R 语言科研绘图第 67 期 --- 箱线图-显著性

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：

R 语言科研绘图模板 --- sciRplothttps://mp.weixin.qq.com/s/QA_8LVqjkdg4A16zLonw4w?payreadticket=HLOgsG8DQqDOdx9tqnGxeR3uCSjZBth0CEt0-amiaHLBEmCSi9s75EiFjH5-n7rjFdo7Zkk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：

复制代码

library(ggplot2)library(ggsignif)

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：

复制代码

data <- sciRplot_data

查看下数据格式：

3. 准备配色

颜色的选择往往是一件让人特别纠结的事情，这里我们直接使用 sciRcolor 来设置配色：

复制代码

colors <- sciRcolor::pal_scircolor(37)[1:4]

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：

R 语言科研配色工具 --- sciRcolorhttps://mp.weixin.qq.com/s/XZol4VxvHnJD_49ij3f2mg?payreadticket=HAlyw87TZ9vbcokVcKDjff2gmpVk_bmjttsdEpqGKMRrrUORhXyg23XuNVpmO96SiCqjqFk

4. 绘制图形

接下来我们通过下面的代码来绘制图形：

复制代码

p <-   ggplot(data, aes(x=Name, y=Value, fill=Name, colour=Name)) +  geom_violin(alpha=0.8, scale='width', trim=TRUE, fill=NA) +  geom_boxplot(alpha=0.5, size=1, width=0.3) +  geom_jitter(alpha=0.3, size=4) +  geom_signif(comparisons=list(c("A","B"),c("A","C"),c("A","D")),              color = "black",              test=t.test, test.args=list(var.equal=T, alternative="two.side"),              y_position=c(30, 35, 40),              size = 1.5, textsize = 6, parse=T) +  labs(x="Name", y="Value") +  scale_y_continuous(breaks=seq(0,45,10), limits = c(0,45),                     expand = expansion(mult = c(0, 0.05))) +  theme_classic(base_size = 25) +  theme(panel.grid.major.y = element_line(), legend.position = "none") +  scale_fill_manual(values = colors) +  scale_color_manual(values = colors)p

5. 保存图形

最后我们保存绘制的图形：

复制代码

ggsave("save/box-signif.png", p, width = 8, height = 6, dpi = 300)

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