十一、画图（ggplot2、ggpubr）及图片保存

原创

叮当猫DDM

修改于 2023-02-27 20:04:26

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修改于 2023-02-27 20:04:26

文章被收录于专栏：叮当猫学生信

生信技能树学习之画图

一、ggplot2与ggpubr作图时的代码之间的差异

## ggplot2
library(ggplot2)           ###用某一个包之前，最好先library()加载一下
ggplot(data = iris)+
  geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
                           y = Petal.Length,
                           color = Species))

## ggpubr     ###去掉了映射、去掉了语法加号+，列名需要带引号
library(ggpubr) 
ggscatter(iris,
          x="Sepal.Length",
          y="Petal.Length",
          color="Species")

ggplot2

入门级绘图模版、映射、分面、几何对象、统计变化、位置调整、坐标系

1.1 语法

需要作图数据和横纵坐标，横纵坐标是列名，列名不带引号，直接使用。第一行和第二行是不同的函数，需要用+连接起来。

1.2 属性设置（颜色、大小、透明度、点的形状，线型等）

1.2.1 手动设置

把图形设置为一个或n个颜色或者其他属性，与数据内容无关。

ggplot(data = iris) + 
  geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
                           y = Petal.Length), 
             color = "blue")      ##color是 geom_point 的参数，是合法输入，是具体的颜色。 
ggplot(data = iris) + 
  geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length), 
             size = 5,      # 点的大小5mm
             alpha = 0.5,   # 透明度 50%
             shape = 8)     # 点的形状

1.2.2 映射：

按照数据框的某一列来定义图的某个属性，根据数据的某一列分配颜色等属性

##根据Species定义点的颜色
  ggplot(data = iris)+
  geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
                           y = Petal.Length,
                           color = Species))     ##color 是aes的参数，是不带引号的列名

映射：根据数据的某一列的内容设置颜色。

手动设置：把图形设置为一个或n个颜色，与数据内容无关。

Q1 ：能不能自行指定映射的具体颜色？ 想要自行指定映射的颜色，就必须要有映射。

ggplot(data = iris)+
  geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
                           y = Petal.Length,
                           color = Species))+
  scale_color_manual(values = c("blue","grey","red"))   ###自行指定映射的3个颜色

###color = Species / c("blue","grey","red") 是要匹配且同时出现的。

color中有几个取值，c()中就要有几个取值，两者必须是匹配且同时出现。

Q2 区分color和fill两个属性

空心形状和实心形状都用color设置颜色；有填充无轮廓，或者轮廓和填充一样颜色用color；

既有边框又有内心的，才需要color和fill两个参数；边框（轮廓）和填充颜色不一样时，外边用color，里边用fill。

ggplot(data = iris)+
  geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
                           y = Petal.Length,
                           color = Species),
             shape = 17) #17号，实心的例子

ggplot(data = iris)+
  geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
                           y = Petal.Length,
                           color = Species),
             shape = 2) #2号，空心的例子

ggplot(data = iris)+
  geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
                           y = Petal.Length,
                           color = Species),
             shape = 24,
             fill = "black") #24号，双色的例子

1.2.3 分面

用来分面的函数 facet_wrap()

根据数据的某一列把一张图分成若干张子图；具体分成几张图就看用来分面的那一列有多少个取值。

用来分面的列需要满足以下条件：分类变量；取值数量有限，分面的个数是有限的

单分面

ggplot(data = iris) + 
  geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) + 
  facet_wrap(~ Species)       ###单分面，括号内要加～

双分面

dat = iris                     ###不要修改原始数据，重新赋值，在新的文件上进行修改  
dat$Group = sample(letters[1:5],150,replace = T)  ###在a/b/c/d/e,5个字母中随机重复选取150个值，进行作图
ggplot(data = dat) + 
  geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) + 
  facet_grid(Group ~ Species)    ###双分面  横着按Group的取值分面，竖着按Species的取值分面。

