【反思】学习的路径：厚积薄发

最近一段时间，一直在自学生物信息学。由于白天还有繁重的科研任务，只能每天晚上回家后，在10: 00-12:00之间安排时间学习。经过近两个月的学习，已经熟悉了Linux的常规操作，学了一点R语言基础和ggplot2的基本使用方法。

由于自己时间有限，就一直跟着《基因课》的网络课程学习。可是时间长了，慢慢发现了问题。《基因课》的课程几分钟一节，视频演示某一操作，而对相关背景知识介绍的不太全面。很多时候，跟着视频一步一步操作，确实能得到相同的结果，但是这背后的原因就不太清楚了，理解的当然就不透彻。等到应用的时候，当然不会融会贯通。

学习真的是偷不得半点懒的，每一步路都要脚踏实地。该吃的苦，该流的汗，一点都不能少。

对于正在学习的ggplot2，还是决定找一本经典的教材，一边学习教材中的基础知识，一边进行《基因课》相关课程的学习，以加深自己的理解。于是选择了这本经典的《ggplot2：数据分析与图形艺术》，边学习边做笔记总结。

ggplot2的图形语法

ggplot2作图的规则是根据图形语法设计的，这一语法基于《Grammar Graphics》一书，由一系列独立的图形部件组成，并能以许多种不同的方式组合起来。这一点使得ggplot2非常强大，使得使用者可以根据自己的需要，将各种不同的图形部件进行组合，绘制出具有特色的图形。

一张统计图就是从数据到几何对象的图形属性的映射，并将图形绘制在某个坐标系中。其中，绘制图形前，数据可能需要进行统计变换；绘制图形时，还可能需要分面以生成数据不同子集的图形。

ggplot2的图形部件

• 数据（data）
• 映射（mapping）
• 几何对象（geom）：在图中实际看到的图形元素，点、线、多边形
• 统计变换（stats）：是对数据进行的某种汇总。例如，将数据分组以创建直方图，或将一个二维的关系用一个线性模型进行解释。
• 标度（scale）：将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小、或形状表示不同的取值。展现标度最常见的做法是绘制图例和坐标轴，它们实际上是从图形到数据的一个映射，是读者可以从图形中读取原始的数据。
• 坐标系（coord）：描述了数据是如何映射到图形所在的平面的，同时提供了看图所需要的坐标轴和网格线。
• 分面（facet）：描述了如何将数据分为各个子集，以及如何对子集进行作图并进行联合展示。