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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=HFLOAncGRDz6yRsCTNzc-Kcm3G1KwIbFQ7EvHuhwg_HxWTCq_umJlitFrq5vaHBVSx0N6-o

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(ggplot2)

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

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：

colors <- sciRcolor::pal_scircolor(37)[1:2]

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=HLlkm7ZxA2IS8TE108ehxgrBVVdQR74HBdZEk1Oqe3VfQFVKUqQ7AqabZ96nf8z6rWSyqd0

4. 绘制图形

 

接下来我们通过下面的代码来绘制图形：

p <-   ggplot(data, aes(x=x,y=y)) +  geom_segment(aes(x=x, xend=x, y=y1, yend=y2), color="#C9CACA", size=3) +  geom_point(aes(x=x, y=y1), color=colors[1], size=10) +  geom_point(aes(x=x, y=y2), color=colors[2], size=10) +  labs(x="X", y="Y", title="") +  scale_y_continuous(breaks=seq(0,50,10), limits = c(0,50),                     expand = expansion(mult = c(0, 0.05))) +  theme_classic(base_size = 25) +   theme(panel.grid.major.y = element_line())p

5. 保存图形

 

最后我们保存绘制的图形：

ggsave("save/dumbbell-plot.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