R包export可以轻松的将R绘制的图和统计表输出到Microsoft Office（Word，PowerPoint和Excel），HTML和Latex中，其质量可以直接用于发表。
你和PPT高手之间，就只差一个I幻灯片式
Excel改变了你的基因名，30％相关自然文章受影响，NCBI也受波及
特点
可以用命令将交互式R图或
ggplot2，Lattice或base R保存到Microsoft Word，Powerpoint或其他各种位图或矢量格式。完全可编辑的简报矢量格式输出，支持手动整理绘图布局。
将统计分析的输出保存为的Excel，Word，PowerPoint中，乳胶或HTML文档的表格形式。
自定义ř输出格式。
安装
export包可以在Windows中，Ubuntu的和苹果机上跨平台运行不过有些Mac的发行版默认情况下没有安装开罗设备，需要自行安装如果Mac的用户已安装XQuartz，这个问题就解决了，它可以从HTTPS：// www.xquartz.org/免费获得。
官方CRAN发布
install.packages("export")
该包主要包括以下几种转换
graph2bitmap
graph2office
graph2vector
rgl2bitmap转换3D图
table2office
table2spreadsheet
table2tex
graph2bitmap：将当前R图保存到bmp文件中graph2png：将当前R图保存到png文件中graph2tif：将当前R图保存到TIF文件中graph2jpg：将当前R图保存为JPEG文件
使用帮助信息如下：
graph2bitmap(x = NULL, file = "Rplot", fun = NULL, type = c("PNG","JPG", "TIF"),
aspectr = NULL, width = NULL, height = NULL, dpi = 300,scaling = 100,
font =ifelse(Sys.info()["sysname"] == "Windows", "Arial",
"Helvetica")[[1]], bg = "white", cairo = TRUE,
tiffcompression = c("lzw", "rle", "jpeg", "zip", "lzw+p", "zip+p"),
jpegquality = 99, ...)
aspectr：期望纵横比。如果设置为空，则使用图形设备的纵横比。width：所需宽度（英寸）;可以与期望的纵横比aspectr组合。height：所需高度（英寸）;可以与期望的纵横比aspectr组合。scaling：按一定比例缩放宽度和高度。font：PNG和TIFF输出中标签所需的字体; 的Windows系统默认为宋体，其他系统默认为黑体。bg：所需的背景颜色，例如“白色”或“透明”。cairo：逻辑，指定是否使用Cairographics导出。tiffcompression：用于TIF文件的压缩。jpegquality：JPEG压缩的质量。
准备开始
完安装 export包后，先调用该包
library(export)
用ggplot2绘图
library(ggplot2)library(datasets)
x=qplot(Sepal.Length, Petal.Length, data = iris,
color = Species, size = Petal.Width, alpha = I(0.7))
qplot()的意思是快速作图，利用它可以很方便的创建各种复杂的图形，其他系统需要好几行代码才能解决的问题，用qplot只需要一行就能完成。
使用半透明的颜色可以有效减少图形元素重叠的现象，要创建半透明的颜色，可以使用alpha图形属性，其值从0（完全透明）到1（完全不透明）。更多ggplot2绘图见ggplot2高效实用指南（可视化脚本，工具，套路，配色） （往期教程更有很多生物信息相关的例子）。
鸢尾花（iris）是数据挖掘常用到的一个数据集，包含150个鸢尾花的信息，每50个取自三个鸢尾花种之一（setosa，versicolour或virginica）。每个花的特征用下面的5种属性描述萼片长度（Sepal.Length），萼片宽度（Sepal.Width），花瓣长度（Petal.Length），花瓣宽度（Petal.Width），类（Species）。
在console里展示数据图（长宽比自己调节）：
导出图形对象
# 需运行上面的ggplot2绘图
# Create a file name
# 程序会自动加后缀
filen <- "output_filename" # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/ggplot")
# There are 3 ways to use graph2bitmap():
### 1. Pass the plot as an object
graph2png(x=x, file=filen, dpi=400, height = 5, aspectr=4)
graph2tif(x=x, file=filen, dpi=400, height = 5, aspectr=4)
graph2jpg(x=x, file=filen, dpi=400, height = 5, aspectr=4)
导出当前绘图窗口展示的图
### 2. Get the plot from current screen device
# 注意这个x，是运行命令，展示图像
x
graph2png(file=filen, dpi=400, height = 5, aspectr=4)
graph2tif(file=filen, dpi=400, height = 5, aspectr=4)
graph2jpg(file=filen, dpi=400, height = 5, aspectr=4)
导出自定义函数输出的一组图
### 3. Pass the plot as a functio
plot.fun <- function(){
print(qplot(Sepal.Length, Petal.Length, data = iris,
color = Species, size = Petal.Width, alpha = 0.7))
