R语言 Ggpubr

ggpubr是一个R包，为使用ggplot2包创建可出版的图提供了一个方便的接口。它通过提供额外的主题、标度和地理坐标来扩展ggplot2的功能，可以用来创建更复杂和更有视觉吸引力的图。此外，ggpubr还包括一些工具，用于通过组合多个图并添加注释和说明来创建复杂的图。总的来说，ggpubr是一个对数据科学家和研究人员来说非常有用的工具，他们希望为出版和展示目的创建高质量的图画。

与Ggpubr相关的概念

数据可视化： Ggpubr是一个软件包，允许用户在R中创建各种类型的图和图表，如散点图、柱状图和线图。
分组数据： Ggpubr允许用户按不同的类别对数据进行分组，如按颜色、形状或大小，以便更好地可视化数据的模式和趋势。
自定义： Ggpubr提供了广泛的选项来定制绘图和图表的外观，包括改变颜色、标签、坐标轴刻度等的能力。
数据处理： Ggpubr还包括处理和转换数据的功能，如总结和汇总数据，或重新排序或过滤数据。
统计分析： Ggpubr可以和其他R包一起使用，用于统计分析，例如创建箱形图、直方图或其他类型的图，以可视化数据分布或模式。
出版物质量的图形： Ggpubr被设计用来创建高质量的图和图表，可以很容易地输出到出版物、演示文稿或其他类型的文件中使用。

要在R语言中安装Ggpubr，你可以使用下面的命令

install.packages("ggpubr")

一旦软件包安装完毕，你就可以通过运行来把它加载到你的R会话中 。

library(ggpubr)

然后你可以开始使用Ggpubr提供的函数来创建各种类型的图 。

library(ggplot2)
  
# Create data
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)
  
# Create plot
ggplot(data = data.frame(x, y), aes(x, y)) +
  geom_point() +
  ggtitle("Simple Scatter Plot") +
  xlab("X-axis") +
  ylab("Y-axis")

输出

R语言中的Ggpubr

Boxplot。

在这里，我们将用ggboxplot()方法创建boxplot。

library(ggpubr)
data(mtcars)
ggboxplot(mtcars, x = "gear", y = "mpg", color = "gear")

输出

R语言中的Ggpubr

小提琴图谱

library(ggplot2)
  
# Create some sample data
set.seed(123)
data <- data.frame(group = rep(c("A", "B"), each = 100),
                   value = c(rnorm(100, mean = 5),
                             rnorm(100, mean = 10)))
  
# Create the violin plot
ggplot(data, aes(x = group, y = value)) +
  geom_violin(draw_quantiles = c(0.25, 0.5, 0.75))

在这个例子中，数据框架中包含一列组变量（group）和一列值变量（value）。 ggplot() 函数被用来使用数据框架创建一个新的绘图， ais() 函数被用来指定 x轴应该被映射到组变量， y轴应该被映射到值变量。 geom_violin() 函数用于在图中添加一个小提琴图， draw_quantiles 选项用于指定在小提琴图中绘制四分位数。

输出

R语言中的Ggpubr

密度图

library(ggplot2)
  
# Create some sample data
set.seed(123)
data <- data.frame(x = rnorm(1000))
  
# Create the density plot
ggplot(data, aes(x = x)) + 
  geom_density()

在这个例子中，数据框包含一列 数据（x） ，将被绘制成密度图。 ggplot() 函数用于使用数据框架创建一个新的绘图， ais() 函数用于指定 x轴应该映射到x变量。 geom_density() 函数用于在图中添加一个密度图。

输出

R语言中的Ggpubr

联合小提琴的直方图和boxplots

library(ggplot2)
  
# Create some sample data
set.seed(123)
data <- data.frame(group = rep(c("A", "B"), each = 100),
                   value = c(rnorm(100, mean = 5), 
                             rnorm(100, mean = 10)))
  
# Create the histogram
ggplot(data, aes(x = value)) + 
  geom_histogram(binwidth = 0.5)
  
# Create the joint violin and boxplot
ggplot(data, aes(x = group, y = value)) + 
  geom_violin(draw_quantiles = c(0.25, 0.5, 0.75)) +
  geom_boxplot(width = 0.2)

输出

R语言中的Ggpubr

直方图

直方图是用来显示单个变量的分布的。为了直观地显示两个变量的分布，我们可以使用二维直方图（也称为六边形图）或带密度图的散点图。

library(ggplot2)
  
# Create some sample data
set.seed(123)
data <- data.frame(x = rnorm(1000),
                   y = rnorm(1000, mean = 5, sd = 2))
  
# Create the 2D histogram
ggplot(data, aes(x = x, y = y)) + 
  geom_hex(binwidth = c(0.5, 0.5))

输出

R语言中的Ggpubr