直播！R語言入門和ggplot2科研數(shù)據(jù)可視化入門分享！就在今晚，歡迎大家參加呀！

weipijieli 2021-04-11

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會議時間：2021/03/17 19:30-21:30 (GMT+08:00)

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以下是我這次分享的內(nèi)容

代碼和數(shù)據(jù)在公眾號后臺回復(fù) 20210317 直接獲得

R語言和Rstudio以及ggplot2的安裝可以參考

B站徐洲更視頻可能是最好的R語言安裝指南

B站小明的數(shù)據(jù)分析筆記本視頻 R語言/RStudio/ggplot2的安裝過程

繪圖的第一步就是準備數(shù)據(jù)

我自己的習(xí)慣是使用excel準備數(shù)據(jù)，然后另存為csv格式的文件，最后使用R語言的read.csv()函數(shù)讀入

getwd()

'D:/Jupyter/ggplot2_introduction'

library(ggplot2)

函數(shù)控制整體，參數(shù)調(diào)節(jié)細節(jié)

繪圖固定的寫法是

ggplot(data=df,aes(x=Var1,y=Var2))

接下來就是想要做什么圖，對應(yīng)疊加對應(yīng)的函數(shù)就好了

比如對應(yīng)的散點圖

ggplot(data=df,aes(x=Var1,y=Var2))+geom_point()

柱形圖

ggplot(data=df,aes(x=Var1,y=Var2))+geom_col()

1、散點圖

df1<-read.csv('example_data/scatter_plot_example.csv',header=T)

head(df1)

ggplot(data=df1,aes(x=var1,y=var2))+
geom_point()

ggplot(data=df1,aes(x=var1,y=var2))+geom_point(color='red',size=10,shape=18,alpha=0.5)

按照分類變量填充顏色、形狀

ggplot(data=df1,aes(x=var1,y=var2,color=var3,shape=var3))+geom_point(size=5)

自定義顏色形狀等

ggplot(data=df1,aes(x=var1,y=var2,color=var3,shape=var3))+
geom_point(size=5)+
scale_color_manual(values=c('steelblue', 'yellowgreen', 'violetred1'))

ggplot(data=df1,aes(x=var1,y=var2,color=var3,shape=var3))+
geom_point(size=5)+
scale_color_manual(values=c('steelblue', 'yellowgreen', 'violetred1'))+
scale_shape_manual(values=c(9,10,11))

2、氣泡圖

df2<-read.csv('example_data/bubble_plot_example.csv',header=T)
head(df2)

ggplot(data=df2,aes(x=var1,y=var2,color=var3,size=var4))+
geom_point(alpha=0.8)+
scale_size_continuous(range=c(1,50))+
theme_bw()+
theme(legend.position='none')+
ylim(0,0.4)+
scale_color_manual(values=c('steelblue', 'yellowgreen', 'violetred1'))

3、折線圖

df3<-read.csv('example_data/line_example.csv',header=T)
head(df3)

ggplot(data=df3,aes(x=time_point,y=value))+
geom_line()+
geom_point()+
geom_errorbar(aes(ymin=value-sd,ymax=value+sd),width=0.15)+
theme_bw()

4、柱形圖

df4<-read.csv('example_data/bar_plot_example.csv',header=T)
head(df4)

ggplot(data=df4,aes(x=var1,y=var2))+
geom_col()

ggplot(data=df4,aes(x=var1,y=var2))+
geom_col(color='red',fill='lightblue')

ggplot(data=df4,aes(x=var1,y=var2))+
geom_col(aes(fill=var1))+
theme_bw()+
scale_fill_manual(values = c('#008fd5','#ff2700','#77ab43','#ffd700'))+
scale_y_continuous(expand = c(0,0),limits = c(0,8))

df5<-read.csv('example_data/bar_plot_example_1.csv',header=T)
head(df5)

ggplot(data=df5,aes(x=var3,y=var2,fill=var1))+
geom_bar(stat='identity')+
theme_bw()+
scale_fill_manual(values=c('steelblue', 'yellowgreen', 'violetred1'))+
scale_y_continuous(expand = c(0,0),limits = c(0,20))

ggplot(data=df5,aes(x=var3,y=var2,fill=var1))+
geom_bar(stat='identity')+
theme_bw()+
scale_fill_manual(values=c('steelblue', 'yellowgreen', 'violetred1'))+
scale_y_continuous(expand = c(0,0),limits = c(0,20))

ggplot(data=df5,aes(x=var3,y=var2,fill=var1))+
geom_bar(stat='identity',position='dodge')+
scale_fill_manual(values=c('steelblue', 'yellowgreen', 'violetred1'))+
scale_y_continuous(expand = c(0,0),limits = c(0,10))+
theme_bw()

