r语言相关性热图标题怎么居中

Python049

r语言相关性热图标题怎么居中,第1张

1、首先打开r语言文档，输入标题。

2、然后选中标题。

3、接着点击工具菜单栏的开始。

4、之后可以在段落这边找到找到居中的选项。

5、随后点击标题就会居中。

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

给你一些代码，你慢慢研究：install.packages('ggplot2')library(ggplot2)ggplot(a)+geom_bar(aes(x1,y,fill/col=x1/x2),position='dodge',stat='summary',fun='sum'/'mean')条形图+theme(text = element_text(family='Kai'))ggplot(a)+geom_boxplot(aes(x1,y,col=x1/x2))箱线图ggplot(a)+geom_point(aes(x1,y,col=x1/x2),position=position_jitter(width=0.04))散点图1+geom_point(aes(x1,y,col=x1/x2),stat='summary',fun='sum'/'mean')+散点2+geom_line(aes(x1,y,group=1/x2,col=x1/x2),stat='summary',fun='sum'/'mean')+折线3+geom_errorbar(aes(x=x1,ymin=y-se,ymax=y+se,col=x1/x2),position=position_dodge(0.9),width=0.2)+误差棒4+geom_text(aes(x1,y,label=marker,col=x1/x2),position=position_dodge(0.9)vjust=2或y+2)+显著字母ggplot(a,aes(x1,y,fill/col=x1/x2))+geom_bar(position='dodge',stat='summary',fun='sum'/'mean')+geom_errorbar(aes(ymin=y-se,ymax=y+se),position=position_dodge(0.9),width=0.2)+geom_text(aes(label=marker),position=position_dodge(0.9),vjust=-2)条形图+误差棒+显著字母（坐标写一次即可）ggplot(a,aes(x1,y,col=x1/x2))+geom_point(position=position_jitter(width=0.04),stat='summary',fun='sum'/'mean')+geom_line(aes(group=1/x2),stat='summary',fun='sum'/'mean')+geom_errorbar(aes(ymin=y-se,ymax=y+se),position=position_dodge(0.9),width=0.2)+geom_text(aes(label=marker),position=position_dodge(0.9),vjust=-2)散点图+折线+误差棒+显著字母（坐标写一次即可）+geom_density(aes(y=liqi))密度图(1个数值型)+geom_area(aes(x=tan,y=liqi))区域图(2个数值型)+geom_smooth(aes(x=tan,y=liqi,group/col=chong),formula=y~x,method='lm',se=F)拟合图，分组/线条颜色(2个数值型)+facet_wrap(~riqi,ncol/nrow=2,labeller='label_both/value')分面图，每行或每列分面数，分面标题+xlab('自变量1（单位）')+ylab('因变量（单位）')+scale_fill_discrete(name='自变量2')更改轴和图例名称+coord_cartesian(ylim= c(0,80))限定轴范围(fill=x1/x2,有此即可变色)+scale_fill_manual(values = c('grey70', 'grey50', 'grey30'))改变条形填充颜色(颜色数量=分组数量)(col=x1/x2,有此即可变色)+scale_color_manual(values = c('red', 'orange', 'yellow'))改变颜色（颜色数量=分组数量）