使用R語言怎么繪制一個折線圖

這篇文章給大家介紹使用R語言怎么繪制一個折線圖，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

在R中的通過使用plot()函數來創建線形圖，語法如下：

plot(v,type,col,xlab,ylab)

參數描述如下：

v - 是包含數值的向量。

type - 取值“p”表示僅繪制點，“l”表示僅繪制線條，“o”表示僅繪制點和線。

xlab - 是x軸的標簽。

ylab - 是y軸的標簽。

main - 是圖表的標題。

col - 用于繪制點和線兩種顏色。

我們接下來嘗試使用輸入向量和類型參數為“O”創建一個簡單的折線圖，如下：

運行結果為：

我們再來通過使用附加參數來擴展折線圖的功能，例如可以向點和線添加顏色，給圖表標題，并在軸上添加標簽，如下：

運行結果為：

最后再來嘗試使用lines()函數在同一個圖表上繪制多個線條，在繪制第一行之后，lines()函數可以使用附加向量作為輸入來繪制圖表中的第二行，如下：

運行結果為：

好啦，本次記錄就到這里了。

補充：R語言基礎圖形繪制——折線圖

簡介

折線圖通常用來對兩個連續變量之間的相互依存關系進行可視化。x軸可以是連續型變量，也可以是離散型變量。生物學中，通常用來表示不同藥物劑量下實驗對象的變化，或者是基因在不同類型組織或細胞中的表達模式。

1. 基礎函數

簡單示例：使用plot()函數，改變參數type，更多類型請查看幫助文檔。

# 查看作圖數據
BOD
# Time demand
# 1 1 8.3
# 2 2 10.3
# 3 3 19.0
# 4 4 16.0
# 5 5 15.6
# 6 7 19.8
op <- par(no.readonly = T)
library(dplyr)
library(tidyverse)
par(mfrow = c(2,2))
BOD %>% {
 plot(demand ~ Time,data = .,type = "l",main = "A")
 plot(demand ~ Time,data = .,type = "b",main = "A")
 plot(demand ~ Time,data = .,type = "s",main = "A")
 plot(demand ~ Time,data = .,type = "o",main = "A")
}
par(op)

目前，基礎函數繪制多個分組折線圖，需要借助lines()函數。

op <- par(no.readonly = T)
library(dplyr)
library(tidyverse)
par(mar = c(rep(4,4)))
BOD %>% {
 plot(demand ~ Time,data = .,type = "l",col = "red",lwd = 2)
 lines(1:7,seq(8,20,length.out = 7),col = "steelblue",lwd = 2)
}
par(op)

多個分組時，可以借助for循環實現。

2. ggplot()函數

不加任何參數繪制簡單折線圖。

library(ggplot2)
BOD %>% {
 ggplot(.,aes(Time,demand))+geom_line()
}

library(ggplot2)
library(patchwork)
BOD %>% {
 p1 <- ggplot(.,aes(Time,demand))+geom_line()
 p2 <- ggplot(.,aes(factor(Time),demand,group = 1))+geom_line()
 p1 + p2
}

為了比較因子型和連續型變量的不同，我們將兩張圖放在一起，可以發現右圖中并沒有6這個水平。當 x 對應于因子型變量時，必須使用命令 aes(group=1) 以確保 ggplot() 知道這些數據點屬于同一個分組，從而應該用一條折線連在一起。

相比于基礎函數，ggplot繪制分組折線圖簡直不要太方便。%>%是管道符，需要加載dplyr包，**{}也可以理解為管道符，.**代表上一級生成的數據，p1 + p2 需要加載patchwork拼圖包。

library(plyr)
ToothGrowth %>% 
 ddply(c("supp", "dose"), summarise, length=mean(len)) %>% {
 p1 <- ggplot(.,aes(x=dose, y=length, colour=supp)) + geom_line()
 p2 <- ggplot(.,aes(x=dose, y=length, linetype=supp)) + geom_line()
 p1 + p2
 }

如圖，分別將supp映射給了顏色和線條類型。

如果要添加數據點等其他類型，可以通過geom系列函數實現。

來吧，實踐吧！

3. 實踐

我使用的是自己的小鼠早期胚胎卵母細胞到8細胞各時期的測序數據，挑選了大約3300個基因。縱坐標使用的是log2(FPKM)值。

一起來看看ggplot繪制分組折線圖有多方便吧

首先需要將數據組織成長數據格式。

head(oo1_long)

x <- length(unique(oo1_long$t))
ggplot(data=oo1_long, aes(x=variable, y=value, group=t)) +
 geom_line(alpha = oo1_long$alpha,color = oo1_long$color,size = oo1_long$size)+
 theme_bw()+
 scale_y_continuous(expand = c(0,0))+
 scale_x_discrete(expand = c(0,0))+
 ylab(label = "log2(fpkm)")+
 xlab(label = "")+
 geom_text(aes(4,10.2,label =paste("cluster1-1", x-1 , sep = '\n')))

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