前面给大家讲了☞ 【R语言】百分比表格删除两行重新计算百分比 ，有小伙伴对文中的两个堆积柱形图比较感兴趣。那么今天我们就来聊聊这两张图是如何绘制出来了。

我们还是以☞ 【R语言】百分比表格删除两行重新计算百分比 中的数据为例

就可以得到如下两张突击柱形图

删除行之前

删除行之后

参考 R绘制堆积柱形图 获取“all_pool_species_sample.txt” 文件

使用格式：hist(x,breaks=n,main="name",labels=FASLE,col="blue",border="red",freq=TRUE)

x 向量，直方图的数据

breaks 描直方图的断点,例如breaks=20表示画出20个柱子；

labels 逻辑变量，TRUE标出频数

main 标题

col 颜色

border外框颜色

freq 逻辑变量，TRUE为数据频数，默认为TRUE；FALSE则为密度

我们可以用lines画出数据的密度曲线

还可以画正态分布的密度曲线

使用格式 ggplot(data,aes(x=class))+geom_bar()

x 绘制的数据

或者 ggplot(data,aes(y=class))+geom_bar(),则类型分布在y轴

当想看在该因素中其他因素的情况，可以利用fill进行绘制，得出叠堆条形图

横向的柱状

大多数时候我们想比较多个组直接某些因素的情况，例如有时候我们要画几个样本中各个细胞比例的情况

这是我们可以画堆叠条形图

此时不好比较，我们可以把同类型细胞放在一块比较，即横坐标变为细胞类型

在实验过程中可以采用容易分析的形式进行比较

以上是基本绘制的参数，此外还有美化的一些参数

labs 横纵坐标轴的名称

ggttitle 标题名称

geom_bar(width= )设置条形大小，默认情况下，设置为数据分辨率的90%。

theme_bw() 改变背景颜色

scale_fill_manual 自定义颜色

更多参数见 R语言绘图——数据可视化ggplot2 介绍和主要的参数

>a=matrix(1:18,2)

>a

     [,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='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))+coord_flip() #加的函数可实现水平柱状图展示

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))