5、箱線圖

write.csv(ToothGrowth,file='example_data/ToothGrowth.csv',quote=F,row.names=F)

df6<-read.csv('example_data/ToothGrowth.csv',header=T)
head(df6)
table(df6$dose)

df6$dose<-factor(df6$dose,levels = c('0.5','1','2'))

ggplot(data=df6,aes(x=dose,y=len,fill=dose))+
geom_boxplot()+
scale_fill_manual(values = c('steelblue', 'yellowgreen', 'violetred1'))+
theme_bw()+
stat_boxplot(geom = 'errorbar', aes(ymin = ..ymax..),width=0.2)+
stat_boxplot(geom = 'errorbar', aes(ymax = ..ymin..),width=0.2)

6、小提琴圖

ggplot(data=df6,aes(x=dose,y=len,fill=dose))+
geom_violin()+
theme_bw()+
scale_fill_manual(values=c('steelblue', 'yellowgreen', 'violetred1'))

ggplot(data=df6,aes(x=dose,y=len,fill=dose))+
geom_violin()+
geom_boxplot(width=0.3)+
scale_fill_manual(values = c('steelblue', 'yellowgreen', 'violetred1'))+
theme_bw()+
stat_boxplot(geom = 'errorbar', aes(ymin = ..ymax..),width=0.2)+
stat_boxplot(geom = 'errorbar', aes(ymax = ..ymin..),width=0.2)

7、熱圖

df7<-read.csv('example_data/pheatmap_example_data.csv',header=T)

head(df7)

library(reshape2)

df7.1<-melt(df7,id.vars = 'gene_name')

head(df7.1)

ggplot(data=df7.1,aes(x=variable,y=gene_name,fill=value))+
geom_tile(color='black')+
theme(axis.text.x = element_text(angle=90,hjust=0.5,vjust=0.5),axis.ticks = element_blank())+
scale_fill_gradient(low = 'steelblue',high = 'violetred1')+
labs(x=NULL,y=NULL)+
geom_text(aes(label=round(value,1)))

library(patchwork)

p1<-ggplot(data=df2,aes(x=var1,y=var2,color=var3,size=var4))+
geom_point(alpha=0.8)+
scale_size_continuous(range=c(1,50))+
theme_bw()+
theme(legend.position='none')+
ylim(0,0.4)+
scale_color_manual(values=c('steelblue', 'yellowgreen', 'violetred1'))

p2<-ggplot(data=df4,aes(x=var1,y=var2))+
geom_col(aes(fill=var1))+
theme_bw()+
scale_fill_manual(values = c('#008fd5','#ff2700','#77ab43','#ffd700'))+
scale_y_continuous(expand = c(0,0),limits = c(0,8))

p3<-ggplot(data=df5,aes(x=var3,y=var2,fill=var1))+
geom_bar(stat='identity')+
theme_bw()+
scale_fill_manual(values=c('steelblue', 'yellowgreen', 'violetred1'))+
scale_y_continuous(expand = c(0,0),limits = c(0,20))

p4<-ggplot(data=df6,aes(x=dose,y=len,fill=dose))+
geom_violin()+
geom_boxplot(width=0.3)+
scale_fill_manual(values = c('steelblue', 'yellowgreen', 'violetred1'))+
theme_bw()+
stat_boxplot(geom = 'errorbar', aes(ymin = ..ymax..),width=0.2)+
stat_boxplot(geom = 'errorbar', aes(ymax = ..ymin..),width=0.2)

p1+p2+p3+p4+plot_layout(guides='collect',ncol=2,byrow = T)+plot_annotation(tag_levels = 'A')

pp<-p1+p2+p3+p4+plot_layout(guides='collect',ncol=2)

ggsave(filename = 'example_data/result_plot.pdf',
      pp,
      width=10,
      heigh=10)

ggsave(filename = 'example_data/result_plot.tiff',
      pp,
      width=10,
      heigh=10,
      dpi=300)

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