R语言学习之线图的绘制详解
作者：陈同
线图是反映趋势变化的一种方式，其输入数据一般也是一个矩阵。本文将利用R语言绘制单线图、多线图以及横轴文本线图，感兴趣的可以了解一下
线图
线图是反映趋势变化的一种方式，其输入数据一般也是一个矩阵。
单线图
假设有这么一个矩阵，第一列为转录起始位点及其上下游5 kb的区域，第二列为H3K27ac修饰在这些区域的丰度，想绘制一张线图展示。
profile="Pos;H3K27ac -5000;8.7 -4000;8.4 -3000;8.3 -2000;7.2 -1000;3.6 0;3.6 1000;7.1 2000;8.2 3000;8.4 4000;8.5 5000;8.5"
读入数据 (经过前面几篇的联系，这应该都很熟了)
profile_text <- read.table(text=profile, header=T, row.names=1, quote="",sep=";") profile_text
H3K27ac -5000 8.7 -4000 8.4 -3000 8.3 -2000 7.2 -1000 3.6 0 3.6 1000 7.1 2000 8.2 3000 8.4 4000 8.5 5000 8.5
# 在melt时保留位置信息
# melt格式是ggplot2画图最喜欢的格式
# 好好体会下这个格式，虽然多占用了不少空间，但是确实很方便
# 这里可以用 `xvariable`，也可以是其它字符串，但需要保证后面与这里的一致
# 因为这一列是要在X轴显示，所以起名为`xvariable`。
profile_text$xvariable = rownames(profile_text)
library(ggplot2)
library(reshape2)
data_m <- melt(profile_text, id.vars=c("xvariable"))
data_mxvariable variable value 1 -5000 H3K27ac 8.7 2 -4000 H3K27ac 8.4 3 -3000 H3K27ac 8.3 4 -2000 H3K27ac 7.2 5 -1000 H3K27ac 3.6 6 0 H3K27ac 3.6 7 1000 H3K27ac 7.1 8 2000 H3K27ac 8.2 9 3000 H3K27ac 8.4 10 4000 H3K27ac 8.5 11 5000 H3K27ac 8.5
然后开始画图，与上面画heatmap一样。
# variable和value为矩阵melt后的两列的名字，内部变量, variable代表了点线的属性，value代表对应的值。 p <- ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value),color=variable) + geom_line() p # 图会存储在当前目录的Rplots.pdf文件中，如果用Rstudio，可以不运行dev.off() dev.off()
满心期待一个倒钟形曲线，结果，
什么也没有。
仔细看，出来一段提示
geom_path: Each group consists of only one observation. Do you need to adjust the group aesthetic?
原来默认ggplot2把每个点都视作了一个分组，什么都没画出来。而data_m中的数据都来源于一个分组H3K27ac，分组的名字为variable，修改下脚本，看看效果。
p <- ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value,color=variable,group=variable)) + geom_line() + theme(legend.position=c(0.1,0.9)) p dev.off()
图出来了，一条线，看一眼没问题；再仔细看，不对了，怎么还不是倒钟形，原来横坐标错位了。
检查下数据格式
summary(data_m)
xvariable variable Length:11 H3K27ac:11 Class :character Mode :character
问题来了，xvariable虽然看上去数字，但存储的实际是字符串 (因为是作为行名字读取的)，需要转换为数字。
data_m$xvariable <- as.numeric(data_m$xvariable) #再检验下 is.numeric(data_m$xvariable)
[1] TRUE
好了，继续画图。
# 注意断行时，加号在行尾，不能放在行首 p <- ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value,color=variable,group=variable)) + geom_line() + theme(legend.position=c(0.1,0.8)) p dev.off()
图终于出来了，调了下legend的位置，看上去有点意思了。
有点难看，如果平滑下，会不会好一些，stat_smooth可以对绘制的线进行局部拟合。在不影响变化趋势的情况下，可以使用 (但慎用)。
p <- ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value,color=variable,group=variable)) + geom_line() + stat_smooth(method="auto", se=FALSE) + theme(legend.position=c(0.1,0.8)) p dev.off()
从图中看，趋势还是一致的，线条更优美了。另外一个方式是增加区间的数量，线也会好些，而且更真实。
stat_smooth和geom_line各绘制了一条线，只保留一条就好。
