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今天小仙给大家分享一下Slope chart(坡度图)的画法，我在paper中看到的图是这样的
这个图的意思大概是Nasal Tissue比Brochial Tissue的ACE2表达量高(ACE2就是新冠病毒的受体啦) 。为了复刻这张图，小仙捏造了一组差不多的数据，竟然感觉比原图好看！
废话不多说，进入正题。
Step1. 绘图数据的准备
首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式，建议大家在excel中保存成csv格式。
作图数据格式如下：
Step2. 绘图数据的读取
data<-read.csv(“your file path”, header = T, check.names=F) #注释：header=T表示数据中的第一行是列名，如果没有列名就用header=F #注释：R读取数据的时候，默认会把列名里的空格变成 "."，check.names=F就不会变了
Step3. 绘图所需package的安装、调用
library(ggplot2) library(reshape2) # 注释：package使用之前需要调用
Step4. 绘图
data_melt<-melt(data,id.vars = "Sample") # 注释：将原始的宽数据变成长数据，方便画图 p<-ggplot(data_melt,aes(x=variable,y=value,group=Sample))+ geom_line(color="gray", size=1)+ geom_point(aes(fill=Sample),shape=21, size=3)+ theme_bw()+labs(x="",y="Relative expression") p
直接画出来的图就是下面这样子的，线段和圆圈都是锯齿状的，对图片质量要求比较高、想让直线变平滑的朋友，可以参考我之前的分享《R语言作图技巧——导出高清图》。
如果把geom_point()语句跟geom_point()语句颠倒一下会发生什么呢？
p<-ggplot(data_melt,aes(x=variable,y=value,group=Sample))+ geom_point(aes(fill=Sample),shape=21, size=3)+ geom_line(color="gray", size=1)+ theme_bw()+labs(x="",y="Relative expression") p
语句颠倒，连线就会覆盖点的一部分，如果你想让哪个形状放在最上层，就把相应的画图语句放在后面就可以啦。
以上就是R语言数据可视化绘图Slope chart坡度图画法的详细内容，更多关于R语言数据可视化绘图坡度图的资料请关注其它相关文章！
