如下所示：
install.packages(‘xxx',repos=‘http://cran.us.r-project.org')
xxx 改為 ggplot2
補充：R包安裝時，出現的錯誤解決合集
如下所示：
1.library(devtools)
#error:Error in get(genname, envir = envir) : object 'testthat_print' not found
#解決
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
install.packages("testthat")
2.install.packages()、BiocManager::install()、devtools::install_github()均安裝失敗
conda install r-devtools conda install r-hdf5r conda install r-sf
補充：R作圖之ggplot2包
ggplot2使用的基本框架
下面逐一介紹
1.data
data是我們需要可視化的數據，在學習中，我們經常使用R語言自帶的diamonds和flights數據源。在data框的范圍我們也可以使用mapping(映射)，在data框范圍使用的屬性在后面鑲嵌的圖層中為默認屬性。example
ggplot(data=mpg,mapping=aes(y=hwy,x=class))+ geom_point()
這里的geom_point圖層默認繼承ggplot中的屬性。也就是說，我們可以通過ggplot設置默認的屬性，后面鑲嵌的圖層設置自己獨有特殊的屬性。
2.geom_function
geom_function有很多種來滿足我們不同的作圖要求，我們有geom_point,geom_bar
geom_boxplot(箱型圖)等,geom_function與mapping是一對，有geom_function必有mapping，mapping代表映射，將數據集的類分別映射到y(tǒng)軸和x軸，在mapping中，會默認的stat_count() y軸的值，如果我們不需要count的話，我們可以將stat設置為identity,這樣就會得到y(tǒng)本身的值
example
library(tibble) tri<-tribble( ~a,~b, "bar_1",20, "bar_2",30, "bar_3",40 ) #set a to x,set b to y #stat需要改為identity ggplot(data=tri)+ geom_bar(mapping = aes(x=a,y=b),stat = "identity")
mapping=aes(x=,y=,color=,clarity(透明度)=)這些都是mapping的默認屬性
注意，R中作圖是圖層的堆積，如果是選擇做條形圖的話，color無法給條形圖附上顏色，必須用fill給條形圖附上顏色
postion
postion是對條形圖位置調整，有以上四種方法。
COORDINATE_FUNCTION
這部分是關于坐標的選取和變換，ggplot2默認的是笛卡爾坐標系，我們也可以使用極坐標系，用coord_polar()將笛卡爾坐標系轉化為極坐標系
bar<-ggplot(data=diamonds)+ geom_bar(mapping = aes(x=cut,fill=cut),show.legend = F,width = 1) #不要標簽+極坐標 bar+labs(x=NULL,y=NULL)+coord_polar()
坐標函數
下面是關于如何形成百分比的例子
ggplot(data=diamonds)+ geom_bar(mapping = aes(x=cut,y=..prop..))
將映射的y軸屬性設置為prop（百分比）即可，然后結果顯示的每個組別的百分比都是100%，這是怎么回事呢？
分析cut
> unique(diamonds$cut) [1] Ideal Premium Good Very Good [5] Fair 5 Levels: Fair < Good < ... < Ideal
cut是因子，在映射到x軸時，R語言自動將其分為5個組，自然每個組的百分比都為1了。
然后我們只需要把group屬性設置為1即可
ggplot(data=diamonds)+ geom_bar(mapping = aes(x=cut,y=..prop..,group=1))
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持服務器之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_42654892/article/details/97807792
