【反思】學習的路徑：厚積薄發(fā)
最近一段時間，一直在自學生物信息學。由于白天還有繁重的科研任務，只能每天晚上回家后，在10: 00-12:00之間安排時間學習。經(jīng)過近兩個月的學習，已經(jīng)熟悉了Linux的常規(guī)操作，學了一點R語言基礎和ggplot2的基本使用方法。
由于自己時間有限，就一直跟著《基因課》的網(wǎng)絡課程學習。可是時間長了，慢慢發(fā)現(xiàn)了問題。《基因課》的課程幾分鐘一節(jié)，視頻演示某一操作，而對相關背景知識介紹的不太全面。很多時候，跟著視頻一步一步操作，確實能得到相同的結果，但是這背后的原因就不太清楚了，理解的當然就不透徹。等到應用的時候，當然不會融會貫通。
學習真的是偷不得半點懶的，每一步路都要腳踏實地。該吃的苦，該流的汗，一點都不能少。
對于正在學習的ggplot2，還是決定找一本經(jīng)典的教材，一邊學習教材中的基礎知識，一邊進行《基因課》相關課程的學習，以加深自己的理解。于是選擇了這本經(jīng)典的《ggplot2：數(shù)據(jù)分析與圖形藝術》，邊學習邊做筆記總結。
ggplot2的圖形語法
ggplot2作圖的規(guī)則是根據(jù)圖形語法設計的，這一語法基于《Grammar Graphics》一書，由一系列獨立的圖形部件組成，并能以許多種不同的方式組合起來。這一點使得ggplot2非常強大，使得使用者可以根據(jù)自己的需要，將各種不同的圖形部件進行組合，繪制出具有特色的圖形。
一張統(tǒng)計圖就是從數(shù)據(jù)到幾何對象的圖形屬性的映射，并將圖形繪制在某個坐標系中。其中，繪制圖形前，數(shù)據(jù)可能需要進行統(tǒng)計變換；繪制圖形時，還可能需要分面以生成數(shù)據(jù)不同子集的圖形。
ggplot2的圖形部件
- 數(shù)據(jù)（data）
- 映射（mapping）
- 幾何對象（geom）：在圖中實際看到的圖形元素，點、線、多邊形
- 統(tǒng)計變換（stats）：是對數(shù)據(jù)進行的某種匯總。例如，將數(shù)據(jù)分組以創(chuàng)建直方圖，或?qū)⒁粋€二維的關系用一個線性模型進行解釋。
- 標度（scale）：將數(shù)據(jù)的取值映射到圖形空間，例如用顏色、大小、或形狀表示不同的取值。展現(xiàn)標度最常見的做法是繪制圖例和坐標軸，它們實際上是從圖形到數(shù)據(jù)的一個映射，是讀者可以從圖形中讀取原始的數(shù)據(jù)。
- 坐標系（coord）：描述了數(shù)據(jù)是如何映射到圖形所在的平面的，同時提供了看圖所需要的坐標軸和網(wǎng)格線。
- 分面（facet）：描述了如何將數(shù)據(jù)分為各個子集，以及如何對子集進行作圖并進行聯(lián)合展示。
