在前两期我们介绍了如何利用R的相关函数，构建扩增子分析中的相关图形。然而R语言的强大之处还在于其包含各种高级统计绘图包，如ggplot2等。ggplot2是用于绘图的R语言扩展包，其将绘图视为一种映射，即从数学空间映射到图形元素空间。利用ggplot2绘制图形具有结构简单，易于学习以及图形美观等优点。
ggplot2主要包括数据映射，标度，几何对象，统计变换，坐标系统和图层六大基本概念。下面从具体实例中来体现这六个基本概念。
基本概念
：将数据中的变量映射到图形属性，映射控制了二者之间的关系(见图1)；
图1 数据和映射
绘图实例:
library(ggplot2)
head(diamonds)
#映射x为carat，y为price（图2a）
p
p + geom_point()
#映射x为carat，y为price, 点的形状为cut （图2b）
p
p+geom_point()
#映射x为carat，y为price, 点的形状为cut, 点的颜色为color（图2c）
p
p+geom_point()
图2 数据映射图形实例
指在图中实际看到的图形元素，如点、线、多边形等（见图3）；
图3 几何对象
基本概念
：标度负责控制映射后图形属性的显示方式。具体形式上来看是图例和坐标刻度，它和mapping是紧密相关的概念（见图4）。
图4 标度
绘图实例
：
#映射x为carat，y为price, 点的形状为cut, 点的颜色为color（图5a）；
p
#标尺（scale），在对图形属性进行映射之后，使用标尺可以控制这些属性的显示方式，比如坐标刻度，可以通过标尺，将坐标进行对数变换；比如颜色属性，也可以通过标尺，进行改变（图5b）；
p+geom_point() + scale_colour_manual(values=rainbow(7)) +scale_y_log10()
图 5 标度图形实例
基本概念
：对原始数据进行某种计算，例如对二元散点图加上一条回归线（见图6）；
图6 统计变换
绘图实例
：
#映射x为carat，y为price, 点的形状为cut, 点的颜色为color（图7a）
p
#统计变换（Statistics）, 统计变换对原始数据进行某种计算，然后在图上表示出来，例如对散点图上加一条回归线（图7b）；
p+geom_point()+scale_y_log10()+stat_smooth()
图7 统计变换图形实例
基本概念
：控制坐标轴并影响所有图形元素，坐标轴可以进行变换以满足不同的需要（见图8）；
