參考前文：R繪圖筆記 | R語言繪圖系統與常見繪圖函數及參數

關于繪圖圖，前面介紹了一些：

R繪圖筆記 | 一般的散點圖繪制

R繪圖筆記 | 柱狀圖繪制

R繪圖筆記 | 直方圖和核密度估計圖的繪制

R繪圖筆記 | 二維散點圖與統計直方圖組合

R繪圖筆記 | 散點分布圖與柱形分布圖

R繪圖筆記 | 箱形圖的繪制

這里介紹小提琴圖會漂亮的云雨圖繪制，小提琴圖在生信文章中很常見，云雨圖我在文章中很少見到，但真的很漂亮，發表文章可以試試。

一.讀入數據

如果你想獲取該數據用于自己練習，下面是獲取數據的地址：

https://docs.qq.com/sheet/DV0dxREV1YkJ0ZmVj

數據格式是這樣的。

數據第A列是病人ID，B~E列是臨床信息，其他列是病人的RNAseq數據。

你可以保存副本導出，然后自己讀入。

library(ggplot2) library(grid) library(RColorBrewer) library(dplyr) library(SuppDists) #提供rJohnson()函數 data <- read.csv("BioInfoNotesData1.csv",row.names = 1)

假如我們需要繪制某基因在不同分期的表達情況。

f2.data <- data[,c(1,8)] colnames(f2.data)?<-?c("Stage","Value") table(f2.data$Stage

先檢查數據是否有缺失值，分期信息不知用N來表示，可以刪除這些數據。

f2.data<-f2.data[f2.data$Stage!="N",] head(f2.data

二.繪圖

1.小提琴圖

ggplot繪圖系統中，小提琴圖用geom_violin函數。

geom_violin(mapping = NULL, data = NULL, stat = "ydensity",position = "dodge", ..., draw_quantiles = NULL, trim = TRUE,scale = "area", na.rm = FALSE, show.legend = NA,inherit.aes = TRUE)

trim：如果為真(默認)，將小提琴的尾部修剪到數據的范圍內。如果是假的，就不要修剪尾巴。

?scale ：如果“area”(默認)，所有的小提琴有相同的區域(在修剪尾巴之前)。如果為“count”，面積按觀察次數成比例縮放。如果是“寬度”，那么所有的小提琴都有相同的最大寬度。

ggplot(f2.data, aes(Stage,Value))+ geom_violin(aes(fill = Stage),trim = FALSE)+geom_boxplot(width = 0.2)+scale_fill_manual(values=c(brewer.pal(5,"Set2")[c(1,3,2,5)]))+theme_classic()+labs(x='Stage',y='The expression level',title='Gene name')+theme(panel.background=element_rect(fill="white",colour="black",size=0.25),axis.line=element_line(colour="black",size=0.25),axis.title=element_text(size=13,face="plain",color="black"),axis.text = element_text(size=12,face="plain",color="black"),legend.position="none")

修改trim=TRUE,scale="count"，看一下效果就知道什么意思啦。

ggplot(f2.data, aes(Stage,Value))+ geom_violin(aes(fill = Stage),trim = TRUE,scale="count")+geom_boxplot(width = 0.2)+scale_fill_manual(values=c(brewer.pal(5,"Set2")[c(1,3,2,5)]))+theme_classic()+labs(x='Stage',y='The expression level',title='Gene name')+theme(panel.background=element_rect(fill="white",colour="black",size=0.25),axis.line=element_line(colour="black",size=0.25),axis.title=element_text(size=13,face="plain",color="black"),axis.text = element_text(size=12,face="plain",color="black"),legend.position="none")

2.云雨圖

云雨圖在我看來很美觀，我們樣本數據大的時候，繪制云雨圖是真的很美觀。

但這個圖繪制比前面的圖形稍微復雜一點。需要自定義一個函數，用來繪制半小提琴圖，從geom-violin函數修改。下面是geom-violin函數的源碼地址：

https://github.com/hadley/ggplot2/blob/master/R/geom-violin.r

下面是修改后的代碼【參考資料1】：

"%||%" <- function(a, b) {if (!is.null(a)) a else b }geom_flat_violin <- function(mapping = NULL, data = NULL, stat = "ydensity",position = "dodge", trim = TRUE, scale = "area",show.legend = NA, inherit.aes = TRUE, ...) {layer(data = data,mapping = mapping,stat = stat,geom = GeomFlatViolin,position = position,show.legend = show.legend,inherit.aes = inherit.aes,params = list(trim = trim,scale = scale,...)) } GeomFlatViolin <-ggproto("GeomFlatViolin", Geom,setup_data = function(data, params) {data$width <- data$width %||%params$width %||% (resolution(data$x, FALSE) * 0.9)# ymin, ymax, xmin, and xmax define the bounding rectangle for each groupdata %>%group_by(group) %>%mutate(ymin = min(y),ymax = max(y),xmin = x,xmax = x + width / 2)},draw_group = function(data, panel_scales, coord) {# Find the points for the line to go all the way arounddata <- transform(data, xminv = x,xmaxv = x + violinwidth * (xmax - x)) #利用transform函數為數據框mydata增加數據newdata <- rbind(plyr::arrange(transform(data, x = xmaxv), -y),plyr::arrange(transform(data, x = xminv), y))newdata_Polygon <- rbind(newdata, newdata[1,])newdata_Polygon$colour<-NAnewdata_Path <- plyr::arrange(transform(data, x = xmaxv), -y)ggplot2:::ggname("geom_flat_violin", grobTree(GeomPolygon$draw_panel(newdata_Polygon, panel_scales, coord),GeomPath$draw_panel(newdata_Path, panel_scales, coord)))},draw_key = draw_key_polygon,default_aes = aes(weight = 1, colour = "grey20", fill = "white", size = 0.5,alpha = NA, linetype = "solid"),required_aes = c("x", "y"))

geom_flat_violin函數是自定義的半小提琴圖函數，用上面的f2.data數據繪圖。下面代碼中d變量是統計數據。

d <- group_by(f2.data, Stage) %>%summarize(mean = mean(Value),sd = sd(Value)) ggplot(f2.data, aes(Stage,Value, fill=Stage)) +geom_flat_violin(position=position_nudge(x=.2)) +geom_jitter(aes(color=Stage), width=.1) +geom_pointrange(aes(y=mean, ymin=mean-sd, ymax=mean+sd),data=d, size=1, position=position_nudge(x=.2)) +coord_flip() + theme_bw() +theme( axis.text = element_text(size=13),axis.title = element_text(size=15),legend.position="none")

這個圖就像云下面有雨滴一樣，顧名思義叫云雨圖。如果想縱向展示，去掉coord_flip()函數就可以啦。coord_flip()翻轉笛卡爾坐標使水平變為垂直。

ggplot(f2.data, aes(x=Stage, y=Value)) +geom_flat_violin(aes(fill=Stage),position=position_nudge(x=.25),color="black") +geom_jitter(aes(color=Stage), width=0.1) +geom_boxplot(width=.1,position=position_nudge(x=0.25),fill="white",size=0.5) +#coord_flip() + theme_bw() +theme( axis.text = element_text(size=13),axis.title = element_text(size=15),legend.position="none")

參考資料：

R語言數據可視化之美，張杰/著

geom-violin函數幫助文檔

https://github.com/hadley/ggplot2/blob/master/R/geom-violin.r

總結

以上是生活随笔為你收集整理的R绘图笔记 | 小提琴图与漂亮的云雨图绘制的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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