Learn R 画图1-3
原创
R包下载设置镜像
>options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
#安装R包
>if(!require(ggplot2))install.packages('ggplot2',update = F,ask = F)
>if(!require(ggpubr))install.packages('ggpubr',update = F,ask = F)
>if(!require(eoffice))install.packages("eoffice",update = F,ask = F)
>if(!require(patchwork))install.packages("patchwork",update = F,ask = F)
#加载以检查是否安装成功
>library(ggplot2)
>library(ggpubr)
>library(eoffice)
>library(patchwork)常用的可视化R包
1.作图 2.拼图 3.导出
常用的可视化R包
基础包（basese）绘图函数
基础包(basese)绘图函数
1.基础包
> plot(iris[,1],iris[,3],col = iris[,5])
#x轴-iris[,1],y轴-iris[,3]
> text(6.5,4, labels = 'hello')
#6.5,4-坐标 labels = 'xxx' 添加标签
>dev.off() #关闭画板
#1.基础包
2.ggplot2 中坚力量，语法有个性
> library(ggplot2)
> ggplot(data = iris)+
+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
+ y = Petal.Length,
+ color = Species))
#2.ggplot2
3.ggpubr 新手友好型 ggplot2简化和美化 褒贬不一
> library(ggpubr)
> ggscatter(iris,
+ x="Sepal.Length",
+ y="Petal.Length",
+ color="Species")
ggpubr 新手友好型
ggplot2
1.入门级绘图模板：作图数据，横纵坐标
ggplot2代码模板
>library(ggplot2)
>ggplot(data = <DATA>)+
<GEOM_FUNCTION>(mapping=aes(<MAPPINGS>))#<大写>代表着模版不是具体的代码
#<GEOM_FUNCTION>代表画图的函数
#<MAPPINGS>写横纵坐标 列名不带“”
#“+”代表ggplot()和geom_point()两个函数是同一张图
#ggplot2的特殊语法：列名不加引号，行末写加号
ggplot例子
> ggplot(data = iris)+
+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
+ y = Petal.Length))2.属性设置（颜色、大小、透明度、点的形状，线型等）
2.1 手动设置，需要设置为有意义的值
> ggplot(data = iris) +
+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
+ y = Petal.Length),
+ color = "blue")
>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
2.2 映射：按照数据框的某一列来定义图的某个属性,不是手动设置
> ggplot(data = iris)+
+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
+ y = Petal.Length,
+ color = Species))
> ggplot(data = iris)+
## Q1 能不能自行指定映射的具体颜色？
+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
+ y = Petal.Length,
+ color = Species))+
scale_color_manual(values = c("blue","grey","red"))映射VS.手动设置
·映射根据数据的某一列的内容分配颜色
·手动设置：把图形设置为1个或者n个颜色，于数据内容无关
#映射 aes()
>ggplot(data = iris)+
+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
+ y = Petal.Length,
+ color = Species)
#这个color是aes的参数，aes是不带引号的，存在于数据中的列名 ····映射
#手动设置
> ggplot(data = iris) +
+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
+ y = Petal.Length),
+ color = "blue")
#这个color是geom_point的参数，是具体的颜色···手动设置Q2 区分color和fill两个属性
Q2-1 空心形状和实心形状都用color设置颜色
> ggplot(data = iris)+
+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
+ y = Petal.Length,
+ color = Species),
+ shape = 17)
#shape=17号，实心的例子
> ggplot(data = iris)+
+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
+ y = Petal.Length,
+ color = Species),
+ shape = 2)
#shape=2号，空心的例子练习6-1
1.加载test.Rdata,分别test的以a和b列作为横纵坐标，change列映射颜色，画点图。
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))
ggplot(data = test)+geom_point(mapping = aes(x=a,
y=b,
color=change))+
scale_color_manual(values = c("darkgreen","grey","red"))ggplot 分面
1.单分面
ggplot(data = iris) +
geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) +
facet_wrap(~ Species) #分面代码，根据species的取值分开
ggplot单分面
2.双分面
#原本该数据中是没有group这一组的
dat = iris #不推荐用data做变量名称，data是个函数
dat$Group = sample(letters[1:5],150,replace = T)
#sample(letters[1:5],150,replace = T)