练习题6-1

# 1.加载test.Rdata,分别以test的a和b列作为横纵坐标，change列映射颜色，画点图

load("test.Rdata")
test
ggplot(data = test)+     
  geom_point(mapping = aes(x = a,
                           y = b,
                          color = change ))

###可以简写
load("test.Rdata")
ggplot(test)+
  geom_point(aes(x = a,
                 y = b,
                 color = change))

# 2.尝试修改点的颜色为暗绿色(darkgreen)、灰色、红色

  ggplot(data = test)+
  geom_point(mapping = aes(x = a,
                           y = b,
                           color = change ))+
  scale_color_manual(values = c("darkgreen","grey","red"))
  ###简写代码
  ggplot(test)+
  geom_point(aes(x = a,
                 y = b,
                 color = change))+
  scale_color_manual(values = c("darkgreen","grey","red"))

library(ggplot2)
ggplot(data = iris)+
geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
                         y = Petal.Length,
                         color = Species))+
scale_color_manual(values = c("blue","red","grey"))
#### 也可以写成下面这样，两种情况作出的图一样
a = c("blue","red","grey")
names(a) = unique(iris$Species)
ggplot(data = iris)+
geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
                         y = Petal.Length,
                         color = Species))+
scale_color_manual(values = a)

1.2.4 几何对象

几何对象可以叠加

趋势线图+点图

###局部设置
ggplot(data = iris) + 
  geom_smooth(mapping = aes(x = Sepal.Length, 
                            y = Petal.Length))+
  geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, 
                           y = Petal.Length))
###全局设置
ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length))+
  geom_smooth()+
  geom_point()

1.2.5 统计变换

函数

###直方图
ggplot(data = diamonds) + 
  geom_bar(mapping = aes(x = cut))  
ggplot(data = diamonds) + 
  stat_count(mapping = aes(x = cut))

###geom_bar()可以用函数stat_count()替换，geom_bar()是几何对象的函数，stat_count()是统计变换的函数

###没有纵坐标y ，因为不需要设置y，y是自动计算的结果，表示x的个数。

统计变换使用场景

场景1: 使用表中数据直接做图，而不统计。

fre = as.data.frame(table(diamonds$cut))
fre
ggplot(data = fre) +
  geom_bar(mapping = aes(x = Var1, y = Freq), stat = "identity")

geom_bar()函数默认不能设置纵坐标y，如果非要设置纵坐标就加个参数 stat ="identity"，不加参数会报错。

场景2:不统计数量，改为统计prop（比例）

ggplot(data = diamonds)+
  geom_bar(mapping =aes(x = cut, y =..prop.., group =1))

###用..prop..来与列名进行区分

练习6-2

###1.画箱线图
ggplot(data = iris)+
  geom_boxplot(mapping = aes(x = Species,
                           y = Sepal.Width,
                           color = Species))

ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Species,
                                 y = Sepal.Width,
                                 color = Species))+
  geom_boxplot()

ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Species, 
                                y = Sepal.Width,
                                fill = Species)) +     ###外边框是color控制，内部填充是fill
  geom_boxplot()

ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Species, 
                                y = Sepal.Width,
                                fill = Species)) + 
  geom_boxplot()+
  geom_point()           ###出现的点都集中在中间，需要换函数
  
ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Species, 
                                y = Sepal.Width,
                                fill = Species)) + 
  geom_boxplot()+
  geom_jitter()

1.2.6位置关系

## 6.1抖动的点图
ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Species, 
                                 y = Sepal.Width,
                                 fill = Species)) + 
  geom_boxplot()+
  geom_point()

ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Species, 
                                 y = Sepal.Width,
                                 fill = Species)) + 
  geom_boxplot()+
  geom_jitter()

