前言
一、ggpubr-一键绘制出版级论文配图 二、可视化学习圈子是干什么的？ 三、系统学习可视化 四、猜你喜欢
前言
我们的可视化课程上线啦！目前课程的主要方向是 科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法，后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。课程免费新增，这点绝对良心！
我们的可视化学习社群上线啦！，可视化学习社区以我的书籍《科研论文配图绘制指南-基于Python/R》为基础进行拓展，提供「课堂式」教学视频，还有更多拓展内容，可视化技巧远超书籍本身，书籍修正和新增都会分享到圈子里面~~
参与课程或者圈子的你将获取到：学员答疑、可视化资源分享、可视化技巧补充、可视化业务代做(学员和甲方对接)、副业交流、提升认知等等。
ggpubr-一键绘制出版级论文配图
在和学员交流问题的时候，很多刚入门的同学都在咨询：
如何能让自己绘制的图形快速符合论文出版需求，而不是花费时间去设置图层属性？
我想这应该是很多刚学习可视化的同学都会遇到的问题，今天这篇推文就给大家推荐一个非常好用的、可以一键绘制出版级别论文配图的可视化工具-「ggpubr」
「ggpubr介绍」
ggpubr是一个基于ggplot2的R语言可视化绘图工具包，它提供了一系列简单易用的函数，用于创建高质量的出版级别的统计图形。
ggpubr的目标是简化复杂的绘图操作，使用户能够通过几行代码快速创建美观且具有信息丰富的图形。
安装
在R中安装ggpubr可以使用以下命令：
install.packages("ggpubr")
主要特点
ggpubr是一个基于ggplot2的扩展，因此它继承了ggplot2的所有功能，并添加了更多的实用功能和自定义选项。 ggpubr提供了一系列简单易用的函数，使用户能够快速创建各种常见的统计图形，如线图、散点图、柱状图、箱线图、直方图、小提琴图、QQ图、核密度图、热力图和配对图等。 ggpubr支持处理多组数据、分组、堆叠、分面、添加回归线、椭圆、置信区间、自定义标记等功能，可以满足各种不同的数据展示需求。 ggpubr提供了丰富的主题和样式选项，使用户可以轻松地自定义图形的外观和风格，以适应不同的出版和展示要求。 ggpubr支持将图形保存为多种常见的图像文件格式，如PNG、JPEG和PDF等，方便用户进行数据分析和结果呈现。
主要功能和绘图函数：
ggline()：创建线图，用于展示变量之间的趋势和关系。可以支持多组数据，自动添加置信区间和显著性标记。
ggscatter()：创建散点图，用于展示两个连续变量之间的关系。支持添加回归线、椭圆和置信区间。
ggbarplot()：创建柱状图，用于展示不同组别之间的比较。可以设置分组、堆叠和分面。
ggboxplot()：创建箱线图，用于展示不同组别之间的分布差异。支持分组、分面和添加自定义标记。
gghistogram()：创建直方图，用于展示单一变量的分布情况。可以设置分组、密度曲线和填充颜色。
ggviolin()：创建小提琴图，用于展示不同组别之间的分布情况。支持分组、分面和添加自定义标记。
ggqqplot()：创建QQ图，用于检验数据是否符合正态分布。支持添加参考线和自定义颜色。
ggdensity()：创建核密度图，用于展示单一变量的分布情况。支持分组、填充颜色和密度曲线。
ggheatmap()：创建热力图，用于展示两个变量之间的相关性。支持调整颜色映射、标签和注释。
ggpaired()：创建配对图，用于展示两组配对数据之间的差异。支持添加连线、置信区间和显著性标记。
「ggpubr可视化案例」
更多关于ggpubr工具包的语法和绘图函数，读者可参考：ggpubr包官网[1]
《科研论文配图绘制指南基于Python》📖订阅链接如下：
喜欢的同学，千万别错过啦！
可视化学习圈子是干什么的？
科研论文配图书籍学习圈子主要通过以下几个方面，给大家带来比纸质书籍更丰富的学习内容：
直播教学，和读者零距离互动交流 及时修正勘误和定期新增绘制知识点 拓展衍生，绘图知识点远超书籍本身 直播视频+拓展资料+答疑，学习更高效
「PS」：我们直播教学内容为课堂式教学，原作者带着大家对书籍一章、一节、一页的进行教学。而且直播的视频都会通过剪辑后整理成课程，圈子中的同学可以免费、反复观看。当然，新增内容和定期答疑，直播也是如此。
为何会有这个书籍学习社群？无门槛的微信群难免会鱼龙混杂，问题和质量都无法得到保证，而且一些关键问题经常被淹没，且没有沉淀价值。
随着添加我微信的人日益增多，向我提问的人也越来越多，随便回答一下就太不负责任了；不回答也不是很好；如果都仔细回答，我也有自己的工作并且确实很忙，真的有点心有余而力不足！所以我才会建立这么一个渠道来沉淀我的可视化技巧和分享经验，以及给大家提供一个坚持学习的平台。
微信扫码下方二维码即可参与我们的书籍学习圈子啦：
系统学习可视化
当然，在学习数据可视化的道路上，你也有很多问题得不到解答，也可以加入我们的可视化课程(可视化系列课程推文)后，在学员群里和大家一起谈论，一起进步，或者直接向我提问。如果我觉得你的问题很具有普适性，我会把它写成文章发布在公众号上，让更多人看到，有关我们数据可视化系列课程的服务内容，可以参考下面的 阅读原文。
猜你喜欢
ggpubr包官网: https://rpkgs.datanovia.com/ggpubr/index.html。
