查看GOplot內(nèi)示例數(shù)據(jù)的格式，對自己的數(shù)據(jù)做處理
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觀察結(jié)論：
觀察自己的兩個數(shù)據(jù)表：
table.legend 設置為T時會顯示表格
本圖中表格和圖例是出圖后剪切拼合而成，沒有用R中的拼圖包
R語言高質(zhì)量繪圖的10條tips
在這篇文章開始之前我想你一定學習了大量如何用R繪制精美的統(tǒng)計圖的方法，現(xiàn)在是時候向大家展示你的圖形了。你可能會將你的統(tǒng)計圖形打印出來，或者是插入到文檔中去，或者把它發(fā)布到網(wǎng)上，只要你保證最后讓大家看到的圖別丑到天際就行。這里要跟大家分享10條如何讓你的統(tǒng)計圖看起來完美無缺的建議。
1. 從腳本中調(diào)用正確的設備驅(qū)動程序
用軟件生成圖片后直接點“另存為”某種格式的圖片保存方法看起來6得飛起。然而這種快捷方法不能進行圖形設置，甚至有些情況下文件格式都是默認的。如果在圖形創(chuàng)建完成后再去手動調(diào)整圖形尺寸的話，你可能會得到一些不期望看到結(jié)果（比如說你畫出的圓形看起來像是橢圓）。同樣的原因，也盡量避免使用 dev.copy 這樣的命令，盡管這要節(jié)省不少事。
最好的方法是創(chuàng)建一個腳本文件然后用命令調(diào)用設備驅(qū)動程序（通常是pdf或者png格式），運行繪圖代碼，然后用一個dev.off() 結(jié)束命令。比如說：
png(file = "mygraphic.png", width = 400, height = 350) plot(x = rnorm(10), y = rnorm(10), main = "example")dev.off( )
這樣做的好處是不僅能夠畫出更好的統(tǒng)計圖，并且當你忘記如何手動操作繪圖時，你會有辦法在接下來的時間里重新創(chuàng)建一樣的圖形。
2. 打印圖形請用PDF格式
如果你打算打印圖形，則需要使用基于向量的格式。這意味著圖形是一個獨立的尺度格式表示的，它可以在任何尺寸或大或小的創(chuàng)建不產(chǎn)生鋸齒線或像素化文本。這樣的圖形你在打印機上打印時，即使打印機的圖形被放大或縮小，不管打印機的每一點（每英寸點數(shù)）高低，線條都會顯得平滑，文字也會清晰無比。
PDF（通過pdf()命令）是最好的選擇：無處不在的PDF閱讀器讓你輕松地在Windows、MacOS以及Linux上面瀏覽你的圖片。另外高質(zhì)量的PDF圖形也幾乎可以在任何打印機上打印出來。無論對方是否有高質(zhì)量的圖片要求，用PDF圖形格式發(fā)送郵件都是最好的選擇。
3. 網(wǎng)頁顯示請用PNG格式
PDF格式不大方便嵌入到網(wǎng)頁中去，作為替代你需要使用基于像素的格式。GIF是一直以來廣受歡迎的格式，但也有一些局限性（尤其是在使用多種顏色的圖形，像圖像圖在GIF中看起來就不大正確）。這種情形下最好的選擇是PNG格式，可以由png()命令生成，大多數(shù)瀏覽器都可以較好地支持PNG圖形顯示。
使用png()時你需要做的選擇是像素圖形的尺寸（具體包括指定寬度和高度的參數(shù)）。x維度的選擇是最重要的：理想的情況是，你希望整個圖形立刻在屏幕上全部出現(xiàn)，而不是需要觀眾拖動水平滾動條來看到整個圖形。
現(xiàn)在幾乎每個顯示器都超過800像素，所以寬度=800對于全屏圖形是一個不錯的選擇。如果你的圖表需要適合一個欄目（比如一個博客條目），你可能想把它縮減到400像素。選擇基于你所需的縱橫比Y維（見# 6，下同），在大多數(shù)情況下我發(fā)現(xiàn)選擇一個較小的y （約85-90% x）效果很好。
如果你不能提前確定網(wǎng)頁上的圖形有多大，一個簡單的訣竅是提高分辨率（任一方向超過1200像素），并使用height 或者 width = options（無需同時指定，以保存寬高比）為HTML中的img標簽縮小尺寸。 這會使你的頁面加載速度變慢，但是大多數(shù)瀏覽器在調(diào)整圖像大小時都能保持圖像質(zhì)量。（生成高分辨率PNG文件時，請參閱＃5中的一些注意事項。）
記?。罕M管顯示分辨率變低使得最終圖形中所含細節(jié)信息越少，但一些情況我們只需要大尺寸下的效果。
4. 對于文檔或者細節(jié)，請?zhí)岣邎D形分辨率
如果你在Word或PowerPoint之類的文檔中插入圖形，那么像PDF這樣的向量格式圖片在理論上是最好的，因為它與尺寸無關。然而，在實踐中微軟的產(chǎn)品大多不能可靠地處理嵌入式矢量圖形：盡管在經(jīng)過一些努力后，圖片在打印時看起來正常，但是編輯或檢查包含矢量圖形的文檔可能會很麻煩（開源的LaTeX處理起來更好，內(nèi)嵌的PostScript是最好的選擇）。
