十一、画图（ggplot2、ggpubr）及图片保存
原创
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
三句代码运行出来的图片差异
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$Group = sample(letters[1:5],150,replace = T) ###在a/b/c/d/e,5个字母中随机重复选取150个值，进行作图
ggplot(data = dat) +
geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) +
facet_grid(Group ~ Species) ###双分面 横着按Group的取值分面，竖着按Species的取值分面。
练习题6-1
# 1.加载test.Rdata,分别以test的a和b列作为横纵坐标，change列映射颜色，画点图
load("test.Rdata")
test
ggplot(data = test)+
geom_point(mapping = aes(x = a,
y = b,
color = change ))
###可以简写
load("test.Rdata")
ggplot(test)+
geom_point(aes(x = a,
y = b,
color = change))# 2.尝试修改点的颜色为暗绿色(darkgreen)、灰色、红色
ggplot(data = test)+
geom_point(mapping = aes(x = a,
y = b,
color = change ))+
scale_color_manual(values = c("darkgreen","grey","red"))
###简写代码
ggplot(test)+
geom_point(aes(x = a,
y = b,
color = change))+
scale_color_manual(values = c("darkgreen","grey","red"))
如果想更换颜色，可以把前面的代码中的颜色位置换一下。
library(ggplot2)
ggplot(data = iris)+
geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,
y = Petal.Length,
color = Species))+
scale_color_manual(values = c("blue","red","grey"))
#### 也可以写成下面这样，两种情况作出的图一样
a = c("blue","red","grey")
names(a) = unique(iris$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() 
外边框是color控制，内部填充是fill
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()
点的位置不同就和位置关系有关系
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
注意看图片的横纵坐标
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")
画图代码+自己的数据+解决问题的能力=自己想要的图
以上所有内容均来自在生信技能树的学习。
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。
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。
评论
登录后参与评论
推荐阅读
目录
腾讯云开发者
