《基佬的屁股和科学家的屎，之间的共同点是…!》这篇推文发表之后，发现大家对屎尿屁还是蛮有兴趣的，画屎除了展示的emojifont包之外，也提到了ggimage包，其实用ggimage包更有趣！这里也演示一下，一起来玩屎，看看自己到底是搅屎棍还是化粪池！玩屎玩出花来。

先来一张线性拟合的图：

set.seed(123)
iris2 <- iris[sample(1:nrow(iris), 30), ]
model <- lm(Petal.Length ~ Sepal.Length, data = iris2)
iris2$fitted <- predict(model)

iris3 <- iris2[abs(iris2$Petal.Length-iris2$fitted) > 0.5,]
p <- ggplot(iris2, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) +
    geom_point() +
    geom_linerange(aes(ymin = fitted, ymax = Petal.Length),
                   data=iris3, colour = "purple") +
    geom_abline(intercept = model$coefficients[1],
                slope = model$coefficients[2])
p

这个例子中，做了一个线性拟合，残差大的点，用直线连起来，而残差小的，就只打点不连线（少量因为x位置相同，重叠了，看着有线但实际没有连）。为什么要这样来区分？因为我要用一个屎的图片把残差大的点打上屎。而残差小的，就任由它打点。

下面的指令一个geom_image在残差大的地方打上屎，另一个geom_image图层则在空白的地方画一个大一点的屎。

require(ggimage)
img <- 'https://cdn.pixabay.com/photo/2016/12/18/20/01/emotions-1916662_960_720.png'
p + geom_image(image = img, data=iris3) + 
    geom_image(x=7, y=2.5, image=img, size=.4)

另外，ggimage是非常牛逼的，你可以直接给图片按照变量上色，这里残差大的用红色的屎表示，残差小的则用蓝色的屎表示：

p + geom_image(aes(color=abs(Petal.Length-fitted)>0.5),
               image = img) + theme(legend.position="none") +
    scale_color_manual(values=c("steelblue", "firebrick")) +
    geom_image(x=7, y=2.5, image=img, size=.4)

下次组会跟老板讲结果，遇到屎一样的结果，就画个屎在旁边吧。遇到p值显著的，就画个笑脸，遇到不显著的，就画一坨屎！这么有个性的学生，老板必定对你终生难忘。

这里残差只是直观地来看拟合的效果，拟合得好不好，有多种方法可以评估，萝卜白菜，各有所爱。