在這種情況下，折衷的辦法是使用PNG作為Web示例，但要需要高得多的分辨率。在Word中，你可以調(diào)整圖形尺寸，高分辨率會使得你在調(diào)整尺寸時獲得充分的靈活性。我建議在標準打印機的最長邊上至少要有1200個像素。如果你的圖片正在專業(yè)印刷（例如在一本書或海報上），請向你的印刷店咨詢他們的建議（他們可能需要一個PostScript或一個非常高分辨率的TIFF文件）。
5. 認真選擇尺寸
R一直都有一個以英寸為單位的圖形真實尺寸的概念，獨立于用于渲染PNG的像素數(shù)或?qū)嶋H大小，PDF可以在打印時放大或縮小。當你在圖形上使用文本時，維度的選擇將會非常重要。
R使用X和Y軸上的圖形英寸數(shù)來確定頁面上所添加的文本的實際寬度和高度。一般而言，隨著英寸的圖形尺寸變大，文本相對于圖形的大小變??；相反，對于較小的圖形，文本相對于圖形元素變得更大。你可以正確使用cex選項來執(zhí)行文字繪圖命令，但總感覺略微繁瑣。
PDF圖形是最容易處理的，你可以方便地設置圖形寬度和高度。即使你計劃在巨幅海報上展示你的圖表，最好還是保持7-10英寸的圖形尺寸。這是一個適合A4（公制）紙的尺寸。由于PDF是可伸縮的，你可以放縮你的圖形，但無論你怎樣操作，請保證最后的圖片是一個相對舒適的尺寸。
PNG格式就有點惡搞了。R默認每英寸像素大小為72，當你增加圖形像素的時候圖形尺寸也在增加。這是一個400x350像素默認設置的圖形實例：
png(file = "animals72.png", width = 400, height = 350, res = 72)plot(Animals, log="xy", type="n", main = "Animal brain/body size")text(Animals, lab=row.names(Animals))dev.off()
R假設圖的面積是5.55英寸，所以默認的文本大小相對于圖本身來說是稍大一點的。你可以將此參數(shù)與PNG參數(shù)進行更正，PNG指定每英寸像素數(shù)。像素越小，以英寸為單位的面積越大，相對于圖形的文本越小。讓我們看看把這個降到45英寸時會發(fā)生什么：
png(file = "animals45.png", width = 400, height = 350, res = 45)plot(Animals, log="xy", type="n", main= "Animal brain/body size")text(Animals, lab=row.names(Animals))dev.off()
注意圖標題和文本標簽都變得很小，圖形看起來也不那么擁擠了。我喜歡選擇一個在8-10英寸范圍內(nèi)給出x尺寸的分辨率（這里是400/45＝8.33英寸）。
6. 考慮圖形寬高比
R的PDF圖形驅(qū)動程序默認情形下會生成一個7x7英寸的方框，所以對于PNG圖形而言選擇相同X和Y軸的像素分辨率極具吸引力。但有些圖形的寬度看起來要比上面的大得多（比如說時間序列圖）。
選擇PDF或者PNG圖形像素時要考慮圖形的寬高比，并且選擇跟數(shù)據(jù)相適宜的X和Y軸比率。但不管你怎么操作，都不要把默認值當回事，要及時根據(jù)圖形大小調(diào)整寬高比，不然的話你的圖形元素可能會丑到變形。
另外還需要記住，在PDF或PNG調(diào)用中設置的圖形維度包括圖本身周圍的所有外部邊距，默認情況下，它們在所有方面都不是相同的尺寸。你需要相應地調(diào)整圖形大小，或者重新設置邊距，如下一個tips所言。
7. 圖形外部邊距不用的盡量刪除
R在標題圖形的頂部、軸標簽的底部和左側(cè)會預留空間。如果你的圖形不包含任何這樣的標簽，那么使用這個空間來繪制一些圖形元素是一個不錯的主意。這使得你的圖形更容易嵌入到一個網(wǎng)頁或文檔中而不必亂用裁剪。如果你以后需要在更小的尺寸上復制你的圖，這就會變得容易很多，其中預留給標簽的空間可以占據(jù)繪圖區(qū)域的很大一部分。且看如下例子：
png(file = "notitle.png", width = 400, height = 350)par(mar = c(5, 3, 2, 2) + 0.1) hist(rnorm(100), ylab = NULL, main = NULL)dev.off( )
Mar參數(shù)中的4個數(shù)據(jù)分別表示圖形下左中右與各自邊線的距離，比如頂部邊距默認為4.1，我這里把減小到了2.1，生成的柱狀圖與原圖相比就要更緊湊一點了。
8. 圖形保真
當計算機屏幕上顯示對角線時，屏幕上的點與矩形網(wǎng)格會出現(xiàn)不完全對齊的現(xiàn)象。這會使線條看起來像鋸齒形的，而不是平滑地上升。圖形保真可以避免出現(xiàn)這樣的情況，采用自動使用灰色像素線不完全填充屏幕上的像素，可以減少這種鋸齒效應使得線條在屏幕上看起來更加平滑。
當你的圖形時PDF格式就不用擔心這種情況了，PDF會自動處理這一問題。但如果是PNG那就要需要對圖形保真處理一下了。下圖分別是沒有經(jīng)過保真處理和經(jīng)過處理之后的圖形對比。顯而易見的是處理后的圖形文本更加清晰并且曲線也很平滑。
