当我开讲R语言课程时，开场白通常是：纽约时报的视觉部门或Facebook，现在正在使用这款软件来挖掘数据，给出壮美的可视化效果。不过，说完这些之后，我需要努力给出实际的案例，以展示R语言输出的结果如何变为令人震惊的、信息量巨大的图片。现在，这终于不再那么困难了。
去年，我与一位妙人设计师Oliver Uberti，一起写了一本书，其中有100多幅关于伦敦的地图和信息图。我们为这本《伦敦：信息之都》制作的绝大部分信息图，需要利用R语言，呈现某些形状或形式。R语言可用来做任何事，从简化数百万的GPS数据，到制作泡泡图或简单绘制大量直线。我们每三天就得做出一张图，以在截止期限前完成，如果复制粘贴R语言的代码毫无效率，或制作任何图片都没有灵活性，那么这本书不可能完成。如果你对利用R语言创作伟大图片的过程感兴趣，请注意下面展示的5组图片，包括利用R语言刚制作出的草图，到最后成型的作品。
这张图片展示了英格兰南部通勤者起讫点流。在R语言中，我利用绝妙的ggplot2包中的geom_segment()命令，绘制起讫点重心间纤细透明的白色线条。我觉得，R语言制作出的图片在黑色背景下显得特别漂亮，不过，之后我们将其导入AdobeIllustrator，Oliver将一系列透明效果应用在线条上，使得线条在深蓝的背景下熠熠夺目（我们在整本书中使用了深蓝）
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这是我们制作的一张图片，展示了伦敦昼夜的人口分布，这里只展示晚上。为了制作这幅图，我复制了制作人口线图的代码，而Oliver努力手动清除了我过度绘制的红色线条的边缘（我在ggplot2中调试不出如何自动清除线条）。然后，在Illustrator中，转换了颜色，增加了标签。
这本书中我最爱的一张图片，显示了泰特美术馆中每位艺术家作品的数量。这里只展示了一小部分，而其全景尤为壮观，因为其中心突出了一幅特纳的绘画。这张图片以树形图的形式展示，矩形框的大小表示艺术家作品数量多少。可以很简单地在R语言的treemap包中使用treemap()功能来制作。Oliver费劲地将输出的图片打碎成小片，把矩形转换为图片相框，并将其挂在“墙上”。
这张地图展示了伦敦一天中骑行者的情况。在这个例子中，R语言输出图片后，无需做太多工作，只是增加了泰晤士河、一些标签，然后优化了印刷颜色。这张地图中描绘出了几十万条线段，这也是R语言绘制海量数据能力的极佳例证。
上图是至今为止书中最火的一张图片。该图利用了2011年的人口普查数据制作了不同婚姻状况的人口分布地图，并以水流图的形式展示出了绝对数量。利用ggplot2包制作出了地图和图片。我们坚持使用输出时地图的颜色，然后手动编辑水流图的颜色。水流图是利用ggplot2包中的geom_ribbon()功能制作的。
目前为止展示的所有图片都是从数据开始的，最少也有数千行数据。最后这张图片，我们展示一个小型数据的例子—获得蓝色牌匾的100位伦敦人。手动编辑每个人的数据，每个人的名字包含3个属性：他们活着的年龄、他们创作最重要作品的年龄、他们一生中生活在伦敦的时期。多亏ggplot2包，我才能利用下面的代码输出上面看上去粗糙的图片。Oliver拿过图片，手指弹了弹，然后在Illustrator变换图片的风格、增加标签。这里最关键的是，R语言里的几行代码，节省了一天手工绘制线条的时间。
ggplot(Data,aes(order,origin))+geom_segment(aes(xend=order,yend=Age))+geom_segment(aes(x=order,y=st_age, xend=order, yend=end_age),col="red")+geom_segment(aes(x=order,y=st_age2, xend=order,yend=end_age2), col="yellow")+ coord_polar()