R语言画图——生信技能书

base ggplot2(以这个为主） ggpubr

拼图：

par里的mfrow

grid.arrage

cowplot:被最后一个取代

customlayout

patchwork：推荐使用

导出：

• 经典三段论
• ggsave（属于ggplot2）
• eoffice—topptx

基础包：绘图函数

plot(iris[,1],iris[,3],col = iris[,5]) #设置横坐标，纵坐标，颜色
text(6.5,4, labels = 'hello')#添加文字

高级包：

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))

ggplot2的语法：

• 1.入门级绘图模板：

  library(ggplot2)

ggplot(data = iris)+

geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,

y = Petal.Length,

color = Species))

加粗部分是可以改变的地方；iris是数据来源，x和y为行和列名；列名不带引号；行末写加号代表是一个整体的代码

• 2.属性的设置：
  • 手动设置
    • 颜色 color
    • 大小：size
    • 形状：shape
    • 透明度
    • 填充颜色
  • 映射：按照数据框的某一列来定义图的某个属性
    • color = Species（默认，按照这一列设置颜色）
    • 可以改变颜色：注意scale_color_manual和color是一起出现的！否则无效
    • 真正的颜色：颜色编码来代替；十六进制颜色编码：搜索引擎进行搜索
    • Q2：color和fill两个属性
      • 空心和实心得形状都用color设置颜色
      • fill：既有边框又有内心的，才需要color和fill两个参数
• 3.分面：
  • 根据species放在同一种图里面；竖着切
  • 横着切和竖着切：先新增一列： dollar后面跟着新的列名：
    • 取值数量有限且有重复值，可以按照列分开

dat = iris
dat$Group = sample(letters[1:5],150,replace = T)
ggplot(data = dat) + 
  geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) + 
  facet_grid(Group ~ Species) 

• sample(letters[1:5],150,replace = T)
  • letters[1:5]#没有赋值也能够直接使用：是R中的内置数据
  • letters[1:5],3：#随机取值a b c d e中的三个
  • letters[1:5],6：#代码报错了：样本数量不能大于总体的数量：replace = F；这时候改成replace = T就行了
  • sample(letters[1:5],150,replace = T)
  • 不要修改内置数据！！—赋值给sample
  • 练习题：6.1
• 4.几何对象
  • #局部设置和全局设置

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

这个为局部设置：仅对当前图层有效

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

这个为全局设置：对所有图层有效

• 5.统计变换-直方图

View(diamonds)
table(diamonds$cut)

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

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

• geom_bar函数：绘制柱状图；y？是默认的；
• 使用场景：
  • 使用表中数据直接作图，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")

stat = "identity"：这样子才能编辑y

• 使用场景2：不统计count，统计比例prop

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

• group = 1：不用改， y = 也不需要改
• 6.位置关系
  • 重叠—散开/错开 geom_point() 和geom_jitter()

给出的完整绘图模板；前三行是入门级别；stat是统计变换；position是位置关系，倒数第二是坐标系；最后是分面