9. 永遠不要使用JPEG格式
你可能會嘗試在Web上使用JPEG（又名JPG）圖形格式，但這是一個餿主意。JPEG適用于類似照片的圖像，但在典型的R圖形中引入了圍繞線條和字母的模糊處理過程，這使得另存為JPEG格式的R統(tǒng)計圖模糊不堪。將PNG格式轉(zhuǎn)換為JPEG格式或許能為你節(jié)省那么幾KB的內(nèi)存，但得犧牲圖片質(zhì)量這樣的代價。
10. 要具有創(chuàng)造性
當然，做一張讓人稱贊的統(tǒng)計圖的最重要的建議是：做一個漂亮的圖形！定量數(shù)據(jù)的圖形顯示在某種程度上比數(shù)學推導更具藝術性，但作為一個一般規(guī)則，要想讓你的數(shù)據(jù)用圖形講述故事，這需要一段時間和精力的投入。幸運的是，R為你提供了所有的工具，圖形所需的任何元素都可以在R中實現(xiàn)完美的搭配。當然了，長時間的嘗試與摸索是不可或缺的。
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)對象要么是向量，要么是矩陣，若不是，則要進行數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)類型進行轉(zhuǎn)換
barplot(d)? #所有參數(shù)默認
?barplot
常見參數(shù)就不贅述了，幾個個人認為比較重要參數(shù)如下
names.arg----在每個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)為矩陣的時候用，如果legend.text為true，則height的行名稱非空時將用作標簽。
horiz----默認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）。 可以以單個數(shù)字或每個小節(jié)一個數(shù)字的形式給出。 如果height是一個矩陣，并且next為TRUE，則可以用兩個數(shù)字指定空間，其中第一個是同一組中的條形之間的間隔，第二個是組之間的間隔。 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)計變換，position參數(shù)為柱狀圖形式，position= 'fill'（圖形元素堆疊且高度標準化為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畫圖在某個坐標系中，facet將繪圖窗口分成若干子窗口用來生成數(shù)據(jù)中不同子集的圖形
# labs為標題，theme為設置標題參數(shù)，axis.title為軸標題信息，axis.text為軸注釋文本，axis.text.x表示設置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))
你先寫一個函數(shù),然后在R的界面加載
新建一個腳本:
fun-function(x){
if(x=0 x=3) y=3*x+2
else y=2*x-0.5*x^2
y
}
保存為fun.R
然后在R界面里
source("fun.R")
x-seq(0,6,0.01) 每隔0.01取一個點
y-fun(x)
plot(x,y)
前面我給大家詳細介紹過
?GO簡介及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這個包繪制GO富集分析氣泡圖和柱形圖的時候，發(fā)現(xiàn)GO條目的名字都重疊在一起了。
氣泡圖
柱形圖
這個圖別說美觀了，簡直不忍直視。經(jīng)過我的認真研究，發(fā)現(xiàn)跟R版本有關。前面我給大家展示的基本都是R 3.6.3做出來的圖。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，相應的R包也在不停的更新。我把繪制氣泡圖和柱形圖相關的函數(shù)拿出來認真的研究了一下，終于發(fā)現(xiàn)的癥結(jié)所在。
dotplot這個函數(shù)，多了個 label_format 參數(shù)
我們來看看這個參數(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
原來這個參數(shù)默認值是30，當標簽的長度大于30個字符就會被折疊，用多行來展示。既然問題找到了，我們就來調(diào)節(jié)一下這個參數(shù)，把他設置成100，讓我們的標簽可以一行展示。
是不是還是原來的配方，還是熟悉的味道
同樣的柱形圖，我們也能讓他恢復原來的容貌。
關于如何使用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
重慶分公司
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