所以拒绝原假设，说明true location shift is not equal to 0
操作之前安装好ggplot2、vegan、ggpubr包。如下:
install.packages("ggplot2")
install.packages("ggpubr")
install.packages("vegan")
计算Shannon-香农指数和Simpson-辛普森指数的命令在vegan包中，计算各组显著性的命令在ggpubr包中；画图使用ggplot命令，在行使每个命令之前一定要加载相应的包，如下:
library(ggplot2)
library(ggpubr)
library(vegan)
拿到一个otu表格，要先计算香农指数和辛普森指数，操作如下:
otu=read.table('D:/r-working/feature-table.taxonomy.txt',row.names = 1,skip=1,header=T,comment.char ='',sep='\t')
#读取out表格
#'D:/feature table.taxonomy.txt'为文件路径，注意斜线方向
#row.names = 1指定第一列为行名
#skip=1跳过第一行不读
#header=T指定第一个有效行为列名
#sep='\t'表示指定制表符为分隔符
#comment.char=''表示设置注释符号为空字符‘’，这样#后面的内容就不会被省略
otu=otu[,-ncol(otu)]
#去除表格的最后一列，无用信息
otu=t(otu)
#表格转置，必须将样品名作为行名
shannon=diversity(otu,"shannon")
#计算香农指数,先加载vegan包
shannon
#查看香农指数
simpson=diversity(otu,"simpson")
#计算辛普森指数,先加载vegan包
simpson
#查看辛普森指数
alpha=data.frame(shannon,simpson,check.names=T)
#合并两个指数
write.table(alpha,"D:/r-working/alpha-summary.xls",sep='\t',quote=F)
#存储数据，注意路径使用反斜杠
将各样本进行分组，并进行画图，操作如下:
map<-read.table('D:/r-working/mapping_file.txt',row.names = 1,header=T,comment.char ='',sep='\t',check.names=F)
#读取分组表格
group<-map["Group1"]
#提取需要的分组,'Group1'是表中的分组列名，包括A,B,C三组
alpha<-alpha[match(rownames(group),rownames(alpha)),]
#重排alpha的行的顺序,使其与group的样本id(行名)一致
data<-data.frame(group,alpha,check.rows=T)
#合并两个表格.'<-'与'='同属赋值的含义.
p=ggplot(data=data,aes(x=Group1,y=shannon))+geom_boxplot(fill=rainbow(7)[2])
#data = data指定数据表格
#x=Group1指定作为x轴的数据列名
#y=shannon指定作为y轴的数据列名
#geom_boxplot()表示画箱线图
#fill=rainbow(7)[2]指定填充色
此处用到ggplot2包画箱线图，将画图函数赋值给p后，可以用‘+’不断进行图层叠加，给图片p增加新的特性
p
#查看p
mycompare=list(c('A','B'),c('A','C'),c('B','C'))
#指定多重比较的分组对
mycompare
p<-p+stat_compare_means(comparisons=mycompare,label = "p.signif",method = 'wilcox')
#添加显著性标记的第一种方法，在此之前先加载ggpubr包
p<-p+ylim(2,5.5)
#调整图像的外观
R语言常用函数整理本篇是基础篇，即R语言自带的函数。 vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量 character；字符型向量 list：列表 data.frame：数据框 c：连接为向量或列表 length：求长度 subset：求子集 seq，from:to，sequence：等差序列 rep：重复 NA：缺失值 NULL：空对象 sort，order，unique，rev：排序 unlist：展平列表 attr，attributes：对象属性 mode，class，typeof：对象存储模式与类型 names：对象的名字属性 字符型向量 nchar：字符数 substr：取子串 format，formatC：把对象用格式转换为字符串 paste()、paste0()不仅可以连接多个字符串，还可以将对象自动转换为字符串再相连，另外还能处理向量。 strsplit：连接或拆分 charmatch，pmatch：字符串匹配 grep，sub，gsub：模式匹配与替换 complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数 factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子 table：交叉频数表 split：按因子分组 aggregate：计算各数据子集的概括统计量 tapply：对“不规则”数组应用函数 dev.new() 新建画板 plot()绘制点线图,条形图,散点图. barplot( ) 绘制条形图 dotchart( ) 绘制点图 pie( )绘制饼图. pair( )绘制散点图阵 boxplot( )绘制箱线图 hist( )绘制直方图 scatterplot3D( )绘制3D散点图. par()可以添加很多参数来修改图形 title( ) 添加标题 axis( ) 调整刻度 rug( ) 添加轴密度 grid( ) 添加网格线 abline( ) 添加直线 lines( ) 添加曲线 text( ) 添加标签 legend(） 添加图例 +, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算 ceiling，floor，round，signif 1、round() #四舍五入 例：x <- c(3.1416, 15.377, 269.7) round(x, 0) #保留整数位 round(x, 2) #保留两位小数 round(x, -1) #保留到十位 2、signif() #取有效数字(跟学过的有效数字不是一个意思) 例：略 3、trunc() #取整 floor() #向下取整 ceiling() #向上取整 例：xx <- c(3.60, 12.47, -3.60, -12.47) trunc(xx) floor(xx) ceiling(xx) max，min，pmax，pmin：最大最小值 range：最大值和最小值 sum，prod：向量元素和，积 cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘 sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分 sign：符号函数 abs，sqrt：绝对值，平方根 log, exp, log10, log2：对数与指数函数 sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数 sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数 beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数 fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积 polyroot：多项式求根 poly：正交多项式 spline，splinefun：样条差值 besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数 deriv：简单表达式的符号微分或算法微分 array：建立数组 matrix：生成矩阵 data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵 lower.tri：矩阵的下三角部分 mat.or.vec：生成矩阵或向量 t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵 rbind：把行合并为矩阵 diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数 dim：对象的维向量 dimnames：对象的维名 rownames，colnames：行名或列名 %*%：矩阵乘法 crossprod：矩阵交叉乘积（内积） outer：数组外积 kronecker：数组的Kronecker积 apply：对数组的某些维应用函数 tapply：对“不规则”数组应用函数 sweep：计算数组的概括统计量 aggregate：计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化 matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵 Contrast：对照矩阵 row：矩阵的行下标集 col：求列下标集 solve：解线性方程组或求逆 eigen：矩阵的特征值分解 svd：矩阵的奇异值分解 backsolve：解上三角或下三角方程组 chol：Choleski分解 qr：矩阵的QR分解 chol2inv：由Choleski分解求逆 ><，>，<=，>=，==，!=：比较运算符 !，&，&&，|，||，xor()： 逻辑运算符 logical： 生成逻辑向量 all， any：逻辑向量都为真或存在真 ifelse()：二者择一 match， %in%：查找 unique：找出互不相同的元素 which：找到真值下标集合 duplicated：找到重复元素 optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根 if，else， ifelse， switch： 分支 for，while，repeat，break，next： 循环 apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。 function：函数定义 source：调用文件 ’ call：函数调用 . C，.Fortran：调用C或者Fortran子程序的动态链接库。 Recall：递归调用 browser，debug，trace，traceback：程序调试 options：指定系统参数 missing：判断虚参是否有对应实参 nargs：参数个数 stop：终止函数执行 on.exit：指定退出时执行 eval，expression：表达式计算 system.time：表达式计算计时 invisible：使变量不显示 menu：选择菜单（字符列表菜单） 其它与函数有关的还有： delay， delete.response， deparse， do.call， dput， environment ， formals， format.info， interactive， is.finite， is.function， is.language， is.recursive ， match.arg， match.call， match.fun， model.extract， name， parse 函数能将字符串转换为表达式expression deparse 将表达式expression转换为字符串 eval 函数能对表达式求解 substitute， sys.parent ， warning， machine cat，print：显示对象 sink：输出转向到指定文件 dump，save，dput，write：输出对象 scan，read.table，readlines, load，dget：读入 ls，objects：显示对象列表 rm, remove：删除对象 q，quit：退出系统 .First，.Last：初始运行函数与退出运行函数。 options：系统选项 ?，help，help.start，apropos：帮助功能 data：列出数据集 head()查看数据的头几行 tail()查看数据的最后几行 每一种分布有四个函数： d―density（密度函数），p―分布函数，q―分位数函数，r―随机数函数。 比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。下面我们列出各分布后缀，前面加前缀d、p、q或r就构成函数名： norm：正态， t：t分布， f：F分布， chisq：卡方（包括非中心） unif：均匀， exp：指数， weibull：威布尔， gamma：伽玛， beta：贝塔 lnorm：对数正态， logis：逻辑分布， cauchy：柯西， binom：二项分布， geom：几何分布， hyper：超几何， nbinom：负二项， pois：泊松 signrank：符号秩， wilcox：秩和， tukey：学生化极差 sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量， sort，order，rank与排序有关， 其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。 R中已实现的有chisq.test，prop.test，t.test。 cor，cov.wt，var：协方差阵及相关阵计算 biplot，biplot.princomp：多元数据biplot图 cancor：典则相关 princomp：主成分分析 hclust：谱系聚类 kmeans：k-均值聚类 cmdscale：经典多维标度 其它有dist，mahalanobis，cov.rob。 ts：时间序列对象 diff：计算差分 time：时间序列的采样时间 window：时间窗 lm，glm，aov：线性模型、广义线性模型、方差分析 quo()等价于quote() enquo()等价于substitute(）