p <- ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value,color=variable,group=variable)) + stat_smooth(method="auto", se=FALSE) + theme(legend.position=c(0.1,0.8)) p dev.off()
好了，终于完成了单条线图的绘制。
多线图
那么再来一个多线图的例子吧，只要给之前的数据矩阵多加几列就好了。
profile = "Pos;h3k27ac;ctcf;enhancer;h3k4me3;polII
-5000;8.7;10.7;11.7;10;8.3
-4000;8.4;10.8;11.8;9.8;7.8
-3000;8.3;10.5;12.2;9.4;7
-2000;7.2;10.9;12.7;8.4;4.8
-1000;3.6;8.5;12.8;4.8;1.3
0;3.6;8.5;13.4;5.2;1.5
1000;7.1;10.9;12.4;8.1;4.9
2000;8.2;10.7;12.4;9.5;7.7
3000;8.4;10.4;12;9.8;7.9
4000;8.5;10.6;11.7;9.7;8.2
5000;8.5;10.6;11.7;10;8.2"
profile_text <- read.table(text=profile, header=T, row.names=1, quote="",sep=";")
profile_text$xvariable = rownames(profile_text)
data_m <- melt(profile_text, id.vars=c("xvariable"))
data_m$xvariable <- as.numeric(data_m$xvariable)
# 这里group=variable，而不是group=1 (如果上面你用的是1的话)
# variable和value为矩阵melt后的两列的名字，内部变量, variable代表了点线的属性，value代表对应的值。
p <- ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value,color=variable,group=variable)) +
stat_smooth(method="auto", se=FALSE) + theme(legend.position=c(0.85,0.2))
p
dev.off()
横轴文本线图
如果横轴是文本，又该怎么调整顺序呢？还记得之前热图旁的行或列的顺序调整吗？重新设置变量的factor水平就可以控制其顺序。
profile = "Pos;h3k27ac;ctcf;enhancer;h3k4me3;polII
-5000;8.7;10.7;11.7;10;8.3
-4000;8.4;10.8;11.8;9.8;7.8
-3000;8.3;10.5;12.2;9.4;7
-2000;7.2;10.9;12.7;8.4;4.8
-1000;3.6;8.5;12.8;4.8;1.3
0;3.6;8.5;13.4;5.2;1.5
1000;7.1;10.9;12.4;8.1;4.9
2000;8.2;10.7;12.4;9.5;7.7
3000;8.4;10.4;12;9.8;7.9
4000;8.5;10.6;11.7;9.7;8.2
5000;8.5;10.6;11.7;10;8.2"
profile_text <- read.table(text=profile, header=T, row.names=1, quote="",sep=";")
profile_text_rownames <- row.names(profile_text)
profile_text$xvariable = rownames(profile_text)
data_m <- melt(profile_text, id.vars=c("xvariable"))
# 就是这一句，会经常用到
data_m$xvariable <- factor(data_m$xvariable, levels=profile_text_rownames, ordered=T)
# geom_line设置线的粗细和透明度
p <- ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value,color=variable,group=variable)) +
geom_line(size=1, alpha=0.9) + theme(legend.position=c(0.85,0.2)) +
theme(axis.text.x=element_text(angle=45,hjust=1, vjust=1))
# stat_smooth
#p <- ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value,color=variable,group=variable)) +
# stat_smooth(method="auto", se=FALSE) + theme(legend.position=c(0.85,0.2)) +
# theme(axis.text.x=element_text(angle=45,hjust=1, vjust=1))
p
dev.off()比较下位置信息做为数字(前面的线图)和位置信息横轴的差别。当为数值时，ggplot2会选择合适的几个刻度做标记，当为文本时，会全部标记。另外文本横轴，smooth效果不明显 (下面第2张图)。
至此完成了线图的基本绘制，虽然还可以，但还有不少需要提高的地方，比如在线图上加一条或几条垂线、加个水平线、修改X轴的标记(比如0换为TSS)、设置每条线的颜色等。具体且听下回一步线图法。
到此这篇关于R语言学习之线图的绘制详解的文章就介绍到这了,更多相关R语言绘制线图内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！