R语言绘图（ggplot2、ggpubr）从入门到精通04--柱状图美化之调色

本系列课程要求大家有一定的R语言基础，对于完全零基础的同学，建议去听一下师兄的《生信必备技巧之——R语言基础教程》。本课程将从最基本的绘图开始讲解，深入浅出的带大家理解和运用强大而灵活的ggplot2包。内容包括如何利用ggplot2绘制散点图、线图、柱状图、添加注解、修改坐标轴和图例等。

本次课程所用的配套书籍是：《R Graphic Cookbooks》

除了以上的基本图形外，师兄还会给大家讲解箱线图、提琴图、热图、火山图、气泡图、桑基图、PCA图等各种常用的生信图形的绘制，还不赶紧加入收藏夹，跟着师兄慢慢学起来吧！

第二章：柱状图深入探究

柱状图可能是最常用的一种数据可视化。它们通常用于显示数值(在y轴上)，用于显示不同类别的数值(在x轴上)。例如，柱状图可以用来显示四种不同商品的价格。柱状图通常不适合显示一段时间内的价格，因为时间是一个连续的变量。

在制作柱状图时，您应该注意一个重要的区别:柱状图的高度有时表示数据集中的案例数，有时表示数据集中的值。记住这一区别——这可能会引起混淆，因为它们与数据的关系非常不同，但两者使用相同的术语。

• 回顾：

library(ggplot2)
## 单一柱状图
library(gcookbook) # 包内含有需要的数据；
pg_mean <- pg_mean
ggplot(pg_mean,aes(x = group, y = weight)) + geom_bar(stat = "identity")

# 提示：绘图函数里的stat参数表示对样本点做统计的方式，
# stat="count"（默认）：表示一个x 对应 落到该x的样本数，
# stat = "identity"：表示一个x 对应 一个y，
# ”说白了就是，identity提取横坐标x对应的y值，count提取横坐标x的频数。

# 当x是连续型变量的时候，绘制出的柱状图会有一些小的差别：
BOD <- BOD
ggplot(BOD,aes(Time,demand)) + geom_bar(stat = "identity")

ggplot(BOD,aes(factor(Time),demand)) + geom_bar(stat = "identity")

• 修改颜色：

# 修改柱状图的填充（fill）和描边（color）：
ggplot(pg_mean,aes(group, weight)) + 
  geom_bar(stat = "identity",fill = "lightblue", color = "black")

# 也可通过分组变量设置颜色：
cabbage_exp <- cabbage_exp
ggplot(cabbage_exp,aes(Date,  fill = Cultivar)) + 
  geom_bar(position = "dodge")

# 通过scale_fill_brewer()修改颜色模式：
ggplot(cabbage_exp,aes(Date, Weight, fill = Cultivar)) + 
  geom_bar(position = "dodge",stat = "identity",color = "black") +
  scale_fill_brewer(palette = "Pastel1")

拓展： position参数： 此处的position主要是指对图像的微调，最常见的应用是在分组的柱形图（bar）中，因为分组的柱形图会产生组内堆积和不堆积两种主要效果。

• position常用参数值：其中stack和dodge最为常用。**
  • "identity": 不调整，组内前后重叠;
  • "stack": 堆积，默认；
  • "fill"：按比例堆积；
  • "dodge": 分散
• ColorBrewer 配色，使用的是scale_colour_ brewer ( )、scale_fill_ brewer ( )。要想了解所有的调色板，可以使用RColorBrewer::display.brewer.all()查看。以下是调色板：

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