Month),group=1)
+stat_smooth(method="lm",se=FALSE)
加入group=1表示对所有的数据一起进行拟合，但是颜色的设置还是起作用的，只不过是在点上起作用
④ggplot（airquality，aes（Wind,Temp,col=factor(Month),group=1)
+geom_point()+stat_smooth(method="lm",se=FALSE)
⑤如图所示
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stat_ smooth(method="lm",se=FALSE)method来指定回归分析所用到的方法，lm是线性回归，se=FALSE 置信区间设置为假，即关掉置信区间
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添加统计层的两种方法
①在客体层添加
geom_smooth()
②独立添加
stat_smooth()
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aes（)是ggplot中的映射函数，将数据与图形属性一一对应
若要按照月份不同分类则应将月份转化为分类变量，然后将月份这个数据对应到美学的维度上用映射函数
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三个最基本的层，数据层，美学层，几何客体层
蓝色的半透明大小为五的点
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