采用barplot函数绘制柱状图
library(ggplot2)
library(gcookbook)
cabbage_exp   #内置数据，含Cultivar Date Weight sd n se 六列，Cultivar包含c39和c52两类，Date包含d16,d20，d21三类
M<-c(1,2,3,4,5,6)

barplot(cabbage_exp$Weight,xlab="cabbage",ylab="Weight",col="blue", main="cabbage weight",border="red")
参数：
①    H - 是包含在柱状图中使用数值的矢量或矩阵。
②    xlab - 是标签为X轴。
③    ylab - 是标签为Y轴。
④    main - 是柱状图的标题名称
⑤    col - 用于给出在图中的条状的颜色。
⑥    border – 柱状图边框
⑦    names.arg - 是出现在每个条的向量名称。

采用ggplot函数绘制简单柱状图
library(ggplot2)
library(gcookbook)
cabbage_exp   #内置数据，含Cultivar Date Weight sd n se 六列，Cultivar包含c39和c52两类，Date包含d16,d20两类

ggplot(cabbage_exp,aes(x=Date,y=Weight))+geom_bar(stat="identity")

美化调整：

ggplot(cabbage_exp,aes(x=Date,y=Weight,fill="red"))+geom_bar(stat="identity",width=0.5)
①    geom_bar():绘制柱状图
②    stat="identity":指定了柱状图的高度（y）
③    fill:填充柱状颜色
④    width：调节柱状宽度

采用ggplot函数绘制堆积柱状图
ggplot(cabbage_exp,aes(x=Date,y=Weight,fill=Cultivar))+geom_bar(stat="identity")

采用ggplot函数绘制分组柱状图
ggplot(cabbage_exp,aes(x=Date,y=Weight,fill=Cultivar))+geom_bar(position="dodge",stat="identity")

美化调整
ggplot(cabbage_exp,aes(x=Date,y=Weight,fill=Cultivar))+geom_bar(position=position_dodge(0.7),stat="identity",width=0.5)

#position=position_dodge(*)：设置两柱相对位置

#也可以使用scale_fill_manual(values=c(*,*))：手动更改柱填充颜色

给正值和负值柱状图赋予不同颜色
取出部分数据
climate_part<- subset(climate, Source=="Berkeley" & Year >= 1900) ggplot(climate_part,aes(x=Year,y=Anomaly10y))+geom_bar(stat="identity")

对>0的值赋TURE，否则赋FALSE，并对p分组
climate_part$p<-climate_part$Anomaly10y>0
ggplot(climatepart, aes(x=Year, y=Anomaly10y, fill=p)) +geom_bar(stat="identity")+scale_fill_manual(values=c("red","blue"),guide=FALSE)
#guide=FALSE取消示例图标

进一步标明最大值最小值所在
rowmax<-which(climatepart$Anomaly10y==max(climatepart$Anomaly10y))
rowmin<-which(climatepart$Anomaly10y==min(climatepart$Anomaly10y))
ggplot(climatepart, aes(x=Year, y=Anomaly10y, fill=p)) +geom_bar(stat="identity")+scale_fill_manual(values=c(6,2,3,4))

#颜色可进行进一步美观调整