R語(yǔ)言繪圖（ggplot2、ggpubr）從入門到精通04--柱狀圖美化之調(diào)色

本系列課程要求大家有一定的R語(yǔ)言基礎(chǔ)，對(duì)于完全零基礎(chǔ)的同學(xué)，建議去聽一下師兄的《生信必備技巧之——R語(yǔ)言基礎(chǔ)教程》。本課程將從最基本的繪圖開始講解，深入淺出的帶大家理解和運(yùn)用強(qiáng)大而靈活的ggplot2包。內(nèi)容包括如何利用ggplot2繪制散點(diǎn)圖、線圖、柱狀圖、添加注解、修改坐標(biāo)軸和圖例等。

在成武等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場(chǎng)前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供做網(wǎng)站、網(wǎng)站建設(shè) 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作專業(yè)公司,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),成都品牌網(wǎng)站建設(shè),成都全網(wǎng)營(yíng)銷推廣,成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè),成武網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。

本次課程所用的配套書籍是： 《R Graphic Cookbooks》

除了以上的基本圖形外，師兄還會(huì)給大家講解箱線圖、提琴圖、熱圖、火山圖、氣泡圖、桑基圖、PCA圖等各種常用的生信圖形的繪制，還不趕緊加入收藏夾，跟著師兄慢慢學(xué)起來(lái)吧！

柱狀圖可能是最常用的一種數(shù)據(jù)可視化。它們通常用于顯示數(shù)值(在y軸上)，用于顯示不同類別的數(shù)值(在x軸上)。例如，柱狀圖可以用來(lái)顯示四種不同商品的價(jià)格。柱狀圖通常不適合顯示一段時(shí)間內(nèi)的價(jià)格，因?yàn)闀r(shí)間是一個(gè)連續(xù)的變量。

在制作柱狀圖時(shí)，您應(yīng)該注意一個(gè)重要的區(qū)別:柱狀圖的高度有時(shí)表示數(shù)據(jù)集中的案例數(shù)，有時(shí)表示數(shù)據(jù)集中的值。記住這一區(qū)別——這可能會(huì)引起混淆，因?yàn)樗鼈兣c數(shù)據(jù)的關(guān)系非常不同，但兩者使用相同的術(shù)語(yǔ)。

拓展： position參數(shù)： 此處的position主要是指對(duì)圖像的微調(diào)，最常見的應(yīng)用是在分組的柱形圖（bar）中，因?yàn)榉纸M的柱形圖會(huì)產(chǎn)生組內(nèi)堆積和不堆積兩種主要效果。

R語(yǔ)言畫圖-條形圖，堆疊條形圖（ggplot2）

1. barplot函數(shù)

a=matrix(1:18,2)

a

?[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]

[1,]? ? 1? ? 3? ? 5? ? 7? ? 9? ?11? ?13? ?15? ?17

[2,]? ? 2? ? 4? ? 6? ? 8? ?10? ?12? ?14? ?16? ?18

class(a) #查看a數(shù)據(jù)類型

[1] "matrix"

注意barplot函數(shù)對(duì)象要么是向量，要么是矩陣，若不是，則要進(jìn)行數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)類型進(jìn)行轉(zhuǎn)換

barplot(d)? #所有參數(shù)默認(rèn)

?barplot

常見參數(shù)就不贅述了，幾個(gè)個(gè)人認(rèn)為比較重要參數(shù)如下

names.arg----在每個(gè)條形圖或條形圖下繪制的名稱向量。 如果省略此參數(shù)，那么如果它是向量，則從height的names屬性中獲取名稱；如果它是矩陣，則從列名稱中獲取名稱。

legend.text----數(shù)據(jù)為矩陣的時(shí)候用，如果legend.text為true，則height的行名稱非空時(shí)將用作標(biāo)簽。

horiz----默認(rèn)false，為豎直條形圖，改為TRUE，為水平條形圖

beside---如果為FALSE，則將高度列描繪為堆疊的條，如果為TRUE，則將列描繪為并列的條

space---每根柱子之前留出的空間量（以平均柱子寬度的一部分為單位）。 可以以單個(gè)數(shù)字或每個(gè)小節(jié)一個(gè)數(shù)字的形式給出。 如果height是一個(gè)矩陣，并且next為TRUE，則可以用兩個(gè)數(shù)字指定空間，其中第一個(gè)是同一組中的條形之間的間隔，第二個(gè)是組之間的間隔。 如果未明確給出，則如果height為矩陣，并且next為TRUE，則默認(rèn)為c（0,1），否則為0.2。

還有很多參數(shù)可以通過help()查詢

barplot(a,names.arg = c('1','2','3','4','5','6','7','8','9'),beside = TRUE,horiz = TRUE,col = rep(c('blue','green','gray'),3),legend.text = TRUE)

barplot(a,names.arg = c('1','2','3','4','5','6','7','8','9'),beside = F,horiz = TRUE,col = rep(c('blue','green'),2),legend.text = TRUE)

barplot(a,names.arg = c('1','2','3','4','5','6','7','8','9'),beside = F,horiz = F,col = rep(c('blue','green'),2),legend.text = TRUE)?

