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文献图片展示:
1、加载R包(未安装需要自行安装):
library(ggplot2) # Create Elegant Data Visualisations Using the Grammar of Graphics
library(reshape2) # Flexibly Reshape Data: A Reboot of the Reshape Package
library(randomcoloR) # Generate Attractive Random Colors
library(dplyr) # A Grammar of Data Manipulation
2、加载数据(随机编写,无实际意义)并按照绘图格式要求处理数据:
###加载绘图数据(随机编写,无实际意义)
df_box <- read.table("data.txt",header = 1,check.names = F,sep = "\t")
df_point <- read.table("Group.txt",header = 1,check.names = F,sep = "\t")
##将数据转换为长数据格式
data_box <- melt(df_box, id.vars = c("Sample"))
data_point <- melt(df_point, id.vars = c("Sample"), variable.name = "Group")
##指定x轴分类变量顺序
data_box$Sample <- factor(data_box$Sample, levels = df_box$Sample)
data_point$Sample <- factor(data_point$Sample, levels = df_point$Sample)
3、绘图模板展示(模板部分注释源码及原始测试数据可在公众号后台查看具体获取方式):
palette <- distinctColorPalette(25)
ggplot(data_box, aes(Sample, value))+
stat_boxplot(geom = "errorbar", width=0.4)+
geom_boxplot(aes(fill=Sample),outlier.color = NA, show.legend = F)+
geom_jitter(color = "grey80", size = 1, width = 0.15, alpha = 0.7)+
scale_fill_manual(values = palette)+
labs(x=NULL, y="This is y-axis")+
theme_bw()+
theme(panel.grid = element_blank(),
axis.text.x = element_blank(),
axis.text.y = element_text(size = 10, color = "black"),
axis.title = element_text(size = 13, color = "black"))->p1
ggplot(data = data_point[data_point$value==1,],
aes(Sample, Group))+
geom_point(aes(color = Group), show.legend = F,
size = 3)+
scale_color_manual(values = c("#3be8b0","#1aafd0","#6a67ce","#ffb900","#fc636b"))+
labs(x=NULL, y=NULL)+
theme_classic()+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 0.5,
size = 9, color = "black"),
axis.text.y = element_text(size = 9, color = "black"),
axis.line = element_blank(),
axis.ticks = element_blank())->p2
library(aplot)
p1 %>% insert_bottom(p2, height = 0.5)
需要附带注释的源码及测试数据请查看下方绘图模板获取方式!!
PS: 以上内容是小编个人学习代码笔记分享,仅供参考学习,欢迎大家一起交流学习。
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