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=HAz9b4jHywwlygj4vakec5PXFDIs_2lzjqBaOXy_hoAvdWRi_OVYSWRYkbdTbkL7GTclX0Q

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

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)[1:4]

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=HErT1yho-8sOoYf3n7UBVvx37ALiry5LgthtRsmzolM0zj0U6yxznGQRXa5WrIIXpdQ4Eps

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=price, group=cut, fill=cut)) +  geom_density(adjust=1.5, alpha=0.8) +  labs(x="Value", y="Density") +  guides(fill=guide_legend("Type")) +  theme_classic(base_size = 25) +  theme(panel.grid.major.y = element_line(), legend.position = "top",        legend.key.size = unit(24,"pt")) +  scale_fill_manual(values = rev(c("#5470c6","#91cc75","#fac858","#ee6666")))p

5. 保存图形

 

最后我们保存绘制的图形：

ggsave("save/density-group.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