r语言怎么画go条目图 r语言和go语言

[R语言] GO富集分析可视化 GOplot::GOCircle

查看GOplot内示例数据的格式，对自己的数据做处理

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观察结论：

观察自己的两个数据表：

table.legend 设置为T时会显示表格

本图中表格和图例是出图后剪切拼合而成，没有用R中的拼图包

R语言高质量绘图的10条tips

在这篇文章开始之前我想你一定学习了大量如何用R绘制精美的统计图的方法，现在是时候向大家展示你的图形了。你可能会将你的统计图形打印出来，或者是插入到文档中去，或者把它发布到网上，只要你保证最后让大家看到的图别丑到天际就行。这里要跟大家分享10条如何让你的统计图看起来完美无缺的建议。

1. 从脚本中调用正确的设备驱动程序

用软件生成图片后直接点“另存为”某种格式的图片保存方法看起来6得飞起。然而这种快捷方法不能进行图形设置，甚至有些情况下文件格式都是默认的。如果在图形创建完成后再去手动调整图形尺寸的话，你可能会得到一些不期望看到结果（比如说你画出的圆形看起来像是椭圆）。同样的原因，也尽量避免使用 dev.copy 这样的命令，尽管这要节省不少事。

最好的方法是创建一个脚本文件然后用命令调用设备驱动程序（通常是pdf或者png格式），运行绘图代码，然后用一个dev.off() 结束命令。比如说：

png(file = "mygraphic.png", width = 400, height = 350) plot(x = rnorm(10), y = rnorm(10), main = "example")dev.off( )

这样做的好处是不仅能够画出更好的统计图，并且当你忘记如何手动操作绘图时，你会有办法在接下来的时间里重新创建一样的图形。

2. 打印图形请用PDF格式

如果你打算打印图形，则需要使用基于向量的格式。这意味着图形是一个独立的尺度格式表示的，它可以在任何尺寸或大或小的创建不产生锯齿线或像素化文本。这样的图形你在打印机上打印时，即使打印机的图形被放大或缩小，不管打印机的每一点（每英寸点数）高低，线条都会显得平滑，文字也会清晰无比。

PDF（通过pdf()命令）是最好的选择：无处不在的PDF阅读器让你轻松地在Windows、MacOS以及Linux上面浏览你的图片。另外高质量的PDF图形也几乎可以在任何打印机上打印出来。无论对方是否有高质量的图片要求，用PDF图形格式发送邮件都是最好的选择。

3. 网页显示请用PNG格式

PDF格式不大方便嵌入到网页中去，作为替代你需要使用基于像素的格式。GIF是一直以来广受欢迎的格式，但也有一些局限性（尤其是在使用多种颜色的图形，像图像图在GIF中看起来就不大正确）。这种情形下最好的选择是PNG格式，可以由png()命令生成，大多数浏览器都可以较好地支持PNG图形显示。

使用png()时你需要做的选择是像素图形的尺寸（具体包括指定宽度和高度的参数）。x维度的选择是最重要的：理想的情况是，你希望整个图形立刻在屏幕上全部出现，而不是需要观众拖动水平滚动条来看到整个图形。

现在几乎每个显示器都超过800像素，所以宽度=800对于全屏图形是一个不错的选择。如果你的图表需要适合一个栏目（比如一个博客条目），你可能想把它缩减到400像素。选择基于你所需的纵横比Y维（见# 6，下同），在大多数情况下我发现选择一个较小的y （约85-90% x）效果很好。

如果你不能提前确定网页上的图形有多大，一个简单的诀窍是提高分辨率（任一方向超过1200像素），并使用height 或者 width = options（无需同时指定，以保存宽高比）为HTML中的img标签缩小尺寸。这会使你的页面加载速度变慢，但是大多数浏览器在调整图像大小时都能保持图像质量。（生成高分辨率PNG文件时，请参阅＃5中的一些注意事项。）

记住：尽管显示分辨率变低使得最终图形中所含细节信息越少，但一些情况我们只需要大尺寸下的效果。

4. 对于文档或者细节，请提高图形分辨率

如果你在Word或PowerPoint之类的文档中插入图形，那么像PDF这样的向量格式图片在理论上是最好的，因为它与尺寸无关。然而，在实践中微软的产品大多不能可靠地处理嵌入式矢量图形：尽管在经过一些努力后，图片在打印时看起来正常，但是编辑或检查包含矢量图形的文档可能会很麻烦（开源的LaTeX处理起来更好，内嵌的PostScript是最好的选择）。