## 6.2堆叠直方图
ggplot(data = diamonds) + 
  geom_bar(mapping = aes(x = cut,fill=clarity))

## 6.3 并列直方图
ggplot(data = diamonds) + 
  geom_bar(mapping = aes(x = cut, fill = clarity), position = "dodge")

1.2.7.坐标系

#翻转坐标系 coord_flip()

#极坐标系coord_polar()

ggpubr

基本函数：

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

叠加

箱线图和点图的叠加

ggboxplot(iris, x = "Species", y = "Sepal.Length",color = "Species", shape = "Species",
          add = "jitter")

ggpubr做图，可以赋值。而基础包画图不能赋值。

增加组间比较P值

ggpubr可以给箱线图增加组间比较P值，ggplot2不能。

p <- ggboxplot(iris, x = "Species", y = "Sepal.Length",color = "Species", shape = "Species",
          add = "jitter")                  ###画一张基础的图片 
my_comparisons <- list( c("setosa", "versicolor"), 
                        c("setosa", "virginica"), 
                        c("versicolor", "virginica") )
p + stat_compare_means(comparisons = my_comparisons)+   # 增加组间比较P值
  stat_compare_means(label.y = 9)

p是做出来的基础的图片，p+stat_compare_means() 在原图的基础上叠加

增加组间比较P值函数：stat_compare_means() ；

比较对象需要提前定义，my_comparisons 就是需要提前设置的比较对象。

练习6-3

ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Sepal.Width,  
                                 y = Species))+    
  geom_violin(aes(fill= Species))+    ##需要映射mapping =aes(),不能直接单独写fill= Species
  geom_boxplot()+
  geom_jitter(aes(shape= Species)) +   ###点图是分散抖动的，不能用point，只能用jitter。
  scale_shape_manual(values = c())    ###可以更改点的形状和颜色 
  theme_classic()   ### 去除图片的背景和格子
  theme_bw()        ### 去除图片的背景颜色，不去格子
  theme_minimal()   ### 去除图片背景颜色和一圈的格子
  theme(legend.position = "bottom")   ### 可以把图注的位置改到下边,图注想放在哪边就把英文字母改了。 
  
##3个函数，谁在前面，谁先出现，在最底层，就是说，先出现小提琴图，再出现箱线图，最后点图
##这里设置的坐标如果和图片中的横纵坐标一样后边就不用翻转，coord_flip()

ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Species,
                                 y = Sepal.Width))+
  geom_violin(aes(fill= Species))+
  geom_boxplot()+
  geom_jitter()+
  coord_flip()   #前面设置的坐标和图片中的横纵坐标刚好相反，所以需要翻转

小技巧：

这里的横纵坐标不用一个字母一个字母敲上去，两种方法：

1.运行代码colnames(iris)，然后在控制台复制；

2.x=iris $ tab键就能自动补齐，iris $ 删除或者不删除都不会报错。

图片保存的三种方法

#1.基础包作图的保存

pdf("iris_box_ggpubr.pdf")      ##保存的格式及文件名
####中间是画图代码
dev.off()       ###只有关闭画板，才能把图片保存成功，提示null device是正确的
                ###多次运行dev.off()，到null device为止，再重新运行出图代码，或dev.new()
                ### R语言中唯一一个报错了，可以不管的代码。

#2.ggplot系列图(包括ggpubr)通用的简便保存 ggsave

ggsave("iris_box_ggpubr.png")   
##如下例子：
p <- ggboxplot(iris, x = "Species", 
               y = "Sepal.Length",
               color = "Species", 
               shape = "Species",
               add = "jitter")
ggsave(p,filename = "iris_box_ggpubr.png")

画图的时候没办法设置长宽比例以及像素，但是保存时可以设置长宽比例及像素。

练习题：保存时可以设置长宽比例及像素

#3.eoffice包导出为ppt,全部元素都是可编辑模式

library(eoffice)
topptx(p,"iris_box_ggpubr.pptx")

以上所有内容均来自在生信技能树的学习。

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