前言

R語言是重要的生信分析軟件之一，不僅可以分析，計算，歸納數據，還可以把數據進行可視化，讓人更容易了解數據更深層的意義。

學習 R 繪圖沒有什么技巧，只有記住常用參數的含義及用法，知道怎么去查找未知參數的含義及用法，再就是多多繪圖，什么東西用得多了，自然就熟了。
如果需要更深入的了解，使用R 幫助。R 使用幫助：？加上函數或參數名。例如?plot，?legend。它可以教你怎么使用這個函數。
如果，想更深入的了解這個函數，可以使用demo().例如demo(graphics)。
通過前言，我們知道R語言可以把數據可視化，下面我們介紹，怎樣讓數據可視化，生成我們需要的柱狀圖，箱線圖，散點圖，熱圖等等。
1.繪圖函數

高級繪圖函數：創建一個新的圖形。簡單的理解，就是在空白的繪圖框上生成基礎的圖形。

低級繪圖函數：

在現有的圖形上添加元素。簡單的理解，就是在生成的圖形上面，添加自己需要的圖例，標志，注釋等內容，讓人對可視化的圖更容易理解。

2.繪圖參數

繪圖參數示例：

plot(cars,font.lab=2,main="主標題",sub="副標題",type="p",xlim=c(7,20),ylim=c(20,100))

plot(cars,font.lab=2,main=主標題",sub="副標題",type="p",xlim=c(7,20),ylim=c(20,100),axes=F)

其他繪圖參數：

3.畫圖面板
par：設置全局繪圖參數的函數。
ask：par(ask=TRUE)，產生新的繪圖之前提示操作。
new：FALSE：默認，新圖在下一個 figure region 生成；TRUE：新圖在當前 figure region
mfcol：mfcol=c(3,2)：3 行 2 列分割圖形界面。
mfrow：以行的方式分割圖形界面。
mfg：mfg=c(2,2,3,2)：
圖片在 3 行 2 列圖形界面中第二行，第二列的位置。
示例：

畫圖面板的參數：

示例：

mar=c(a,b,c,d)：設置 plot region 與 figure region 底部、左邊、上部、右邊的距離，單位英寸。
mai=c(a,b,c,d)：設置 plot region 與 figure region 底部、左邊、上部、右邊的距離，單位是文本行數。
mgp=c(a,b,c)：三個坐標軸成分的位置，軸文本標記、單位記號標記和軸位置與軸線距離；單位是文本行。

4.字體

可以根據數據的多少大小，自己設置需要的字體和字體的大小。

示例：

par(mgp=c(1.6,0.6,0),mar=c(3,3,2,1))
X=1:10;Y=1:10
cex_type=c(0.7,0.8,0.9,1,2,3,4,5,6,7)
plot(X,Y,col="blue",pch=16,
cex=cex_type,   #繪圖符號大小，1是正常大小
cex.axis=1.1,  #坐標軸刻度數字大小
cex.lab=1.2,   #坐標軸標簽大小
cex.main=1.4,    #標題文字大小
#cex.sub=1.3,   #副標題文字大小
font.axis=3,  #坐標軸刻度數字字體，斜體
font.lab=2,   #坐標軸標簽字體，粗體
font.main=4,   #標題字體，粗斜體
#font.sub=1,   #副標題字體，正常
main="字體",
xlim=c(1,12),ylim=c(1,12))
text(X,Y,adj=0,labels=paste("cex=",cex_type),col="red",cex=1.2,font=3) 

5.繪圖符號

示例：

R的繪圖符號：pch=1:25

par(mgp=c(1.6,0.6,0),mar=c(3,3,2,1))

pch_type=c(1:5,15:19)

X=1:10;Y=rep(6,10)

plot(X,Y,col=1,pch=pch_type,cex=2,main="pch",font.lab=2)

text(X,Y ,adj=-0.5,labels=paste("pch=",pch_type),srt=90)

6.顏色

顏色名稱：white, black, red, yellow,…

colors()

數字代號：1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8

顏色函數：rainbow, heat.colors, terrain.colors, topo.colors, cm.colors, colors()

7.圖片保存

輸出到文件

pdf , postscript , xfig, bitmap, pictex, cairo_pdf, svg, png, jpeg, bmp, tiff
pdf("plot.pdf",width=4,height=4)
png("plot.png",width=400,height=600)
dev.off()  #繪制完圖形后關閉圖形設備
通過菜單命令保存圖形

實 踐

根據上面的繪圖函數和繪圖參數的理解，一般的繪圖步驟為：
1.打開繪圖窗口，不繪制任何對象
plot(x, y, type="n", xlab="", ylab="", axes=F)
2.添加坐標點  points(x,y)
3.添加坐標軸
axis(1); axis(at=seq(0.2,1.8,0.2), side=2)
4.補齊散點圖的邊框  box()
5.添加標題、副標題、橫軸說明、縱軸說明
title(main="Main title", sub="subtitle", xlab="x-label", ylab="y-label")

下面通過實際的數據，繪制簡單的圖片：

1：散點圖——點線混合圖

>require(stats)
>head(cars)
>plot(cars[,1],cars[,2],pch=16,col="red",xlab="speed",ylab="dist",type="p",font.axis=2,font.lab=2,cex.lab=1.5)
> x=seq(5,25,by=0.1); y=10*sin(x)+50
> lines(x,y,col="green",lwd=2)
> a=5:25; b=2*a+10*cos(a)
> points(a,b,pch=15,col="blue")
> legend("topleft",pch=c(16,-1,15),lty=c(-1,1,-1),col=c("red","green","blue"),legend=c("plot
with point","lines","points"))

2:散點圖——并列散點圖

a=read.table(file="clipboard",header=T)

matplot(a,type="o",pch=15:18,lty=1,bg="yellow",lwd=2,

xlab="Position(nt)",ylab="Frequency",font=2,font.lab=2,cex.lab=1.5)

legend("topright",pch=15:18,lty=1,merge=T,legend=names(a),col=1:4)

3:條形圖——標準條形圖

> a<-read.table("lengthVSnumber.txt")

>bar=barplot(a[,2],ylim=c(0,1.2*max(a[,2])),cex.lab=1.5,names.arg=a[,1],xlab="Length(nt)",font.lab=1.5,ylab="Number of small RNAs",space=0.9,col="blue",main="Length distribution")

>ratio=paste(sprintf("%.2f",a[,2]/sum(a[,2])*100),"%",sep="")

>text(bar,a[,2],labels=ratio,adj=c(0.5,0),cex=0.8,font=2,pos=3)

> abline(h=axTicks(2),lty=2,col=rgb(0,0,0,0.5));

> box()

4:條形圖——堆積條形圖

數據：

h =read.table(“acgt.txt”,head=T)

barplot(t(as.matrix(h)),ylim=c(0,1),xlab="Position",

ylab="Frequency",main="Homo sapiens ",

col=rainbow(4),font=2,cex.lab=1.4)

box()

legend("topright",legend=c("A","G","C","T"),

pch=15,col=rainbow(4))

總結

R語言的繪圖，需要層層漸進的學習，只有學習了了基礎的繪圖函數和參數，才能在其基礎上繪制出更漂亮更生動的圖片，讓您的論文眼前一亮！