在这种情况下，折衷的办法是使用PNG作为Web示例，但要需要高得多的分辨率。在Word中，你可以调整图形尺寸，高分辨率会使得你在调整尺寸时获得充分的灵活性。我建议在标准打印机的最长边上至少要有1200个像素。如果你的图片正在专业印刷（例如在一本书或海报上），请向你的印刷店咨询他们的建议（他们可能需要一个PostScript或一个非常高分辨率的TIFF文件）。

5. 认真选择尺寸

R一直都有一个以英寸为单位的图形真实尺寸的概念，独立于用于渲染PNG的像素数或实际大小，PDF可以在打印时放大或缩小。当你在图形上使用文本时，维度的选择将会非常重要。

R使用X和Y轴上的图形英寸数来确定页面上所添加的文本的实际宽度和高度。一般而言，随着英寸的图形尺寸变大，文本相对于图形的大小变小；相反，对于较小的图形，文本相对于图形元素变得更大。你可以正确使用cex选项来执行文字绘图命令，但总感觉略微繁琐。

PDF图形是最容易处理的，你可以方便地设置图形宽度和高度。即使你计划在巨幅海报上展示你的图表，最好还是保持7-10英寸的图形尺寸。这是一个适合A4（公制）纸的尺寸。由于PDF是可伸缩的，你可以放缩你的图形，但无论你怎样操作，请保证最后的图片是一个相对舒适的尺寸。

PNG格式就有点恶搞了。R默认每英寸像素大小为72，当你增加图形像素的时候图形尺寸也在增加。这是一个400x350像素默认设置的图形实例：

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假设图的面积是5.55英寸，所以默认的文本大小相对于图本身来说是稍大一点的。你可以将此参数与PNG参数进行更正，PNG指定每英寸像素数。像素越小，以英寸为单位的面积越大，相对于图形的文本越小。让我们看看把这个降到45英寸时会发生什么：

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()

注意图标题和文本标签都变得很小，图形看起来也不那么拥挤了。我喜欢选择一个在8-10英寸范围内给出x尺寸的分辨率（这里是400/45＝8.33英寸）。

6. 考虑图形宽高比

R的PDF图形驱动程序默认情形下会生成一个7x7英寸的方框，所以对于PNG图形而言选择相同X和Y轴的像素分辨率极具吸引力。但有些图形的宽度看起来要比上面的大得多（比如说时间序列图）。

选择PDF或者PNG图形像素时要考虑图形的宽高比，并且选择跟数据相适宜的X和Y轴比率。但不管你怎么操作，都不要把默认值当回事，要及时根据图形大小调整宽高比，不然的话你的图形元素可能会丑到变形。

另外还需要记住，在PDF或PNG调用中设置的图形维度包括图本身周围的所有外部边距，默认情况下，它们在所有方面都不是相同的尺寸。你需要相应地调整图形大小，或者重新设置边距，如下一个tips所言。

7. 图形外部边距不用的尽量删除

R在标题图形的顶部、轴标签的底部和左侧会预留空间。如果你的图形不包含任何这样的标签，那么使用这个空间来绘制一些图形元素是一个不错的主意。这使得你的图形更容易嵌入到一个网页或文档中而不必乱用裁剪。如果你以后需要在更小的尺寸上复制你的图，这就会变得容易很多，其中预留给标签的空间可以占据绘图区域的很大一部分。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参数中的4个数据分别表示图形下左中右与各自边线的距离，比如顶部边距默认为4.1，我这里把减小到了2.1，生成的柱状图与原图相比就要更紧凑一点了。

8. 图形保真

当计算机屏幕上显示对角线时，屏幕上的点与矩形网格会出现不完全对齐的现象。这会使线条看起来像锯齿形的，而不是平滑地上升。图形保真可以避免出现这样的情况，采用自动使用灰色像素线不完全填充屏幕上的像素，可以减少这种锯齿效应使得线条在屏幕上看起来更加平滑。

当你的图形时PDF格式就不用担心这种情况了，PDF会自动处理这一问题。但如果是PNG那就要需要对图形保真处理一下了。下图分别是没有经过保真处理和经过处理之后的图形对比。显而易见的是处理后的图形文本更加清晰并且曲线也很平滑。

9. 永远不要使用JPEG格式

你可能会尝试在Web上使用JPEG（又名JPG）图形格式，但这是一个馊主意。JPEG适用于类似照片的图像，但在典型的R图形中引入了围绕线条和字母的模糊处理过程，这使得另存为JPEG格式的R统计图模糊不堪。将PNG格式转换为JPEG格式或许能为你节省那么几KB的内存，但得牺牲图片质量这样的代价。

