這裡介紹如何使用 R 的 ggplot2 繪圖套件，輕鬆畫出高品質的各種統計圖形。
ggplot 是以繪圖文法概念為基礎所發展出來的一套 R 繪圖系統，可繪製各種高品質圖形的 R 繪圖套件，是一套相當受歡迎的繪圖工具。
在使用上，ggplot 這種繪圖系統不同於以往傳統式的 R 繪圖方式，使用者不會受限於既有的固定功能，可以依照自己的需求組合各種圖形組件、任意調整圖形，產生各種變化，相當富有彈性，而其畫出來的圖形品質也非常好，通常使用預設的設定值就可以很容易地產生出版品水準的圖形。
在傳統的 R 繪圖系統之下，一般的繪圖工具所提供的只是一些固定的繪圖功能，頂多加上一些微調參數讓使用者做些微的調整，若要自行設計新的圖形，使用者能使用的繪圖組件只有資料點、線條等低階的元素，既有的高階圖形完全無法重複使用。
在 ggplot 系統之下，繪圖文法的設計可以讓使用者以更高階的思維模式來設計繪圖，有許多既有的高階圖形元素可以使用，例如資料的呈現以及統計上的資料轉換方式等，使用者只要運用這些 ggplot 系統下的元件，就可以快速組裝出適用於自己的圖形。
以下我們將從 ggplot 繪圖系統的基礎概念開始介紹，敘述如何使用這個系統中的各種繪圖組件創建各式各樣的圖形，同時也會提供各種常用圖形的範例，縱使在不熟悉 ggplot 的繪圖概念之下，也可以畫出自己需要的圖形。
ggplot 繪圖文法
繪圖文法（grammar of graphics）的概念最早是由 Wilkinson 所提出來的，其主要用來解釋統計圖形（statistical graphic）的概念，而後來 Wickham 則是以 Wilkinson 的繪圖文法理論為基礎，做了一些調整後應用於 R 語言中，發展出了 ggplot 這個繪圖系統。
ggplot 系統將圖形視為一個從資料開始的一連串轉換，轉換的過程中間有很多道程序，包含幾何圖案、顏色與大小等美學屬性、統計量的計算與座標系統等，一個圖形就是原始資料結合這些轉換之後的結果。
ggplot 繪圖架構
- 資料來源（data）：指定原始資料來源的 data frame。
- 美學對應（aesthetic）：指定原始資料與圖形之間的對應關係，例如哪一個變數要當作 x 座標變數，而哪一個要當作 y 座標變數，還有資料繪圖時的樣式等。
- 幾何圖案（geometry）：要用什麼幾何圖形繪製資料，例如點、線條、多邊形等。
- 繪圖面（facet）：指定如何將資料分散在多張子圖形中繪製，以利互相比較。
- 統計轉換（statistical transformation）：指定如何以將資料轉換為各種統計量，例如將連續型資料轉為離散型的類別。
- 座標系統（coordinate system）：指定繪圖時所使用的座標系統，除了常見的笛卡兒直角座標系統，也可以使用極坐標或地圖投影（map projection）。
- 主題（theme）：控制資料以外的繪圖組件，例如座標軸、說明文字等。
簡單的圖形只要有資料來源、美學對應以及幾何圖案的設定就可以畫出來了，而其餘轉換則是可以依照需求自行增減，以下我們將陸續介紹各種轉換的組件與使用方式。
安裝 ggplot2 套件
在使用 ggplot 繪圖之前，請先安裝 ggplot2 這個 R 套件，這個套件在 R 官方的套件庫中就有收錄，使用 install.packages 安裝即可：
install.packages("ggplot2")
接著載入 ggplot2 套件：
library(ggplot2)
qplot 函數
qplot 函數是 ggplot 系統中最基本的一個繪圖函數，它的設計類似傳統 plot 函數，方便讓初次使用 ggplot 的使用者快速上手，繪製一些基本的圖形。
這裡我們以一組 R 內建的 diamonds 資料集來示範 qplot 的用法，這組資料預設就內建在 ggplot2 套件中，在 ggplot2 套件安裝後即可使用。
diamonds 資料集中包含了大約五萬多顆鑽石的資料，其中包含鑽石的 4C 品質指標，亦即顏色（color）、淨度（clarity）、切磨（Cut）與克拉（carat），另外還包含了幾個鑽石的尺寸資訊，詳細說明可參考 diamonds 的線上手冊。首先我們用 head 稍微看一下 diamonds 資料集中的實際資料：
head(diamonds)
由於 diamonds 資料集的資料有五萬多筆，有些圖形會需要使用較少量的資料做示範，所以我們另外抽樣出 100 筆，儲存在 diamonds.subset 這個 data frame 中：
set.seed(5) diamonds.subset <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ]
基本用法
qplot 的用法與傳統的 plot 類似，前兩個參數分別是 x 軸與 y 軸的座標資料：
qplot(diamonds$carat, diamonds$price)
散佈圖
另外也可以使用 data 參數指定資料來源的 data frame，這種方式會讓指令比較簡潔：
qplot(carat, price, data = diamonds)
散佈圖
這張圖顯示了鑽石的價格（price）與它的克拉數（carat）有明顯的關係，不過這個關係看起來不是線性的，我們可以將變數透過對數（log）轉換一下：
qplot(log(carat), log(price), data = diamonds)
散佈圖
經過對數轉換之後，看起來就呈現比較好的線性關係。
我們也可以使用多個變數進行運算之後，作為 x 軸或 y 軸的座標值：
qplot(carat, x * y * z, data = diamonds)
散佈圖
這裡我們拿 diamonds 的 x、y、z 三個變數相乘，當作 y 軸的座標，畫出與 carat 的關係圖，看起來大部分鑽石的體積都跟重量成正比，也就是密度都差不多，不過也有許多 outliers。
圖形樣式
qplot 有提供一些參數可以讓使用者更改資料點的顏色、大小等樣式，而且在使用上會比傳統的 plot 函數更方便，在使用 plot 更改資料點的樣式時，使用者必須自行將類別型的資料轉換為 plot 可以接受的數值或名稱（例如 red、blue 等），而 qplot 則是可以自動處理這些繁瑣的動作，並且在圖形上加入圖示說明（legend）。
假設我們想要依據 diamonds 中的 color 變數來替資料點著色，區別不同顏色的鑽石，可以使用 color 參數：
qplot(carat, price, data = diamonds.subset, color = color)
散佈圖
若要以資料點的形狀區分資料，可使用 shape：
qplot(carat, price, data = diamonds.subset, shape = cut)
散佈圖
資料點的顏色與形狀都是屬於 ggplot 系統上的美學對應。
這裡的鑽石資料總共有五萬多筆，一次畫在同一張圖形上會造成大量的資料點重疊問題，看不出實際的資料分佈，我們將資料點加上透明度的參數，這樣可以比較容易辨識實際的資料分佈情況：
qplot(carat, price, data = diamonds, alpha = I(1/10))
散佈圖
qplot(carat, price, data = diamonds, alpha = I(1/100))
散佈圖
隨著資料類型的不同，適合的資料呈現方式也不同，例如類別型的資料就適合使用顏色、形狀來區隔，而若是連續型的資料則可以使用資料點的大小來表示；至於資料量的多寡也會有影響，資料量多的時候，除了使用透明度的技巧，也可以考慮以繪圖面（facet）繪出多張圖形的方式，避免過多的資料擠在同一張圖上難以區分。
