你们是否有超级羡慕那些能做一手好图的人，俗语有云一图胜千言，做了一手好图很容易提升我们文章的逼格。所以我也常常在想，网络上有那种可视化的示例代码和示例效果图供我们参考学习的吗？
话不多说，上网址：
https://www.r-graph-gallery.com/
r-garp-gallery收入了大量利用R语言绘制的图形，这些图形包含了很多方面，通过这个网站，我们可以方便直观观察到R语言所能做的一些图形。
1. 简单介绍
- 1. 网站对绘图进行了分类
- 2. 网站提供搜索功能，可以搜索需要的图形类型，例如heatmap
- 3. 每一个图形都给出了代码
- 4. 将代码复制到Rstudio中逐条运行
2. 样例展示
2.1 词云
- 1. 安装所需要的包
- 2. 载入相关的包
- 3.绘制词云
# Change the shape: wordcloud2(demoFreq, size = 0.7, shape = 'star') # Change the shape using your image wordcloud2(demoFreq, figPath = "~/Desktop/R-graph-gallery/img/other/peaceAndLove.jpg", size = 1.5, color = "skyblue", backgroundColor="black") 
2.2 气泡图
- 1. 安装所需要的包
- 2. 载入安装包
- 3. 最基本的气泡图
geom_point()
data <- gapminder %>% filter(year=="2007") %>% dplyr::select(-year) # Most basic bubble plot ggplot(data, aes(x=gdpPercap, y=lifeExp, size = pop)) + geom_point(alpha=0.7) 
- 4. 用
scale_size()
我们需要在上一张图表上改进的第一件事是气泡大小。scale_size()允许使用range参数设置最小和最大圆圈的大小。请注意，您可以使用来定制图例名称name。
data <- gapminder %>% filter(year=="2007") %>% dplyr::select(-year) # Most basic bubble plot data %>% arrange(desc(pop)) %>% mutate(country = factor(country, country)) %>% ggplot(aes(x=gdpPercap, y=lifeExp, size = pop)) + geom_point(alpha=0.5) + scale_size(range = c(.1, 24), name="Population (M)") 
- 5. 添加第四个维度：颜色
data <- gapminder %>% filter(year=="2007") %>% dplyr::select(-year) data %>% arrange(desc(pop)) %>% mutate(country = factor(country, country)) %>% ggplot(aes(x=gdpPercap, y=lifeExp, size=pop, color=continent)) + geom_point(alpha=0.5) + scale_size(range = c(.1, 24), name="Population (M)") 
- 6. 变得漂亮
一些经典的改进：
# Libraries library(ggplot2) library(dplyr) library(hrbrthemes) library(viridis) # The dataset is provided in the gapminder library library(gapminder) data <- gapminder %>% filter(year=="2007") %>% dplyr::select(-year) # Most basic bubble plot data %>% arrange(desc(pop)) %>% mutate(country = factor(country, country)) %>% ggplot(aes(x=gdpPercap, y=lifeExp, size=pop, fill=continent)) + geom_point(alpha=0.5, shape=21, color="black") + scale_size(range = c(.1, 24), name="Population (M)") + scale_fill_viridis(discrete=TRUE, guide=FALSE, option="A") + theme_ipsum() + theme(legend.position="bottom") + ylab("Life Expectancy") + xlab("Gdp per Capita") + theme(legend.position = "none") 
3. 总结
通过不断地对比，是不是发现原来用R语言绘图狠简单，作者由于时间有限，只能列出几个出来，剩下的要靠大家自己进行挖掘尝试。
各位路过的朋友，如果觉得可以学到些什么的话，点个赞再走吧，欢迎各位路过的大佬评论，指正错误，也欢迎有问题的小伙伴评论留言，私信。每个小伙伴的关注都是本人更新博客的动力！！！
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