}
graph2png(file=filen, fun=plot.fun, dpi=400, height = 5, aspectr=4)
graph2tif(file=filen, fun=plot.fun, dpi=400, height = 5, aspectr=4)
graph2jpg(file=filen, fun=plot.fun, dpi=400, height = 5, aspectr=4)
转换后的图形：
与办公室系列的交互
大部分图的细节修改都是用代码完成的，不需要后续的修饰;但如果某一些修改比较特异，不具有程序的通用性特征，或实现起来比较困难，就可以考虑后期修改比如用AI 文章用图的修改和排版。熟悉PPT的，也可以用PPT，这时ř的图导出PPT，用到就要graph2office系列函数了。
graph2ppt：将当前R图保存到Microsoft Office PowerPoint / LibreOffice Impress演示文稿中。
graph2doc：将当前的R图保存到Microsoft Office Word / LibreOffice Writer文档中。
函数参数展示和解释
graph2office(x = NULL, file = "Rplot", fun = NULL, type = c("PPT", "DOC"),
append = FALSE, aspectr = NULL, width = NULL, height = NULL,scaling = 100,
paper = "auto", orient = ifelse(type[1] == "PPT","landscape", "auto"),
margins = c(top = 0.5, right = 0.5, bottom = 0.5, left= 0.5),
center = TRUE, offx = 1, offy = 1, upscale = FALSE, vector.graphic = TRUE, ...)
margins：预设留白边距向量。paper：纸张尺寸 - “A5”至“A1”用于Powerpoint导出，或“A5”至“A3”用于Word输出;默认“auto”自动选择适合您的图形的纸张大小。如果图太大，无法在给定的纸张大小上显示，则按比例缩小。orient：所需的纸张方向 - “自动”，“纵向”或“横向”; 字输出默认为“自动”，简报默认为“横向”。vector.graphic：指定是否以可编辑的向量DrawingML格式输出。默认值为TRUE，在这种情况下，编辑Powerpoint或Word中的图形时，可以先对对图形元素进行分组。如果设置为FALSE，则将该图以300 dpi的分辨率栅格化为PNG位图格式。（栅（shān）格化，是PS中的一个专业术语，栅格即像素，栅格化即即矢量图形转化为位图。）
同样有3种导出方式
# 需运行上面的ggplot2绘图
# Create a file name
filen <- "output_filename" # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/ggplot")
# There are 3 ways to use graph2office():
### 1. Pass the plot as an object
# 导出图形对象
graph2ppt(x=x, file=filen)
graph2doc(x=x, file=filen, aspectr=0.5)
### 2. Get the plot from current screen device
# 导出当前预览窗口呈现的图
x
graph2ppt(file=filen, width=9, aspectr=2, append = TRUE)
graph2doc(file=filen, aspectr=1.7, append =TRUE)
### 3. Pass the plot as a function
# 导出自定义函数输出的一系列图
graph2ppt(fun=plot.fun, file=filen, aspectr=0.5, append = TRUE)
graph2doc(fun=plot.fun, file=filen, aspectr=0.5, append = TRUE)
导出到办公室（PPT和字）中的图形，是可编辑的：
其它导出到PPT的例子（设置长宽比）
graph2ppt(file="ggplot2_plot.pptx", aspectr=1.7)
增加第二张同样的图，9英寸宽和A4长宽比的幻灯片（append = T，追加）
graph2ppt(file="ggplot2_plot.pptx", width=9, aspectr=sqrt(2), append=TRUE)
添加相同图形的第三张幻灯片，宽度和高度固定
graph2ppt(file="ggplot2_plot.pptx", width=6, height=5, append=TRUE)
禁用矢量化图像导出
graph2ppt(x=x, file=filen, vector.graphic=FALSE, width=9, aspectr=sqrt(2), append = TRUE)
用图填满幻灯片
graph2ppt(x=x, file=filen, margins=0, upscale=TRUE, append=TRUE)
输出矢量图
graph2svg：将当前的R图保存为SVG格式graph2pdf：将当前的R图保存为PDF格式graph2eps：将当前的R图保存为EPS格式
函数参数解释
graph2vector(x = NULL, file = "Rplot", fun = NULL, type = "SVG",aspectr = NULL,
width = NULL, height = NULL, scaling = 100,
font = ifelse(Sys.info()["sysname"] == "Windows",
"Arial","Helvetica")[[1]], bg = "white", colormodel = "rgb",
cairo = TRUE,fallback_resolution = 600, ...)