#sample()函数的意思是随机抽样，默认replace = F即不放回取样，无重复值
ggplot(data = dat) +
geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) +
facet_grid(Group ~ Species)
#group取值是横着的，species是竖着的
sample()函数
ggplot 双分面
4.几何对象
#一个函数生成的所有的点所组成的图像,可用加号进行叠加
ggplot(data = iris) +
geom_smooth(mapping = aes(x = Sepal.Length,
y = Petal.Length))+
geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
y = Petal.Length))
#两个图层叠在一起 ——局部设置 仅对当前图层有效
ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length))+
geom_smooth()+
geom_point()
#两个图层叠在一起 ——全局设置 对所有图层有效
几何对象
5.统计变换-直方图
View(diamonds)
table(diamonds$cut) #统计取值
ggplot(data = diamonds) +
geom_bar(mapping = aes(x = cut))
ggplot(data = diamonds) +
stat_count(mapping = aes(x = cut))
#这两个函数效果一样geom开头是画图函数，stat开头是统计变换函数
#x=cut是将cut作为横坐标，默认统计数为纵坐标，不用写y=统计变换使用场景
#5.1.不统计，是用表里的数据直接做图
fre = as.data.frame(table(diamonds$cut))
fre
ggplot(data = fre) +
geom_bar(mapping = aes(x = Var1, y = Freq), stat = "identity") #自己想要写纵坐标 必须写上stat = "identity"#5.2count改为prop(比例)
ggplot(data = diamonds) +
geom_bar(mapping = aes(x = cut, y = ..prop.., group = 1))
#group=1意思是各自占总比多少
5.2count改为prop
练习6-2
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)) + #color=换成fill=空心变实心
geom_boxplot()+
geom_point()
练习6-2
叠加过点图之后，但是真实样本下有50个样，该图把相近的值合并在一起了，真正的应为图1
#图一正确函数
geom_jitter()
图1
6.位置关系
6.2堆叠直方图
ggplot(data = diamonds) +
geom_bar(mapping = aes(x = cut,fill=clarity))
堆叠直方图
6.3 并列直方图
ggplot(data = diamonds) +
geom_bar(mapping = aes(x = cut, fill = clarity), position = "dodge")
并列直方图
7.坐标系
#翻转coord_flip()
ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = class, y = hwy)) +
geom_boxplot() +
coord_flip()
翻转/极坐标系
#极坐标系coord_polar()
bar <- ggplot(data = diamonds) +
geom_bar(
mapping = aes(x = cut, fill = cut),
width = 1
) +
theme(aspect.ratio = 1) +
labs(x = NULL, y = NULL)
bar
bar + coord_flip()
bar + coord_polar()练习6-3
ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Species,y = Sepal.Width))+
geom_violin(aes(fill = Species))+
geom_boxplot()+
geom_jitter(aes(shape = Species))+
coord_flip()
#注意图的叠放顺序和函数写顺序有关，先写先放，谁有颜色谁写fill
练习6-3
ggpubr
可以进行赋值；代码简单 但参数少
library(ggpubr)
> ggscatter(iris,x="Sepal.Length",
+ y="Petal.Length",
+ color="Species")
> p <- ggboxplot(iris, x = "Species", #赋值
+ y = "Sepal.Length",
+ color = "Species",
+ shape = "Species",
+ add = "jitter")
> p
> my_comparisons <- list( c("setosa", "versicolor"), #添加p值要求为list格式
+ c("setosa", "virginica"), #哪两个写在一起表示哪两个之间要画p值线
+ c("versicolor", "virginica") )
> p + stat_compare_means(comparisons = my_comparisons)+ # Add pairwise comparisons p-value
+ stat_compare_means(label.y = 9) #指定标签显示的Y轴位置，可使用参数label.y=
ggpubr
加p值线
图片保存的三种方法
1.通用基础包作图的保存
pdf("iris_box_ggpubr.pdf") #保存的格式及文件名
boxplot(iris[,1]~iris[,5])
text(6.5,4, labels = 'hello')
dev.off() #画完了，关闭画板2.ggplot系列图(包括ggpubr)通用的简便保存 ggsave()
p <- ggboxplot(iris, x = "Species",
y = "Sepal.Length",
color = "Species",
shape = "Species",
add = "jitter")
ggsave(p,filename = "iris_box_ggpubr.png") #保存ggpplot格式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") -----来自生信技能树----
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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