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在数据可视化中，韦恩图是展示多组数据交集关系的常用工具，尤其在生物信息（如基因差异表达分析）、统计分析等领域高频使用。但传统绘图工具常面临椭圆比例失衡、数值显示混乱、样式调整繁琐等问题，而 R 语言的eulerr包恰好能解决这些痛点 —— 它支持按数据比例自动适配图形，同时提供丰富的自定义参数，新手也能快速画出专业级韦恩图。本文将从包加载、数据准备、基础绘图到高级美化，一步步带大家掌握eulerr包的使用方法，所有代码可直接复制运行。
一、前期准备：安装并加载 eulerr 包
首先需确保eulerr包已安装，若未安装，可通过install.packages()函数完成安装，再用library()加载包。代码如下：
# 检查并安装eulerr包（仅首次使用需执行安装）
if (!require(eulerr)) {install.packages("eulerr") # 从CRAN仓库安装
}
library(eulerr) # 加载包
二、数据准备：构建韦恩图所需的交集统计数据
eulerr包绘图的核心是 **“分组 - 交集” 统计向量 **，需明确每组数据的独立数量及各组间的交集数量。以生物信息中 “多条件基因差异表达分析” 为例，假设我们有 3 个实验条件，需统计 “仅某条件特有基因数”“某两个条件共有基因数”“三个条件共有基因数”，具体数据构建如下：
# 设置随机种子（保证后续绘图结果可重复）
set.seed(123)# 构建基因集合交集统计向量
# 命名规则：独立组直接用组名，交集组用"组1&组2&..."格式
gene_data <- c("Condition1" = 150, # 仅Condition1特有的基因数"Condition2" = 200, # 仅Condition2特有的基因数"Condition3" = 180, # 仅Condition3特有的基因数"Condition1&Condition2" = 50,# Condition1与Condition2共有的基因数"Condition1&Condition3" = 40,# Condition1与Condition3共有的基因数"Condition2&Condition3" = 60,# Condition2与Condition3共有的基因数"Condition1&Condition2&Condition3" = 20 # 三个条件共有的基因数
)# 可选：查看数据结构，确认无格式错误
print(gene_data)
实际应用提示：
若需基于原始数据（如基因表达矩阵）统计交集，可先通过DESeq2或limma包完成差异表达分析，得到每个基因在各条件下的 “是否差异表达” 逻辑向量（如cond1_de、cond2_de、cond3_de），再用table()函数统计交集：
# 示例：基于逻辑向量统计交集
intersection_counts <- table(cond1_de, cond2_de, cond3_de)
# 后续需将table结果整理为上述"组名-数值"的向量格式
三、基础绘图：快速生成比例精准的韦恩图
eulerr包绘图分两步：先用euler()函数拟合数据（按数据比例计算图形位置），再用plot()函数可视化。基础款韦恩图代码如下：
# 1. 拟合数据（核心步骤，自动计算图形比例）
basic_fit <- euler(gene_data)# 2. 绘制基础韦恩图
plot(x = basic_fit, # 传入拟合好的数据对象main = "基础韦恩图（eulerr包）", # 图标题main.cex = 1.2 # 标题字体大小
)
基础图特点：
- 椭圆比例完全匹配数据量（如 Condition2 独立基因数最多，对应椭圆面积最大）；
- 自动标注分组名称，无冗余样式，适合快速查看数据关系。
四、样式美化：从实用到专业的 3 种进阶方案
基础图满足 “能用”，但实际报告或论文中需更精准的信息展示（如数值、百分比）和更美观的样式。以下提供 3 种常用美化方案，可根据需求选择。
方案 1：显示数值 + 百分比，增强信息密度
在图中直接标注 “绝对数量” 和 “百分比”，方便读者快速获取具体数据，同时调整颜色和边框提升可读性：
plot(x = basic_fit,main = "韦恩图（含数值与百分比）", # 图标题main.cex = 1.2,# 核心：设置数值与百分比显示quantities = list(type = c("counts", "percent"), # 同时显示"数量"和"百分比"fontsize = 10, # 数值字体大小fontface = "italic", # 数值字体样式（斜体）col = "black" # 数值字体颜色),# 填充色设置（莫兰迪色系，低饱和度更显专业）fills = list(fill = c("#FF6B6B", "#4ECDC4", "#556270"), # 三组颜色alpha = 0.7 # 透明度（避免颜色刺眼）),# 边框设置edges = list(col = "gray40", # 边框颜色（浅灰，不抢焦点）lwd = 2 # 边框粗细),# 分组标签设置labels = list(font = 2, # 字体样式（粗体）cex = 1.2 # 标签字体大小)