-
fallback_resolution：dpi中的分辨率用于栅格化不支持的矢量图形。
#需运行上面的ggplot2绘图
# Create a file name
filen <- "output_filename" # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/ggplot")
# There are 3 ways to use graph2vector():
### 1. Pass the plot as an object
# 导出图形对象
graph2svg(x=x, file=filen, aspectr=2, font = "Times New Roman",
height = 5, bg = "white")
graph2pdf(x=x, file=filen, aspectr=2, font = "Arial",
height = 5, bg = "transparent")
graph2eps(x=x, file=filen, aspectr=2, font = "Arial",
height = 5, bg = "transparent")
# 导出当前预览窗口呈现的图
### 2. Get the plot from current screen device
x
graph2svg(file=filen, aspectr=2, font = "Arial",
height = 5, bg = "transparent")
graph2pdf(file=filen, aspectr=2, font = "Times New Roman",
height = 5, bg = "white")
graph2eps(file=filen, aspectr=2, font = "Times New Roman",
height = 5, bg = "white")
# 导出自定义函数输出的一系列图
### 3. Pass the plot as a function
graph2svg(file=filen, fun = plot.fun, aspectr=2, font = "Arial",
height = 5, bg = "transparent")
graph2pdf(file=filen, fun=plot.fun, aspectr=2, font = "Arial",
height = 5, bg = "transparent")
graph2eps(file=filen, fun=plot.fun, aspectr=2, font = "Arial",
height = 5, bg = "transparent")
转换3D图形
rgl2png：将当前的rgl 3D图形保存为PNG格式。
rgl2bitmap(file = "Rplot", type = c("PNG"))
# Create a file name
filen <- tempfile("rgl") # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/rgl")
# Generate a 3D plot using 'rgl'
x = y = seq(-10, 10, length = 20)
z = outer(x, y, function(x, y) x^2 + y^2)
rgl::persp3d(x, y, z, col = 'lightblue')
# Save the plot as a png
rgl2png(file = filen)
# Note that omitting 'file' will save in current directory
生成的3D图形：
将生成的3D图形保存为PNG格式：
输出统计结果到表格 table2spreadsheet
table2excel：导出统计输出到Microsoft Office Excel / LibreOffice Calc电子表格中的一个表。table2csv：将统计输出以CSV格式导出到表中（“”“”，表示值分隔，表示小数）table2csv2：将统计输出以CSV格式导出到表中（“;”表示值分隔，“，”表示小数）
table2spreadsheet(x = NULL, file = "Rtable", type = c("XLS", "CSV",
"CSV2"), append = FALSE, sheetName = "new sheet", digits = 2,
digitspvals = 2, trim.pval = TRUE, add.rownames = FALSE, ...)
