R语言绘图系列：

使用geom_label绘制标签散点图

绘制点，并通过nudge参数对标签进行x轴和y轴上的平移

使用angle参数对标签角度进行设置

geom_label可以使用fill对颜色进行填充,fontface设置字体，geom_text不能填充颜色

parse参数意思是前面传入的是一个数学表达式，size定义标签相对大小。

画一个散点图

annotate函数传入标签

添加矩形

添加短线段

2.1 guide_legend函数（主要参数：color, shape, size）

图例调整函数也属于标度函数的一类，但不可以直接使用加号来连接，必须放在函数中，作为一个参数。

guide_colorbar和guide_legend设置的是不同的图例，guide_colorbar定义色条图例，guide_legend定义普通图例。

2.2 标度函数scale

对于连续型变量，使用的参数是scale_xxx_continous()，对于分类型变量，使用的是scale_xxx_discrete()。

2.3：theme函数

在theme函数中，与图例有关的主要参数有：

标题主要有五种：主标题，副标题，角注，x轴标签和y轴标签

ggtitle()只能定义标题和副标题，默认的位置在左上角。

计算β多样性指数需要用到phyloseq包。它的安装方式不同于简单的install.packages（“phyloseq”）

有两种方法可以安装

1.先安装BiocManager

install.packages("BiocManager")

library("BiocManager")

BiocManager::install("phyloseq")

library("phyloseq")

2.source("https://bioconductor.org/biocLite.R")

biocLite("phyloseq")

#安装phyloseq

library("phyloseq")

安装并加载了phyloseq包后，开始读取数据，前面计算α多样性，用到的是read.table……

qiimedata <- import_qiime(otufilename = "feature-table.taxonomy.txt", mapfilename = "mapping_file.txt", treefilename = "tree.rooted.nwk", refseqfilename = "dna-sequences.fasta")

#读取数据，参数都是文件名，注意加后缀

#otufilename指定out表格，mapfilename指定map文件（分组数据)

#treefilename指定有根进化树文件

#refseqfilename指定代表序列文件

otu<-qiimedata@[email protected]

#从qiimedata里面提取otu

sum_of_otus<-colSums(t(otu))

#t_转置,colsums计算列的和,即计算各个otu检测到的总序列数，为了筛掉一些总序列数过低的otu（可能是测序错误）

sum_of_otus

#查看otu总序列数

selected_otu<-names(sum_of_otus)[sum_of_otus>10]

#获取总序列数大于10的otu id

sub_qiimedata <- prune_taxa(selected_otu, qiimedata)

#筛选总序列数大于10的otu的phyloseq数据

weighted_unifrac<-distance(sub_qiimedata,method = 'wunifrac')

#计算样本间加权unifrac

unweighted_unifrac<-distance(sub_qiimedata,method = 'unifrac')

#计算样本间非加权unifrac

bray_curtis <- distance(sub_qiimedata, method='bray')

write.table(as.matrix(bray_curtis),"bray_curtis.txt",sep = '\t',quote = FALSE,col.names = NA)

#保存距离矩阵

#计算样本间Bray-Curtis距离矩阵，method 可选" wunifrac ", " unifrac " ，"jaccard"等

pcoa_of_bray_curtis<-ordinate(physeq=sub_qiimedata,distance = 'bray',method = "PCoA")

#基于Bray-Curtis距离矩阵的PCoA排序分析

p<-plot_ordination(sub_qiimedata, pcoa_of_bray_curtis, type="samples", color="Group1",shape = "Group1")

#将PCoA排序分析结果可视化

library("ggplot2")

p<-p+ scale_colour_manual(values=c("#DC143C","#808000","#00CED1")) + geom_point(size=2) +ggtitle("PCoA of Bray-Curtis distance")+theme(text = element_text(size = 15))

#修改图形大小,ggtitle加标题,stat_ellipse加椭圆

#用scale_colour_manual(values=c())自定义颜色，可查颜色的16进制对照表

p

nmds_of_bray_curtis<-ordinate(physeq=sub_qiimedata,distance = 'bray',method = "NMDS")

#基于Bray-Curtis距离矩阵的NMDS排序分析

p1<-plot_ordination(qiimedata, nmds_of_bray_curtis, type="samples", color="Group1")

#将NMDS排序分析结果可视化

# color=“Group1”指定不同分组的点染不同颜色

p1

p1<-p1+ geom_point(size=3) +ggtitle("NMDS of Bray-Curtis distance") + stat_ellipse()+theme(text = element_text(size = 15))

#对图片进行适当修饰， stat_ellipse()加椭圆， ggtitle()加标题

ggsave(plot = p1,“nmds_of_bary_curtis.pdf",dpi = 300,width

PCoA中的两个点距离，接近β多样性指数

PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析，也称主分量分析或主成分回归分析法，首先利用线性变换，将数据变换到一个新的坐标系统中然后再利用降维的思想，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上。这种降维的思想首先减少数据集的维数，同时还保持数据集的对方差贡献最大的特征，最终使数据直观呈现在二维坐标系。

PCoA(Principal Co-ordinates Analysis)分析即主坐标分析，可呈现研究数据相似性或差异性的可视化坐标，是一种非约束性的数据降维分析方法，可用来研究样本群落组成的相似性或相异性。它与PCA类似，通过一系列的特征值和特征向量进行排序后，选择主要排在前几位的特征值，找到距离矩阵中最主要的坐标，结果是数据矩阵的一个旋转，它没有改变样本点之间的相互位置关系，只是改变了坐标系统。两者的区别为PCA是基于样本的相似系数矩阵(如欧式距离)来寻找主成分，而PCoA是基于距离矩阵(欧式距离以外的其他距离)来寻找主坐标。

