R语言作图

base
ggplot2  ★
ggpubr

par里的mfrow
grid.arrange  
cowplot
customLayout
patchwork   ★

经典三段论
ggsave  ★（属于ggplot2,可以存储）
eoffice （可以导出为ppt）

ggplot(data=iris)+
  geom_point(mapping=aes(x=Sepal.Length,
                         y=Petal.Length,
                         color=Species))+
  scale_color_manual(values=c("bule","grey","red"))

ggplot(data = iris) + 
  geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) + 
  facet_wrap(~ Species) 

dat = iris   #把iris的内容传递给变量dat
dat$Group = sample(letters[1:5],150,replace = T)   #dat中新增一列group，
ggplot(data = dat) + 
  geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) + 
  facet_grid(Group ~ Species) 

load("test.Rdata")
ggplot(test)+
  geom_point(mapping = aes(x = a,
                           y = b,
                           color = change))+
  scale_color_manual(values =c("darkgreen","grey","red"))
  #注意ggplot(test)，不是ggplot("test.Rdata")!
  文件名称和变量名称的区分：test=read.csv  test是变量名称，read.csv是文件名称。文件名称出现在代码里，必须是在实际参数的位置上，带着引号出现，并且函数是能识别文件名称的函数。ggplot函数不能识别文件，只能识别变量。看环境中是否有这个变量。画图是用数据画图。

#局部，每一个geom管自己的mapping，仅对当前图层有效
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  对所有图层有效
ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length))+
  geom_smooth()+
  geom_point()

View(diamonds)   #diamonds是内置数据
table(diamonds$cut)

ggplot(data = diamonds) + 
  geom_bar(mapping = aes(x = cut))

ggplot(data = diamonds) + 
  stat_count(mapping = aes(x = cut))

ggplot(data = fre) +
  geom_bar(mapping = aes(x = Var1, y = Freq), stat = "identity")

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

# 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")

#翻转coord_flip()
#极坐标系coord_polar()

ggplot(data=<DATA>)+
<GEOM_FUNCTION>(
mapping=aes(<MAPPINGS>),
stat=<STAT>,
position=<POSITON>
)+
<COORDINATE_FUNTION>+
<FACET_FUNTION>

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

#镶嵌图画法，可以赋值的，变量通常为p
p <- ggboxplot(iris, x = "Species", 
               y = "Sepal.Length",
               color = "Species", 
               shape = "Species",
               add = "jitter")

#可以做组间比较
p + stat_compare_means(comparisons = my_comparisons)+ 
  stat_compare_means(label.y = 9) 

ggsave(p,filename = "iris_box_ggpubr.png")
或者 
ggsave（"文件名称.后缀"）
#后缀是有意义的

pdf("test.pdf")   #保存的格式及文件名
...               #作图代码
...
dev.off()         #画完了，关闭画板

library(eoffice)
topptx(p,"iris_box_ggpubr.pptx")  #把一张图保存为PPT

dev.off()  #关闭画板，可以多次运行，直到出现null device为止，再重新运行出图代码。