由于python中matplotlib包的画图功能比较基本，不怎么炫酷，所以想用R中的ggplot2来作图。用mysql作为数据中介，可以让python和R共享数据，这样数据处理起来能发挥各自优势，同时保持数据一致，而用R来做图也就方便很多了。
原来在做数据可视化的时候用过ggplot2，不过没有系统学过，现在再学一遍。《ggplot2：数据分析与图形艺术》是一本全面的书，可以作为工具书。这次复习看的是知乎上的一个问题：
https://www.zhihu.com/question/24779017
上面的回答很精炼，谢谢所有答主。
--
首先是ggplot2的思想：
- 作一张图就是将数据特点映射到点、线等几何对象的大小、颜色等属性上
- 一张统计图还可能包含数据的统计变换（均值、方差等，stats），最后绘制在某个特定的坐标系(coord)中，还可能有分面（facet，将绘图窗口划分为若干子窗口）用来生成数据不同子集的图形
- ggplot2的作图方式是按照图层作图，先设置一张“画布”，然后再向“画布”上添加一层一层的图层（会ps的同学会觉得很熟悉）
几个概念：
- 几何对象(geom_)：代表在图中实际看到的图形元素，如点、线、多边形等
- 图形属性(aes)：横纵坐标、点的大小、颜色，填充色等
- 统计变换(stat_)：对数据进行的某种汇总与变换等
- 标度(scale)：其作用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--他们实际上是从图形到数据的一个映射，使读者可以从图形中读取原始数据
- 坐标系(coord)：描述了数据时如何映射到图形所在的平面的，它同时提供了看图所需的坐标轴和网格线
- 分面(facet)：描述了如何将数据分解为各个子集，以及如何对子集作图并联合进行展示。
书上说的作图语法的局限性：
- 对于感兴趣的问题，并不指出应该采用什么图形来进行展示，语法只能提供关于作图流程的说明，并不能告诉你作什么图合适
- 语法并不规定图形的外观是怎样的，应该根据经验确定
- 并没有交互式操作，ggplot2只能绘制静态图形（？）想绘制交互式图形需要看其他文献
一个小例子：
library(ggplot2) #加载包 x <- rnorm(100,14,5) #生成100个均值为14，方差为5正态分布随机数 y <- x + rnorm(100,0,1 ) p <- ggplot(data = NULL) + aes(x = x,y = y) #创建“画布” #下面是添加点，这里是添加几何对象点，color就是图形属性，+号就是添加一个图层 p <- p + geom_point(color = "darkred") #在添加一个图层,添加注释 p <- p + annotate("text",x =13 , y = 20,parse = T,label = "x[1] == x[2]") #展示图形 print(p)