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❝本节来详细介绍一下云雨图绘制的两种展示方式，数据使用iris数据集，图形无实际意义仅做绘图展示，仅供参考。购买过小编绘图文档的朋友可在所加的交流群内获取下载，有需要的朋友可关注文末介绍购买小编的R绘图文档。购买前请咨询，零基础不要买
结果图
图形解读
❝左侧图通过半边小提琴图+箱线图+散点图组合而成，适合展示数据的密度和个体点的具体分布。右侧图则通过密度分布图+箱线图+点云图的形式来进行展示，视觉效果更加丰富，既可以看到分布的形状，也能通过点云了解数据的个体情况，还能展示不确定性和置信区间，信息量更大。
代码展示
library(tidyverse)
library(gghalves)
library(ggdist)
library(patchwork)
p1 <- iris %>% ggplot(aes(Species,Sepal.Length,fill=Species,color=Species))+
geom_half_violin(color = "black",side = "top") +
geom_boxplot(color = "black", width = 0.08, staplewidth = 0.4, outliers = FALSE,
position = position_nudge(x =-0.1)) +
geom_half_point(range_scale = 0.3,
position = position_nudge(x=-0.5)) +
scale_fill_manual(values=c("#FF8C00","#A034F0","#159090"))+
scale_color_manual(values=c("#FF8C00","#A034F0","#159090"))+
coord_flip(clip="off") +
labs(x=NULL,y=NULL) +
theme(plot.margin=unit(c(0.5,0.5,0.5,0.5),units="cm"),
panel.background=element_blank(),
plot.background = element_blank(),
axis.text.x = element_text(color="black"),
axis.text.y=element_text(color=c("#FF8C00","#A034F0","#159090"),size=11),
axis.line.x=element_line(color="black"),
axis.ticks.y=element_blank(),
legend.position="none")
p2 <- iris %>%
ggplot(aes(Species,Sepal.Length,fill=Species,color=Species))+
geom_boxplot(color = "black", width = 0.08, staplewidth = 0.4, outliers = FALSE) +
# 绘制密度分布图
stat_halfeye(adjust = 0.5, width = 0.5, justification = -0.3, .width = 0, point_colour = NA)+
# 绘制点云图
geom_dots(side = "left", justification = 1.15,binwidth=0.05) +
scale_fill_manual(values=c("#FF8C00","#A034F0","#159090"))+
scale_color_manual(values=c("#FF8C00","#A034F0","#159090"))+
# 反转图形
coord_flip(clip="off") +
labs(x=NULL,y=NULL) +
theme(plot.margin=unit(c(0.5,0.5,0.5,0.5),units="cm"),
panel.background=element_blank(),
plot.background = element_blank(),
axis.text.x = element_text(color="black"),
axis.text.y=element_text(color=c("#FF8C00","#A034F0","#159090"),size=11),
axis.line.x=element_line(color="black"),
axis.ticks.y=element_blank(),
legend.position="none")
p1+p2 # 拼图
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