sheetName：一个字符串，给出创建的新工作表的名称（仅针对类型==“XLS”）。它必须是惟一的（不区分大小写），不受文件中任何现有工作表名称的影响。digits：除具有p值的列外，要显示所有列的有效位数的数目。digitspvals：具有p值的列要显示的有效位数的数目。
# Create a file name
filen <- "table_aov" # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/table_aov")
# Generate ANOVA output
fit=aov(yield ~ block + N * P + K, data = npk) # 'npk' dataset from base 'datasets'
x=summary(fit)
# Save ANOVA table as a CSV
### Option 1: pass output as object
# 输出对象
table2csv(x=x,file=filen, digits = 1, digitspvals = 3, add.rownames=TRUE)
# 屏幕输出导出到文件
### Option 2: get output from console
summary(fit)
table2csv(file=filen, digits = 2, digitspvals = 4, add.rownames=TRUE)
# Save ANOVA table as an Excel
# Without formatting of the worksheet
x
table2excel(file=filen, sheetName="aov_noformatting", digits = 1, digitspvals = 3, add.rownames=TRUE)
# 更多参数
# With formatting of the worksheet
table2excel(x=x,file=filen, sheetName="aov_formated", append = TRUE, add.rownames=TRUE, fontName="Arial", fontSize = 14, fontColour = rgb(0.15,0.3,0.75), border=c("top", "bottom"), fgFill = rgb(0.9,0.9,0.9), halign = "center", valign = "center", textDecoration="italic")
原始数据的表格：
转换格式之后的，在控制台中的数据：
文件（CSV和EXCEL）中表格数据：
导出为字中的表，再也不用复制粘贴调格式了 table2office
table2ppt：导出统计输出到Microsoft Office PowerPoint / LibreOffice Impress演示文稿中的表
table2doc：将统计输出导出到Microsoft Office Word / LibreOffice Writer文档中的表
table2office(x = NULL, file = "Rtable", type = c("PPT", "DOC"),
append = FALSE, digits = 2, digitspvals = 2, trim.pval = TRUE,
width = NULL, height = NULL, offx = 1, offy = 1,
font = ifelse(Sys.info()["sysname"] == "Windows", "Arial",
"Helvetica")[[1]], pointsize = 12, add.rownames = FALSE)
# Create a file name
filen <- "table_aov"
# filen <- paste("YOUR_DIR/table_aov")
# Generate ANOVA output
fit=aov(yield ~ block + N * P + K, data = npk) # 'npk' dataset from base 'datasets'
# Save ANOVA table as a PPT
### Option 1: pass output as object
x=summary(fit)
table2ppt(x=x,file=filen, digits = 1, digitspvals = 3, add.rownames =TRUE)
### Option 2: get output from console
summary(fit)
table2ppt(x=x,file=filen, width=5, font="Times New Roman", pointsize=14, digits=4, digitspvals=1, append=TRUE, add.rownames =TRUE) # append table to previous slide
# Save ANOVA table as a DOC file
table2doc(x=x,file=filen, digits = 1, digitspvals = 3, add.rownames =TRUE)
summary(fit)
table2doc(file=filen, width=3.5, font="Times New Roman", pointsize=14, digits=4, digitspvals=1, append=TRUE, add.rownames =TRUE) # append table at end of document
将表格数据导出到PPT和词中：
table2tex
table2html：导出统计输出到HTML表。
table2tex(x = NULL, file = "Rtable", type = "TEX", digits = 2,
digitspvals = 2, trim.pval = TRUE, summary = FALSE, standAlone = TRUE,
add.rownames = FALSE, ...)
summary：是否汇总数据文件。
standAlone：导出的乳胶代码应该是独立可编译的，还是应该粘贴到另一个文档中。
add.rownames：是否应该将行名添加到表中（在第一列之前插入一列）。
# Create a file name
filen <- tempfile(pattern = "table_aov") # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/table_aov")
# Generate ANOVA output
fit=aov(yield ~ block + N * P + K, data = npk) # 'npk' dataset from base 'datasets'
x=summary(fit)
# Export to Latex in standAlone format
table2tex(x=x,file=filen,add.rownames = TRUE)
# Export to Latex to paste in tex document
summary(fit) # get output from the console
table2tex(file=filen, standAlone = FALSE,add.rownames = TRUE)
# Export to HTML
table2html(x=x,file=filen) # or
summary(fit) # get output from the console
table2html(file=filen,add.rownames = TRUE)
导出到HTML或TEX中的表格数据：