R 语言科研绘图第 10 期 --- 散点图-密度

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=HPRLgXooIyQscxEyCdVQdOLTpnKqAQPIB5r7I2rbuGAjdg_VEdchf2MfPpdCpaMFnf7iCS8

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)library(ggpointdensity)

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=HD6flNiydng5s4hfcThf1y6fg_lLBl8VL8EjoknmNz2uoJ1zkSeyNVGCP8-7asFiTJ28uPg

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 = data, mapping = aes(x = x, y = y)) +  geom_pointdensity() +  theme_classic(base_size = 25) +  theme(panel.grid.major.y = element_line(),        legend.text = element_text(size = 12),        legend.title = element_text(size = 16)) +  guides(color=guide_colorbar("Density", barwidth = unit(1, "cm"),                               barheight = unit(6, "cm"))) +  scale_color_gradientn(colours = colors)p

5. 保存图形

最后我们保存绘制的图形：

ggsave("save/scatter-density.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。sciRcolor 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