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r语言设置画布

文章阐述了关于r语言画图bg选项，以及r语言设置画布的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

需要什么格式的数据有很多的软件都可以做heatmap。我们要介绍的当然是R，R默认中提供了heatmap函数。当然，R中也有很多具有heatmap功能的包，比如ggplot2，gplots。今天我们介绍含有heatmap.2功能的gplots包。

热图（Heat map）是一个以颜色变化来显示数据的矩阵。虽然“热图”是一个新兴的词汇，但是用明暗的矩阵来标示元素的方法已经有超过一世纪的历史了。

（图片来源网络，侵删）

用R绘制热图中annotation_col是 matrix（1：9，3，3，T）[，1] [，2] [，3][1，] 1 2 3[2，] 4 5 6[3，] 7 8 9。

任何一个数值矩阵都可以通过合适的方式用热图展示。本篇使用R的ggplot2包实现从原始数据读入到热图输出的过程，并在教程结束后提供一份封装好的命令行绘图工具，只需要提供矩阵，即可一键绘图。

为了演示热图函数的用法，我们这里创建一个随机的NMF输入矩阵，以及一些注释和协变量。查看下生成的注释数据：这里 X 实际是一个矩阵， rdata 是行注释， covariates 是列注释。下面画图：接着，我们使用NMF模型来分解矩阵。

（图片来源网络，侵删）

R中使用survfit（）函数来拟合生存曲线。

fun = NULL， # 定义生存曲线转换的任意函数。经常使用的转换可以用字符参数指定：“event”绘制累积事件（f（y） = 1-y），“cumhaz”绘制累积风险函数（f（y） = -log（y），“pct”以百分比表示生存概率。

level = 0.05）， col = lightgrey）有相同字母的组（用箱线图表示）说明均值差异不显著。多次重复使用t检验会增大犯第一类错误的概率，为了克服这一缺点，需要调整p-值。

然后，我们来看一看用常见的包ggplot2应该如何做该图。首先我们要对数据处理一下，剔除一些不必要的信息：稍作改变，去除图例添加facet。

ggplot2会自动根据输入变量选择最优的坐标刻度方法，若要手动设置或调整，就需要使用标度函数。标度函数用来控制几何对象中的标度映射（x轴，y轴或者由color，fill，shape，size产生的图例）。

上述例子中，数据映射关系有ggplot（）函数设定，使用geom_point（）添加一个几何图层，告诉ggplot绘画点图，并将图层属性映射到散点上。

利用R语言堆叠图，我们可以将一个项目中所有样品的物种组成展示出来。下面介绍如何利用R语言进行物种组成分析和可视化。

ggplot2是R语言第三方可视化扩展包，在某种程度上它基本代替了R可视化。该包是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品，它强大的画图逻辑使得它称为R最流行的包之一。更多知识分享请到 https：//zouhua.top/ 。

因为你只只需要掌握ggplot2之后，就可以同时在R语言和Python语言中进行数据可视化分析了。

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