非常有意思的是，虽然我们介绍了海量的R语言绘图资源，包括手把手视频教学和配套书籍，以及海量的绘图参考代码。
但绝大部分小伙伴仍然是选择躺平，不愿意动手实战，提高自己。对这样的小白来说，各种拥有操作界面的软件可能是更适合，比如orgin和prism等等，其实R里面也有类似的骚操作，比如新手绘图一站式R包 ggpubr ，你就可以看成是一个商业化拥有操作界面的软件：
链接：http://www.sthda.com/english/articles/24-ggpubr-publication-ready-plots/
更多高颜值函数大家可以自行阅读文档：http://www.sthda.com/english/articles/24-ggpubr-publication-ready-plots/

其实它的底层仍然是ggplot系列

但是如果你要从ggplot2开始一步步调制成为它这样的美图，需要的功力很深。
一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。

• ✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。
• ✦ 几何对象（Geometric objects, geoms）代表在图中实际看到的点、线、多边形等。
• ✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。
• ✦ 标度（Scales）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。
• ✦ 坐标系（Coordinate system, coord）描述数据是如何映射到图形所在的平面，同时提供看图所需的坐标轴和网格线。
• ✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。
• ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。
  

  另外推荐5个ggplot2资源

  ggplot2作者亲自写的书

  链接：https://ggplot2-book.org/facet.html
  书名是：ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis
  作者：Hadley Wickham
  This is the online version of work-in-progress 3rd edition of “ggplot2: elegant graphics for data analysis”
  虽然这本书有对应的中文译本，但是时间上相对滞后，建议直接看这个在线实时更新版本。

  知识点参考卡片（速记表，小抄）

  链接：https://ggplot2.tidyverse.org/reference/

  sthda网站的ggplot核心图表示例

  链接：http://www.sthda.com/english/wiki/ggplot2-essentials
  书籍本身提供售卖，价格是17欧元，不过内容都是电子化了，大家直接网页浏览，就是免费的哈！

  绘图菜谱

  链接：http://www.cookbook-r.com/Graphs/
  这个有中文翻译版本，务必直接下单购买，放在书桌旁边随时翻阅。

  最后一个是 https://stackoverflow.com/

  你会发现，你想实现的各种稀奇古怪的绘图需求，只需要你能使用英文描述出来，就是能找到答案的！

• 用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（上）：https://mp.weixin.qq.com/s/WN4TSMNjH4b6vZgYVjaRvQ
• 用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（下）：https://mp.weixin.qq.com/s/_Q16zDZgCr3XoO0r3wqRkw
  如果我说，全部学完，需要一年的时间，不知道你还是否愿意入坑呢？
  不过，如果你是R语言都没有掌握好，那么可能需要先学习我给初学者的六步系统入门R语言，知识点路线图如下：
• 了解常量和变量概念
• 加减乘除等运算（计算器）
• 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子）
• 多种数据结构（向量，矩阵，数组，数据框，列表）
• 文件读取和写出
• 简单统计可视化
• 无限量函数学习
  参考：《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》