2.ggplot2包

安裝加載包

install.package('ggplot2')

library(ggplot2)

#創(chuàng)建矩陣

data-data.frame(Sample-c(rep('control1',3),rep('control2',3),rep('control3',3),rep('treat1',3),rep('treat2',3),rep('treat3',3),rep('treat4',3)), contion-rep(c('Cell','Tissue','Organ'),7), value-c(503,264,148,299,268,98,363,289,208,108,424,353,1,495,168,152,367,146,48,596,143))

colnames(data)=c('sample',"contion","value")

ggplot(data,mapping = aes(Sample,value,fill=contion))+geom_bar(stat='identity',position='fill') +labs(x = 'Sample',y = 'frequnency') +theme(axis.title =element_text(size = 16),axis.text =element_text(size = 14, color = 'black'))+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

#ggplot函數(shù)，geom從數(shù)據(jù)到幾何圖像，geom_bar為柱狀圖，geom_line為線型圖等，aes形成映射，x軸為sample，y軸為value，堆疊為contion，geom_bar()函數(shù)為建立柱狀圖，stat參數(shù)-統(tǒng)計(jì)變換，position參數(shù)為柱狀圖形式，position= 'fill'（圖形元素堆疊且高度標(biāo)準(zhǔn)化為1），position= 'stack'（圖形堆疊圖），參數(shù)position= 'dodge'（并列數(shù)據(jù)，非堆疊展示），coord畫圖在某個(gè)坐標(biāo)系中，facet將繪圖窗口分成若干子窗口用來(lái)生成數(shù)據(jù)中不同子集的圖形

# labs為標(biāo)題，theme為設(shè)置標(biāo)題參數(shù)，axis.title為軸標(biāo)題信息，axis.text為軸注釋文本，axis.text.x表示設(shè)置x軸的信息，還有更多參數(shù)詳查ggplot2包

ggplot(data,mapping = aes(Sample,value,fill=contion))+geom_bar(stat='identity',position='fill') +labs(x = 'Sample',y = 'frequnency') +theme(axis.title =element_text(size = 16),axis.text =element_text(size = 14, color = 'black'))+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))+coord_flip() #加的函數(shù)可實(shí)現(xiàn)水平柱狀圖展示

ggplot(data,mapping = aes(Sample,value,fill=contion))+geom_bar(stat='identity',position='stack') +labs(x = 'Sample',y = 'frequnency') +theme(axis.title =element_text(size = 16),axis.text =element_text(size = 14, color = 'black'))+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

ggplot(data,mapping = aes(Sample,value,fill=contion))+geom_bar(stat='identity',position='dodge') +labs(x = 'Sample',y = 'frequnency') +theme(axis.title =element_text(size = 16),axis.text =element_text(size = 14, color = 'black'))+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

【R語(yǔ)言】解決GO富集分析繪圖，標(biāo)簽重疊問題

前面我給大家詳細(xì)介紹過

?GO簡(jiǎn)介及GO富集結(jié)果解讀

?四種GO富集柱形圖、氣泡圖解讀

?GO富集分析四種風(fēng)格展示結(jié)果—柱形圖，氣泡圖

?KEGG富集分析—柱形圖，氣泡圖，通路圖

? DAVID GO和KEGG富集分析及結(jié)果可視化

也用視頻給大家介紹過

? GO和KEGG富集分析視頻講解

最近有粉絲反映說，利用clusterProfiler這個(gè)包繪制GO富集分析氣泡圖和柱形圖的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)GO條目的名字都重疊在一起了。

氣泡圖

柱形圖

這個(gè)圖別說美觀了，簡(jiǎn)直不忍直視。經(jīng)過我的認(rèn)真研究，發(fā)現(xiàn)跟R版本有關(guān)。前面我給大家展示的基本都是R 3.6.3做出來(lái)的圖。很多粉絲可能用的都是最新版本的R 4.1.2。

我們知道R的版本在不停的更新，相應(yīng)的R包也在不停的更新。我把繪制氣泡圖和柱形圖相關(guān)的函數(shù)拿出來(lái)認(rèn)真的研究了一下，終于發(fā)現(xiàn)的癥結(jié)所在。

dotplot這個(gè)函數(shù)，多了個(gè) label_format 參數(shù)

我們來(lái)看看這個(gè)參數(shù)究竟是干什么用的，看看參數(shù)說明

label_format :

a numeric value sets wrap length, alternatively a custom function to format axis labels. by default wraps names longer that 30 characters

原來(lái)這個(gè)參數(shù)默認(rèn)值是30，當(dāng)標(biāo)簽的長(zhǎng)度大于30個(gè)字符就會(huì)被折疊，用多行來(lái)展示。既然問題找到了，我們就來(lái)調(diào)節(jié)一下這個(gè)參數(shù)，把他設(shè)置成100，讓我們的標(biāo)簽可以一行展示。

是不是還是原來(lái)的配方，還是熟悉的味道

同樣的柱形圖，我們也能讓他恢復(fù)原來(lái)的容貌。

關(guān)于如何使用R做GO和KEGG富集分析，可參考下文

GO和KEGG富集分析視頻講解

當(dāng)前題目：R語(yǔ)言柱狀圖GO堆積 r語(yǔ)言柱狀圖顯示柱名字
路徑分享：http://jinyejixie.com/article40/doseeho.html

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