)
方案 2：添加图例，适配多组数据场景
当分组名称较长或需更清晰的分组说明时，可添加图例，并调整颜色为柔和的浅色系，适合汇报场景：
plot(x = basic_fit,main = "韦恩图（带图例）",main.cex = 1.2,# 仅显示数值（避免信息过载）quantities = TRUE, # 简化写法，默认显示countsquantities.fontsize = 10,# 填充色（浅色系，适合汇报PPT）fills = c("lightblue", "lightgreen", "lightcoral"),fills.alpha = 0.8,# 边框设置（深色细边框，突出图形轮廓）edges = list(col = "darkblue",lwd = 1.5,lty = 1 # 边框线型（实线）),# 分组标签（深红色，增强辨识度）labels = list(col = "darkred",font = 4, # 字体样式（粗斜体）cex = 1.1),# 图例设置（放右侧，不遮挡图形）legend = list(side = "right", # 图例位置（右側）labels = c("实验条件1", "实验条件2", "实验条件3"), # 图例标签（中文适配）cex = 0.9, # 图例字体大小bty = "n" # 去除图例边框（更简洁）)
)
方案 3：深色主题 + 高对比度，适配论文插图
论文插图常需高对比度以保证印刷清晰，深色填充 + 白色文字的组合视觉效果突出，同时调整标题和图例位置提升整体协调性：
plot(x = basic_fit,# 标题精细化设置（深蓝色粗体，突出主题）main = list(label = "韦恩图（深色主题）",cex = 1.5,font = 2,col = "darkblue"),# 数值与百分比（白色文字，与深色背景对比）quantities = list(type = c("percent", "counts"), # 先显示百分比，再显示数量font = 2, # 粗体cex = 0.8, # 字体大小col = "white" # 文字颜色),# 深色填充（饱和度高，区分度强）fills = list(fill = c("#1B9E77", "#D95F02", "#7570B3"),alpha = 0.8 # 适当透明，避免过于厚重),# 白色边框（强化图形轮廓，与深色填充对比）edges = list(col = "white",lwd = 2.5 # 边框稍粗，提升视觉冲击),# 分组标签（白色粗体，清晰识别）labels = list(col = "white",font = 2,cex = 1.2),# 图例放底部（横向排列，节省空间）legend = list(side = "bottom",labels = c("条件1", "条件2", "条件3"),cex = 0.9,col = "darkblue", # 图例文字颜色与标题呼应inset = 0.05 # 图例与图形的间距（避免重叠）)
)
五、常见问题与解决方案
- 椭圆重叠异常：若出现图形重叠混乱，需检查数据是否符合 “无矛盾”（如某交集数量大于独立组数量），可通过
basic_fit$residuals查看拟合残差，残差接近 0 说明拟合良好； - 中文显示乱码：若绘图中中文（如标题、图例）显示为方框，需在
plot()前设置中文字体，如par(family = "SimHei")（Windows 系统）或par(family = "Arial Unicode MS")（Mac 系统）； - 导出图片模糊：建议用
png()或pdf()函数导出矢量图，避免拉伸模糊，示例：r
# 导出为高清PNG图 png("eulerr_venn.png", width = 800, height = 600, res = 300) plot(basic_fit, ...) # 此处放入美化后的plot代码 dev.off() # 关闭绘图设备
总结
eulerr包的核心优势在于 **“比例精准” 和 “自定义灵活”** —— 无需手动调整图形位置，即可实现数据与图形的精准匹配；同时通过quantities、fills、edges等参数，可轻松适配报告、PPT、论文等不同场景的需求。本文提供的代码均经过验证，可直接复制运行，新手只需替换自身数据即可快速上手。