图层

qplot的一个局限在于只能使用一个数据集和一组图形属性映射。解决的方法是使用图层，每个图层有自己的数据集和图形属性，然后可以通过附加包含数据的图层添加到图形中。
qplot绘图在后台做了很多步骤：创建图形对象，添加图层，展示结果。我们手动创建图形对象需要使用ggplot()函数，该函数有两个默认参数：数据和图形属性映射。参数数据指定绘图所用的数据集（dataframe类型）；参数映射需要将参数放到aes()函数中。例如，建立图形对象p

library(ggplot2)
 p<-ggplot(diamonds,aes(carat,price,colour=color))

这个图形对象在没有加上图层之前，什么也看不见。下面加上最简单的图层画出散点图：

p+layer(geom = 'point',stat ="identity",position ="identity")

散点图

layer有很多参数
layer(geom = NULL, stat = NULL, data = NULL, mapping = NULL,position = NULL, params = list(),inherit.aes = TRUE, check.aes = TRUE, check.param = TRUE, show.legend = NA)，虽然细致但繁琐，我们可以使用geom_xxx或stat_xxx替换。例如，

ggplot(diamonds,aes(carat,price,colour=color))+geom_point() #与上面的图一致
#qplot(carat,price,colour=color,data = diamonds) qplot的画法

也可以给qplot添加图层

qplot(carat,price,colour=color,data = diamonds)+geom_smooth()

虽然丑了点，但意思就是这个意思

有时候，我们习惯于用diamonds$color方式来取数据，虽然在ggplot中可以这个做，但不建议，因为这样做无法将绘图所用的数据封装到一个对象。
当我们需要更改默认的映射对象时，可以在新图层中进行修改和扩增。例如，p表示的是质量（carat）和价格（price）的关系，我们想在新图层中查看颜色（color）和价格的关系：

p+geom_point(aes(x=color))

这样做会改变图层的映射关系，但坐标,标度和图例都不会改变，因为一个图层里设定的图形映射只对该图层起作用，除非修改默认的标度。

除了将变量映射为图形属性，也可以将属性定义为单一值。

p+geom_point(colour="blue")
#等价于qplot(carat,price,data = diamonds,color=I('blue'))

散点图

分组

在ggplot中，几何对象可以简单分为个体与群体几何对象。例如，散点图中的每一个点表示个体，将点用线连起来的线则为群体，分组简单的说就是以个体或是群体展示图形的方式。
以nlme包的Oxboys数据集为例。该数据集包含26个男孩在9个不同时期的年龄和体重。
我们要查看每个男孩的体重与年龄关系时需要用到group

library(nlme)
ggplot(Oxboys,aes(age,height,group=Subject))+geom_line()  #分组
ggplot(Oxboys,aes(age,height))+geom_line()  #没有分组

通过下面这幅图可以看到每一个男孩随着年龄的增长体重的变化。

分组

下面这幅图没有分组，完全没有意义。

没有分组

ggplot(Oxboys,aes(age,height,group=Subject))+geom_line()+geom_smooth(aes(group=Subject),method = 'lm',se=F,size=1)

这样做给每一个样本添加了线条，并不是我们的目的。

添加线条

ggplot(Oxboys,aes(age,height,group=Subject))+geom_line()+geom_smooth(aes(group=1),method = 'lm',se=F,size=1)

添加整体线条

接下来绘制箱线图

ggplot(Oxboys,aes(Occasion,height))+geom_boxplot()  #盒形图
ggplot(Oxboys,aes(Occasion,height))+geom_boxplot()+geom_line(aes(group=Subject,colour='red')) #箱线图

盒形图

箱线图

位置调整

对该图层的位置进行微调。常见有如下方式：