模块课程（1/2）
语法和基本几何
R 中的数据可视化主要由 ggplot2 主导，这是一个基于“图形语法”的包。该理论将图分解为独立的语义组件，例如数据、美学映射和几何元素。
ggplot2的结构
使用 ggplot2 创建的每个绘图都从调用 ggplot() 函数开始，我们在其中提供数据框并使用 aes() （美学）函数定义列如何映射到视觉属性。
接下来，我们使用 + 运算符添加几何图层（注意：我们在 ggplot2 中使用 + 而不是 %>%）。
基本模板是：
ggplot(data = <DATA_FRAME>, mapping = aes(<AESTHETICS>)) +
<GEOMETRY>()美学映射 (aes) 和几何图形 (geom_*)
aes() 函数定义数据中的哪些变量控制绘图的视觉属性：
x：水平轴上的位置。y：垂直轴上的位置。color：点或线的颜色。fill：闭合形状（例如条形）的填充颜色。size：元素的大小。
几何图形 (geom_) 定义视觉表示的类型：
1.散点图（geom_point()）
非常适合显示两个数值变量之间的关系。
ggplot(df, aes(x = age, y = income)) +
geom_point()2. 线图 (geom_line())
常用于时间序列或趋势线。
ggplot(df, aes(x = year, y = sales)) +
geom_line()3. 条形图（geom_bar() 和 geom_col()）
默认情况下， geom_bar() 计算类别的频率，而 geom_col() 表示直接存储在 y 列中的实际值。
# Plots the value of the 'sales' column for each 'category'
ggplot(df, aes(x = category, y = sales)) +
geom_col()自己尝试一下
练习 1：创建基本散点图
使用 df 数据框创建散点图。将高度列映射到 x 轴，将体重列映射到 y 轴。使用geom_point()。
显示提示
使用 ggplot(df, aes(x = 高度, y = 重量)) + geom_point()
3 次尝试后可用的解决方案
练习 2：根据数据添加颜色
通过将颜色属性映射到 aes() 内的性别列来修改上一个绘图，以按性别对点进行着色。
显示提示
包括颜色 = 性别 all'interno di aes()，例如：aes(x = 身高，y = 体重，颜色 = 性别)。
3 次尝试后可用的解决方案
练习 3：线图
使用 df 创建线图。将年份列映射到 x 轴，将销售额列映射到 y 轴。添加 geom_line() 几何图层。
显示提示
美国 ggplot(df, aes(x = 年, y = 销售额)) + geom_line()
3 次尝试后可用的解决方案
练习 4：使用 geom_col 绘制条形图
创建条形图以直接显示值。将类别列映射到 x 轴，将值列映射到 y 轴。使用 geom_col() 几何图形。
显示提示
美国 ggplot(df, aes(x = 类别, y = 值)) + geom_col()
3 次尝试后可用的解决方案
练习 5：组合多个几何图形
在 ggplot2 中，您可以堆叠多个几何图层。创建一个结合了 geom_point() 和 geom_smooth() 的绘图，将 x_val 映射到 x 轴，将 y_val 映射到 y 轴。
显示提示
使用 geom_point() 和 geom_smooth() 分隔标记“+”。
3 次尝试后可用的解决方案