R语言绘图（ggplot2、ggpubr）从入门到精通04--柱状图美化之调色

本系列课程要求大家有一定的R语言基础，对于完全零基础的同学，建议去听一下师兄的《生信必备技巧之——R语言基础教程》。本课程将从最基本的绘图开始讲解，深入浅出的带大家理解和运用强大而灵活的ggplot2包。内容包括如何利用ggplot2绘制散点图、线图、柱状图、添加注解、修改坐标轴和图例等。

在成武等地区，都构建了全面的区域性战略布局，加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力，以专注、极致的服务理念，为客户提供做网站、网站建设 网站设计制作专业公司,公司网站建设,企业网站建设,成都品牌网站建设,成都全网营销推广,成都外贸网站建设,成武网站建设费用合理。

本次课程所用的配套书籍是： 《R Graphic Cookbooks》

除了以上的基本图形外，师兄还会给大家讲解箱线图、提琴图、热图、火山图、气泡图、桑基图、PCA图等各种常用的生信图形的绘制，还不赶紧加入收藏夹，跟着师兄慢慢学起来吧！

柱状图可能是最常用的一种数据可视化。它们通常用于显示数值(在y轴上)，用于显示不同类别的数值(在x轴上)。例如，柱状图可以用来显示四种不同商品的价格。柱状图通常不适合显示一段时间内的价格，因为时间是一个连续的变量。

在制作柱状图时，您应该注意一个重要的区别:柱状图的高度有时表示数据集中的案例数，有时表示数据集中的值。记住这一区别——这可能会引起混淆，因为它们与数据的关系非常不同，但两者使用相同的术语。

拓展： position参数： 此处的position主要是指对图像的微调，最常见的应用是在分组的柱形图（bar）中，因为分组的柱形图会产生组内堆积和不堆积两种主要效果。

R语言画图-条形图，堆叠条形图（ggplot2）

1. barplot函数

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))

【R语言】解决GO富集分析绘图，标签重叠问题

前面我给大家详细介绍过

☞GO简介及GO富集结果解读

☞四种GO富集柱形图、气泡图解读

☞GO富集分析四种风格展示结果—柱形图，气泡图

☞KEGG富集分析—柱形图，气泡图，通路图

☞ DAVID GO和KEGG富集分析及结果可视化

也用视频给大家介绍过

☞ GO和KEGG富集分析视频讲解

最近有粉丝反映说，利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候，发现GO条目的名字都重叠在一起了。

气泡图

柱形图

这个图别说美观了，简直不忍直视。经过我的认真研究，发现跟R版本有关。前面我给大家展示的基本都是R 3.6.3做出来的图。很多粉丝可能用的都是最新版本的R 4.1.2。

我们知道R的版本在不停的更新，相应的R包也在不停的更新。我把绘制气泡图和柱形图相关的函数拿出来认真的研究了一下，终于发现的症结所在。

dotplot这个函数，多了个 label_format 参数

我们来看看这个参数究竟是干什么用的，看看参数说明

label_format :

a numeric value sets wrap length, alternatively a custom function to format axis labels. by default wraps names longer that 30 characters

原来这个参数默认值是30，当标签的长度大于30个字符就会被折叠，用多行来展示。既然问题找到了，我们就来调节一下这个参数，把他设置成100，让我们的标签可以一行展示。

是不是还是原来的配方，还是熟悉的味道

同样的柱形图，我们也能让他恢复原来的容貌。

关于如何使用R做GO和KEGG富集分析，可参考下文

GO和KEGG富集分析视频讲解

网站标题：R语言柱状图GO堆积 r语言柱状图显示柱名字
URL网址：http://lswzjz.com/article/doseeho.html