绘图资源rpubs推荐

rpubs这个网页其实不仅仅是绘图资源，同时包含了很多各行各业的统计示例，但是它是以创作者用户为单位组织内容，并没有行业分区的板块，也没有思维导图那样的层次结构供检索和学习。

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不可否认的是里面的优秀资源确实不少，比如；https://rpubs.com/Mentors_Ubiqum/geom_col_1 一步步带你绘制各种各样条形图：

ggplot: How to stack and draw geom col
Ubiqum Code Academy
1 Goal
2 Data preparation
3 Geom col plotting
    3.1 Simple geom_col
    3.2 Stacked bars
    3.3 Equal size columns
    3.4 Dodging columns
    3.5 Flipping the axis
4 Conclusion

然后你就可以定位到他rpubs的主页：https://rpubs.com/Mentors_Ubiqum

查看 他其它优秀教程，比如：一步步做减法学习ggplot的各个元素：https://rpubs.com/Mentors_Ubiqum/ggplot_remove_elements

目录如下：

1 Goal
2 Drawing with ggplot
3 Removing elements from the plot one by one
  3.1 Legend
  3.2 Grid
  3.3 Axis elements
  3.4 Background
4 Conclusion

还有更多大神等待大家自己去挖掘了。

其实中文领域，公众号才是最好的资源，类似的绘图细节有《老俊俊的生信笔记》：

• 环形热图进阶
• ggplot 绘制环形堆叠条形图

精彩目录， 值得细读：

其实它的底层仍然是ggplot系列

但是如果你要从ggplot2开始一步步调制成为它这样的美图，需要的功力很深。

一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。

• ✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。
• ✦ 几何对象（Geometric objects, geoms）代表在图中实际看到的点、线、多边形等。
• ✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。
• ✦ 标度（Scales）是将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值，展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。
• ✦ 坐标系（Coordinate system, coord）描述数据是如何映射到图形所在的平面，同时提供看图所需的坐标轴和网格线。
• ✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。
• ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。