ggplot2扩展

生信喵

背景
      
       ggplot2 色轮图
一、默认修改颜色

1. mtcars$cyl <- as.factor(mtcars$cyl)
   
2. p <- ggplot(mtcars, aes(x=cyl, y=mpg, fill=cyl)) +geom_boxplot()
   
3. p+scale_fill_brewer(palette = "Set2")
   
4. p+scale_fill_manual(values = c("red","green","blue"))

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       离散型数据修改 ggplot2 默认配色

1. p <- ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg,color=mpg)) +geom_point()
   
2. p
   
3. #两种渐变色
   
4. p+scale_color_gradient(low = "yellow",high = "red")
   
5. #三种渐变色
   
6. p+scale_color_gradient2(low = "yellow",mid = "orange",high = "red")

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       为连续型数据增加两种渐变色

二、ggsci：科学文献配色

1. library(ggsci)
   
2. mtcars$cyl <- as.factor(mtcars$cyl)
   
3. p <- ggplot(mtcars, aes(x=cyl, y=mpg, fill=cyl)) +geom_boxplot()
   
4. p
   
5. #查看帮助文档
   
6. # help(package="ggsci")
   
7. p+scale_fill_aaas()
   
8. p+scale_fill_npg() #nature配色
   
9. p+scale_fill_nejm()
   
10. p+scale_fill_jama()
    
11. p+scale_fill_lancet()

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       利用 ggsci 调整为 nature 杂志配色

三、ggthemes：常见期刊主题

1. library(ggthemes)
   
2. p
   
3. p+theme_economist()
   
4. p+theme_wsj()
   
5. p+theme_excel()
   
6. p+theme_stata()

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       为 ggplot2 绘图调整以前的excel主题

四、绘图布局

1. library(ggplot2)
   
2. library(ggExtra)
   
3. data(mtcars)
   
4. 
   
5. # classic plot :
   
6. p <- ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg, color=cyl, size=cyl)) +
   
7.   geom_point() + theme(legend.position="none")
   
8. p
   
9. # Set relative size of marginal plots (main plot 10x bigger than marginals)
   
10. p1 <- ggMarginal(p, type="histogram", size=10)
    
11. p1
    
12. # Custom marginal plots:
    
13. p2 <- ggMarginal(p, type="histogram", fill = "slateblue", xparams = list(  bins=10))
    
14. p2
    
15. # Show only marginal plot for x axis
    
16. p3 <- ggMarginal(p, margins = 'x', color="purple", size=4)
    
17. p3

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       使用 ggExtra 布局p1


五、绘图组合

1. library(ggplot2)
   
2. library(gridExtra)
   
3. 
   
4. # Make 3 simple graphics:
   
5. g1 <- ggplot(mtcars, aes(x=qsec)) + geom_density(fill="slateblue")
   
6. g2 <- ggplot(mtcars, aes(x=drat, y=qsec, color=cyl)) + geom_point(size=5) +
   
7.   theme(legend.position="none")
   
8. g3 <- ggplot(mtcars, aes(x=factor(cyl), y=qsec, fill=cyl)) + geom_boxplot() +
   
9.   theme(legend.position="none")
   
10. g4 <- ggplot(mtcars , aes(x=factor(cyl), fill=factor(cyl))) +  geom_bar()
    
11. 
    
12. # Plots
    
13. grid.arrange(g2, arrangeGrob(g3, g4, ncol=2), nrow = 2)
    
14. grid.arrange(g1, g2, g3, nrow = 3)
    
15. grid.arrange(g2, arrangeGrob(g3, g4, ncol=2), nrow = 1)
    
16. grid.arrange(g2, arrangeGrob(g3, g4, nrow=2), nrow = 1)

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       利用 gridExtra 组合图形

六、ggpubr 绘图

1. library(ggpubr)
   
2. ggviolin(ToothGrowth, x = "dose", y = "len",add = "jitter", shape = "dose")
   
3. ggviolin(ToothGrowth, "dose", "len", fill = "dose",palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),
   
4.          add = "boxplot", add.params = list(fill = "white"))

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       利用 ggviolin 绘制小提琴图


七、plotly 交互绘图

1. library(plotly)
   
2. #查看版本
   
3. packageVersion('plotly')
   
4. p <- ggplot(mtcars, aes(x=cyl, y=mpg, fill=cyl)) +geom_boxplot()
   
5. ggplotly(p)

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      生成的一个网页，鼠标移动、放大、可存储到本地png。