qplot()函数的详细用法：
library(ggplot2)
# 测试数据集，ggplot2内置的钻石数据
qplot(carat, price, data = diamonds)
dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] #对diamonds数据集进行抽样
#1. 按color,size,shape的基本分类可视化
#1.1 简单的散点图（利用color分类，不同颜色的钻石由不同颜色的点代表）
qplot(carat, price, data = dsmall, colour = color)
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#1.2. 简单的散点图（利用shape分类，不同的切割方式由不同形状的点代表）
qplot(carat, price, data = dsmall, shape = cut)
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#2. 绘制不同类型的图表：geom参数
qplot(x,y,data=data,geom="")中的geom=""用来控制输出的图形类型
I. 两变量图
(1) geom="points"，默认参数，绘制散点图(x,y)
(2) geom="smooth" 绘制平滑曲线（基于loess, gam, lm ,rlm,glm）
(3) geom="boxplot" 绘制箱线图 ，当x为属性变量(factor)，y为数值变量时
II.单变量图
(4) geom="histogram"，直方图
(5) geom="density"，核密度估计图
(6) geom="bar"，条形图barchart
III.时间序列
(7) geom="line"，折线图，可用于时间序列（当x=date)
(8) geom="path"，路径图（参见后文）
# 2.1 同时绘制散点图+平滑直线
qplot(carat, price, data = dsmall, geom=c("point","smooth"))
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#参数调整：method=""等
#(a). method = "loess", 默认平滑算法, 通过span=调整窗宽， span=0(波动) 到 span=1（光滑）
qplot(carat, price, data = dsmall, geom = c("point", "smooth"),
method = "loess",span=0.2)
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# (b). method = "gam": GAM 在大数据时比loess高效，需要载入 mgcv 包
library(mgcv)
qplot(carat, price, data = dsmall, geom = c("point", "smooth"),
method="gam", formula = y ~ s(x))
# (c). method="lm", 线性平滑
qplot(carat, price, data = dsmall, geom = c("point", "smooth"),
method = "lm")
# method="lm",formula = y ~ ns(x, 3)，三次自然样条，需要载入splines包
library(splines)
qplot(carat, price, data = dsmall, geom = c("point", "smooth"),
method = "lm", formula = y ~ ns(x, 3))
# method = "rlm", robust linear model, 受异常值影响小，需要载入MASS包
library(MASS)
qplot(carat, price, data = dsmall, geom = c("point", "smooth"),
method = "rlm")
# 2.2：x为属性变量，y为连续变量，绘制boxplot
qplot(color, price/carat, data=diamonds,geom="boxplot")
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# 2.3：单变量，直方图
qplot(carat, data = diamonds, geom = "histogram")
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#2.4: 单变量，核密度估计图
qplot(carat, data = diamonds, geom = "density")
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# 按不同颜色绘制的density图
qplot(carat, data = diamonds, geom = "density",colour=color)
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# 2.5 条形图（柱状图）
#计数，求count(color)
qplot(color, data = diamonds, geom = "bar")
#加权,对每个求sum(carat)，类似于excel里的数据透视图，按不同的color计算carat的总和
qplot(color, data = diamonds, geom = "bar", weight = carat)
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#2.6. Time-series
qplot(date, unemploy / pop, data = economics, geom = "line")
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#2.7. Path plot
#如果要查看失业率(unemploy / pop)与平均失业时间(uempmed)之间的关系，一个方法是利用散点图，但是这样做就会导致无法观察到随时间变化的趋势了，path plot利用颜色深浅来代表年份，随着颜色从浅蓝变成深蓝，可以观察到失业率与失业时间的关系的变化趋势。
#具体实现：先自定义函数year(),将字符串格式的时间转化为年
year <- function(x) as.POSIXlt(x)$year + 1900
#画出path plot,颜色按年份由浅到深
qplot(unemploy / pop, uempmed, data = economics,
geom = "path", colour = year(date))
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