58-R可视化-7-用ggpubr与ggstatsplot快速出高颜值图

前言

这里我先下结论：并不建议你拿下面这两个包作为你的绘图主力。

他们颜值高，而且用起来非常方便；但是，其语法与ggplot 绘图系统并不相同。

或者以我浅薄的认知来看，他们简单传参的语法甚至比ggplot 更通情达理。

但一旦你陷入这种打包好了的高级绘图函数的甜蜜时，你的想象力，你的绘图技能，也将止步在那里。

因此，我建议你先学会ggplot，再来用它们。

ggpubr

ggpubr 就是一个傻瓜版的ggplot，功能和细节相对少了很多，但代码也简洁了不少。

除此之外，ggpubr 还增加了ggsigif 包，可以进行简单统计分析绘图内容。

ggscatter(iris,x="Sepal.Length",
          y="Petal.Length",
          color="Species")

爱学的你可以看：R语言可视化学习笔记之ggpubr包 - 简书[1]

统计分析

可以在同一个函数内对参数进行赋值，实现各种复杂图形的绘制。

p <- ggboxplot(iris, x = "Species", 
               y = "Sepal.Length",
               color = "Species", 
               shape = "Species",
               add = "jitter")
my_comparisons <- list( c("setosa", "versicolor"), 
                        c("setosa", "virginica"), 
                        c("versicolor", "virginica") )
p + stat_compare_means(comparisons = my_comparisons)+ # Add pairwise comparisons p-value
  stat_compare_means(label.y = 9) 

image.png

ggstatsplot

一文解决基本科研绘图需求（可视化神器ggstatsplot）（1）（概述） - 云+社区 - 腾讯云[2]

高颜值、高逼格了属于是。

# plot
ggstatsplot::ggwithinstats(
  data = iris,
  x = Species,
  y = Sepal.Length,
  sort = "descending", # ordering groups along the x-axis based on
  sort.fun = median, # values of `y` variable
  pairwise.comparisons = TRUE,
  pairwise.display = "s",
  pairwise.annotation = "p",
  title = "iris",
  caption = "Data from: iris",
  ggtheme = ggthemes::theme_fivethirtyeight(),
  ggstatsplot.layer = FALSE,
  messages = FALSE
)

其实和ggplot 一样，都是作者打包好了其高颜值的ggplot 语法，然后写成传参函数方便你使用。

有相当多的绘图类型。

ps：我觉得这个包的源代码也非常的值得学习！

两个包的官方教程

ggplot2 Based Publication Ready Plots • ggpubr[3]

ggplot2 Based Plots with Statistical Details • ggstatsplot[4]

参考资料

[1]R语言可视化学习笔记之ggpubr包 - 简书: https://www.jianshu.com/p/678213d605a5

[2]一文解决基本科研绘图需求（可视化神器ggstatsplot）（1）（概述） - 云+社区 - 腾讯云: https://cloud.tencent.com/developer/article/1450100

[3]ggplot2 Based Publication Ready Plots • ggpubr: https://rpkgs.datanovia.com/ggpubr/

[4]ggplot2 Based Plots with Statistical Details • ggstatsplot: https://indrajeetpatil.github.io/ggstatsplot/