10. 要具有创造性

当然，做一张让人称赞的统计图的最重要的建议是：做一个漂亮的图形！定量数据的图形显示在某种程度上比数学推导更具艺术性，但作为一个一般规则，要想让你的数据用图形讲述故事，这需要一段时间和精力的投入。幸运的是，R为你提供了所有的工具，图形所需的任何元素都可以在R中实现完美的搭配。当然了，长时间的尝试与摸索是不可或缺的。

R语言画图-条形图，堆叠条形图（ggplot2）

1. barplot函数

a=matrix(1:18,2)

[,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数据类型

[1] "matrix"

注意barplot函数对象要么是向量，要么是矩阵，若不是，则要进行数据数据类型进行转换

barplot(d) #所有参数默认

?barplot

常见参数就不赘述了，几个个人认为比较重要参数如下

names.arg----在每个条形图或条形图下绘制的名称向量。如果省略此参数，那么如果它是向量，则从height的names属性中获取名称；如果它是矩阵，则从列名称中获取名称。

legend.text----数据为矩阵的时候用，如果legend.text为true，则height的行名称非空时将用作标签。

horiz----默认false，为竖直条形图，改为TRUE，为水平条形图

beside---如果为FALSE，则将高度列描绘为堆叠的条，如果为TRUE，则将列描绘为并列的条

space---每根柱子之前留出的空间量（以平均柱子宽度的一部分为单位）。可以以单个数字或每个小节一个数字的形式给出。如果height是一个矩阵，并且next为TRUE，则可以用两个数字指定空间，其中第一个是同一组中的条形之间的间隔，第二个是组之间的间隔。如果未明确给出，则如果height为矩阵，并且next为TRUE，则默认为c（0,1），否则为0.2。

还有很多参数可以通过help()查询

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

安装加载包

install.package('ggplot2')

library(ggplot2)

#创建矩阵

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函数，geom从数据到几何图像，geom_bar为柱状图，geom_line为线型图等，aes形成映射，x轴为sample，y轴为value，堆叠为contion，geom_bar()函数为建立柱状图，stat参数-统计变换，position参数为柱状图形式，position= 'fill'（图形元素堆叠且高度标准化为1），position= 'stack'（图形堆叠图），参数position= 'dodge'（并列数据，非堆叠展示），coord画图在某个坐标系中，facet将绘图窗口分成若干子窗口用来生成数据中不同子集的图形

# labs为标题，theme为设置标题参数，axis.title为轴标题信息，axis.text为轴注释文本，axis.text.x表示设置x轴的信息，还有更多参数详查ggplot2包

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语言，如何画图

你先写一个函数,然后在R的界面加载

新建一个脚本:

fun-function(x){

if(x=0 x=3) y=3*x+2

else y=2*x-0.5*x^2

}

保存为fun.R

然后在R界面里

source("fun.R")

x-seq(0,6,0.01) 每隔0.01取一个点

y-fun(x)

plot(x,y)

【R语言】解决GO富集分析绘图，标签重叠问题

前面我给大家详细介绍过

☞GO简介及GO富集结果解读

☞四种GO富集柱形图、气泡图解读

☞GO富集分析四种风格展示结果—柱形图，气泡图

☞KEGG富集分析—柱形图，气泡图，通路图

☞ DAVID GO和KEGG富集分析及结果可视化

也用视频给大家介绍过

☞ GO和KEGG富集分析视频讲解

最近有粉丝反映说，利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候，发现GO条目的名字都重叠在一起了。

气泡图

柱形图

这个图别说美观了，简直不忍直视。经过我的认真研究，发现跟R版本有关。前面我给大家展示的基本都是R 3.6.3做出来的图。很多粉丝可能用的都是最新版本的R 4.1.2。

我们知道R的版本在不停的更新，相应的R包也在不停的更新。我把绘制气泡图和柱形图相关的函数拿出来认真的研究了一下，终于发现的症结所在。

dotplot这个函数，多了个 label_format 参数

我们来看看这个参数究竟是干什么用的，看看参数说明

label_format :

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

原来这个参数默认值是30，当标签的长度大于30个字符就会被折叠，用多行来展示。既然问题找到了，我们就来调节一下这个参数，把他设置成100，让我们的标签可以一行展示。

是不是还是原来的配方，还是熟悉的味道

同样的柱形图，我们也能让他恢复原来的容貌。

关于如何使用R做GO和KEGG富集分析，可参考下文

GO和KEGG富集分析视频讲解

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