在发表科研论文的过程中,科研绘图是必不可少的,一张好看的图形会是文章很大的加分项。
为了便于使用,本系列文章介绍的所有绘图都已收录到了 sciRplot 项目中,获取方式:
本期绘图预览:

1. 导入包
我们首先导入本期绘图用到的 R 包:
library(networkD3)
2. 准备数据
接下来我们导入绘图用到的数据,在 sciRplot 中给大家提供了测试数据:
data <- sciRplot_data
3. 准备配色
颜色的选择往往是一件让人特别纠结的事情,这里我们直接设置配色:
color <- 'd3.scaleOrdinal() .domain(["group_A", "group_B","group_C", "group_D", "group_E", "group_F"]) .range(["#5470c6","#91cc75","#fac858","#ee6666","#73c0de","#3BA272"])'
也可以使用 sciRcolor 来设置配色,sciRcolor是为了 R 语言科研绘图开发的配色工具,包含了 100 种常用配色,详细信息见:
4. 绘制图形
接下来我们通过下面的代码来绘制图形:
p <- sankeyNetwork(Links = links, Nodes = nodes, Source = "IDsource", Target = "IDtarget", Value = "value", NodeID = "name", colourScale=color, LinkGroup="source", fontSize = 15, width = 600, height = 400)p
5. 保存图形
最后我们保存绘制的图形:
saveNetwork(p,"save/sankey-base.html")
sciRplot 介绍
为了解决 R 语言中科研绘图的问题,我推出了 sciRplot 项目。sciRplot 项目包含了以下内容:
① 100 种绘图代码,按照图形类型进行分类,包含 60 种基础绘图 和 40 种进阶绘图

② 配备一站式 html文档 ,包含测试数据 ,代码一键复制 ,交互式阅读提高用户体验