NMDS图中两个点的距离的排序，接近β多样性指数的排序

R 有几种用于制作图形的系统，但 ggplot2 是最优雅和最通用的系统之一。与大多数其他图形包不同，ggplot2 具有基于图形语法的底层语法，它允许您通过组合独立组件来组合图形。如果想要更加了解ggplot2，请阅读 ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis ，可以从 https://ggplot2-book.org/getting-started.html 学习本书

所有的图都由数据data，想要可视化的信息，映射mapping（即数据变量如何映射到美学属性的描述）组成

1. 图层（layers） 是几何元素和统计变换的集合。几何对象，简称 geoms ，代表你在图中实际看到的东西：点、线、多边形等等。 统计转换，简称 stats ，总结数据:例如，装箱和计数观察，以创建一个直方图，或拟合一个线性模型。

2. Scales 将数据空间中的值映射到美学空间中的值。这包括颜色、形状和大小的使用。Scale还绘制图例和轴，这使得从图中读取原始数据值成为可能(反向映射)。

3. 坐标（coords） 或坐标系统描述如何将数据坐标映射到图形的平面。它还提供了轴和网格线来帮助读取图形。我们通常使用笛卡尔坐标系，但也可以使用其他一些坐标系，包括极坐标和地图投影。

4. 刻面（facet） 指定如何拆分数据子集并将其显示为小倍数。这也被称为条件反射或网格/格子。

5. theme 控制更精细的显示点，如字体大小和背景颜色。

ggplot2有许多参数，可根据需求自行选取，具体参数详情可见 https://ggplot2.tidyverse.org/reference/index.html

基础绘图：由 ggplot(data,aes(x,y))+geom_ 开始,至少包含这三个组件，可以通过"+"不断的添加layers, scales, coords和facets。

Geoms ：几何对象，通常，您将使用geom_函数创建层，以下为常用的图形：

geom_bar() ：直方图，条形图

geom_boxplot() ：box图

geom_density() ：平滑密度估计曲线

geom_dotplot() ：点图

geom_point() :点图

geom_violin() ：小提琴图

aes()，颜色、大小、形状和其他审美属性

要向绘图添加其他变量，我们可以使用其他美学，如颜色、形状和大小。

按照属性定义

它们的工作方式与 x 和 y 相同，aes()：

aes(displ, hwy, colour = class) #按照某个属性着色

aes(displ, hwy, shape = drv) #按照某个属性定义

aes(displ, hwy, size = cyl) #按照某个属性定义

整体自定义

geom_xxx(colour =自定义颜色)

geom_xxx(shape=形状编号)

geom_xxx(size =编号大小定义 0-10)

注意根据需求按照aes()还是geom进行添加属性

以下为R语言中各shape形状编号

scale控制如何将数据值转换为视觉属性的细节。

labs()和lims() 是对标签和限制进行最常见调整。

labs() ，主要对图形进行调整，注释等

labs()括号内参数：title主标题，subtitle副标题，caption右下角描述，tag左上角

xlab() ，x轴命名

ylab() ，y轴命名

ggtitle() ，标题

lims()

xlim() , xlim(a,b) 限制坐标(a，b)

ylim() ， ylim(a,b) 限制坐标(a，b)

scale_alpha() 透明度尺度

scale_shape() ， 搭配aes(shape=某个属性)使用

参数：name ，solid =T/F是否填充

scale_size()搭配aes(size=某个属性)使用

参数：name，range =c(0, 10)

1.适用于发散和定性的数据

a. scale_colour_brewer() ，scale_colour_brewer(palette =" ")，scale_colour_brewer(palette ="Green ")

palette来自RcolorBrewer包，所有面板：

b. scale_colour_manual()

scale_colour_manual(values=c( )) 可以 自定义颜色 ，常用的参数

values可直接定义颜色，但是建议使用命名向量，例如

values=c("8" = "red", "4" = "blue", "6" = "darkgreen", "10" = "orange")

PS：注意在aes(colour=factor()),一定要把因素转换为factor型，否则无效

2.适用于连续的值，渐变颜色

a. scale_colour_gradient()

scale_colour_gradient (low =" ",high=" ")，根据值大小定义颜色,创建两个颜色梯度(低-高)，

b. scale_colour_gradient2()

scale_colour_gradient2(low = " ",mid = " ",high = " ")创建一个发散的颜色梯度(低-中-高)

c. scale_colour_gradientn()

创建一个n色渐变，scale_colour_gradientn(colours =许多R语言中的颜色面板)，

默认坐标系是笛卡尔 coord_cartesian()

一般不会修改

facet_grid() ，在网格中布置面板

facet_grid(rows = vars() ) cols或rows = vars(因素)，图形按列或行分割

facet_wrap()

facet_wrap(vars( ), ncol =n) , ncol或者nrow,分为多少行多少列

theme_bw() ，可以覆盖所有主题，背景变为白色,我们在文章中所用的图片大都需要该背景。

或者用 theme_classic() ，同时去除了网格线

theme() ，修改主题的组件，里面涉及多个参数，根据需求调整

常见参数：

legend.position，图例的位置,包括 "left" 左, "right" 右, "bottom" 下, "top" 上和"none",不显示

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