一、常用的可视化包
1）作图包
base：
ggplot2：
ggpubr：
2）拼图包
par里面的mfrow
grid.arrange
cowplot
customLayout
patchwork
二、基础包绘图函数
ps：高级绘图函数是指可以绘制出一张图，而低价绘图函数是指在图中添加的“零部件”，低级绘图函数必须在高级绘图函数的基础上才能绘制，二者都是base包的内容
eg:plot绘图
> plot(iris[,1],iris[,3],col=iris[,5]) #以iris表格第一列作为x轴，第三列作为y轴，根据品种来绘制不同颜色
> text(6.5,4,label="hello"） #添加文字，并加上坐标三、ggplot2绘图（最常用的绘图R包）
⚠️⚠️首先必须 library(ggplot2)
1）入门：映射
> ggplot(data = iris)+
geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length))1⃣️ggplot是绘制整个画板，data是用于画图的数据
2⃣️geom_point是绘制点图
3⃣️mapping=aes() 开始映射，即x轴的数据是Sepal.Length，y轴数据Petal.Length，不需要加引号
（以上代码的数据的映射放在了具体的geom_point函数中，如果整体映射是一致的，可以把映射放到ggplot()中，这样子如果没有特殊情况，后面的绘图函数不需要重新映射，但是如果映射在geom_开头的函数中，每一个函数都需要重新映射）
例如：
> ggplot(data=iris,mapping = aes(x = Sepal.Length,y = Petal.Length))+geom_point()以上两种代码的写法，最后画出的图是一致的！！
2）手动设置相关属性
>ggplot(data = iris) + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length),
size = 5, # 点的大小5mm
alpha = 0.5, # 透明度 50%
shape = 8, #点的形状
color="blue") #颜色设置3）通过映射来定义图的某个属性
ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,y = Petal.Length, color = Species))Q1:‼️‼️如何指定映射的颜色 scale_color_manual(values= )函数
ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species))
+ scale_color_manual(values = c("blue","grey","red"))总结：映射可以根据某一列的内容分配颜色，手动设置是把图像设置为一个或多个颜色，与数据无关。
Q2：‼️‼️区分fill 和color两种属性
1）空心和实心的形状用color设置即可，因为只有一个颜色
2）有两种颜色的形状，color设置边框、fill设置填充
ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species),
shape = 24,fill = "black") 4）分面（根据分组绘出多个图）facet_wrap( )
ggplot(data = iris) + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length,color=Species))
+ facet_wrap(~ Species)5)双分面（把行也分组）
>dat = iris
>dat$Group = sample(letters[1:5],150,replace = T) #不要更改内置数据集，可以把数据集赋值后修改
>ggplot(data = dat) + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length))
+ facet_grid(Group ~ Species)6）几何对象（可以叠加使用）
ggplot() 的映射可以在全局使用，geom_function的映射只能在局部使用
7）柱状图/直方图 （y轴无需映射）
ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut)) #常用于统计个数，y轴会根据x轴自动计算也可以把count改成prop,计算百分比
>ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut, y = ..prop.., group = 1))8)位置关系
a）点图设置
>ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Species, y = Sepal.Width, fill = Species))
+ geom_boxplot()+ geom_point()ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Species, y = Sepal.Width,fill = Species))
+ geom_boxplot()+ geom_jitter()b）堆叠直方图
ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut,fill=clarity))c）并列直方图
ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut, fill = clarity), position = "dodge")9）坐标系
coord_flip( ). 翻转坐标系
coord_polar( ) 极坐标系
四、ggpubr绘图
与ggplot2类似，但是不用映射
ggpubr::ggboxplot(iris,x="Species",y="Sepal.Length",color = "Species",shape="Species",add="jitter")ps:在ggplot2用geom_jitter() ,在ggpubr用add="jitter"
五、保存文件
1）ggplpot2包
ggsave( "example.png")
ggsave(p,filename="example_2.png"). #ggsave也可以保存ggpubr画的图片
2）ggpubr包
ggexport(filename="example_3.png") #ggexport是保存ggpubr的图片 png/pdf格式都可以
3）eoffice包（输出ppt的神器）
topptx(p,"example.pptx") #输出ppt格式的图片，图中的每一个元素都是独立可移动、可编辑
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