夜雨聆风【R语言代码分享】106种R绘图模板第02期：不同组散点+回归曲线+多项式拟合+线性拟合、世界地图+采样点、世界地图+采样点标记+饼图+柱状图等11个图型
本期覆盖散点关系、空间地图、热图矩阵、分布比较、柱条排行等场景；每个模板保留成图、脚本和替换数据思路，适合SCI配图、课题汇报和公众号图文。
适用场景：科研绘图模板整理、SCI图表复用、公众号图文展示、R语言可视化教学。
绘图工具：R语言 + ggplot2/circlize/ComplexHeatmap/ggtree/基础图形等；部分预览由当前数据或模拟数据自动生成。
本期素材：第02篇共11个文件夹，其中包含排序分配的10个模板，并按固定随机种子加入额外模板。
🔥 推文前言
这一期继续按“模板合辑”的方式整理106种R绘图代码。和单一教程不同，这类推文最适合先给读者一个图型地图：哪些图适合做分布比较，哪些图适合做相关关系，哪些图适合做组成占比或复杂注释。
本篇包含11个模板，主题覆盖散点关系、空间地图、热图矩阵、分布比较、柱条排行。每个模板都配有代表性成图和一句使用场景说明，读者可以先看图型效果，再回到对应文件夹替换自己的数据和参数。
本期重点 优先使用文件夹内已有PDF/PNG/JPG作为展示图；没有成图时，自动使用当前数据生成预览。 如果文件夹连数据也没有，则按图型逻辑模拟一份好看的数据，保证推文仍然图文并茂。 正文写法延续前一批SCI图模板：先给总览，再逐图展示，最后说明数据替换位置和领取话术。 |
📌 本期模板一览
先用一张总览图把本期模板放在一起。正式发文时，可以把这张图放在开头，帮助读者快速判断哪些图型最适合自己的数据。
编号 | 图型 | 类型 | 脚本 |
11 | 不同组散点+回归曲线+多项式拟合+线性拟合 | 散点关系 | 不同组散点+回归曲线+多项式拟合+线性拟合.R |
12 | 世界地图+采样点 | 空间地图 | 世界地图绘制.R |
13 | 世界地图+采样点标记+饼图+柱状图 | 空间地图 | 世界地图+采样点标记+饼图+柱状图.R |
14 | 两组矩阵的相关性分析 | 热图矩阵 | 两组矩阵的相关性分析.R |
15 | 中国地图+散点+柱状图 | 空间地图 | 中国地图+散点+柱状图.R |
16 | 云雨图 | 分布比较 | 云雨图.R |
17 | 凹凸图Bump chart | 柱条排行 | 凹凸图Bump chart.R |
18 | 分类水平的聚类分析+注释 | 综合图型 | 分类水平的聚类分析+注释.R |
19 | 分组分面条形图 | 柱条排行 | 分组分面条形图.R |
20 | 分组散点&箱线图&小提琴图&条形图+拟合曲线 | 散点关系 | 分组散点&箱线图&小提琴图&条形图+拟合曲线.R |
102 | 议会图 | 组成占比 | 议会图.R |
📊 成品效果展示
下面每个小节对应一个文件夹。图为现成成图或自动兜底生成的预览；原始文件夹中的PDF或PNG仍可作为论文、PPT或推文配图素材继续使用。
11｜不同组散点+回归曲线+多项式拟合+线性拟合：相关性、回归趋势、分组离散和局部结构展示
散点类图形能保留样本层面的分布信息，适合搭配拟合线、置信圈、误差线或边际图。
对应脚本：不同组散点+回归曲线+多项式拟合+线性拟合.R；代表成图：Rplot.pdf；推荐用途：适合相关性、回归趋势、分组离散和局部结构展示。
12｜世界地图+采样点：空间分布、采样点定位和区域对比展示
把经纬度、区域或采样点信息放到地图上，适合生态、地理、流行病学和环境数据。
对应脚本：世界地图绘制.R；代表成图：自动生成预览图；推荐用途：适合空间分布、采样点定位和区域对比展示。
13｜世界地图+采样点标记+饼图+柱状图：空间分布、采样点定位和区域对比展示
把经纬度、区域或采样点信息放到地图上，适合生态、地理、流行病学和环境数据。
对应脚本：世界地图+采样点标记+饼图+柱状图.R；代表成图：Rplot.pdf；推荐用途：适合空间分布、采样点定位和区域对比展示。
14｜两组矩阵的相关性分析：高维矩阵、相关性、注释和聚类结果展示
热图类图形适合把大量数值压缩成颜色矩阵，是组学和多变量分析里最常用的图型。
对应脚本：两组矩阵的相关性分析.R；代表成图：Rplot02.pdf；推荐用途：适合高维矩阵、相关性、注释和聚类结果展示。
15｜中国地图+散点+柱状图：空间分布、采样点定位和区域对比展示
把经纬度、区域或采样点信息放到地图上，适合生态、地理、流行病学和环境数据。
对应脚本：中国地图+散点+柱状图.R；代表成图：Rplot.pdf；推荐用途：适合空间分布、采样点定位和区域对比展示。
16｜云雨图：组间差异、分布形态和连续变量比较
分布类图形能展示中位数、密度、离散程度和异常值，比单纯均值图更适合科研数据。
对应脚本：云雨图.R；代表成图：Rplot.pdf；推荐用途：适合组间差异、分布形态和连续变量比较。
17｜凹凸图Bump chart：数量对比、排序、误差线、显著性和多组构成展示
柱条类图形适合比较不同类别的大小，加入误差线、排序或分面后很适合论文结果页。
对应脚本：凹凸图Bump chart.R；代表成图：Rplot.png；推荐用途：适合数量对比、排序、误差线、显著性和多组构成展示。
18｜分类水平的聚类分析+注释：科研作图、汇报展示和公众号图文素材
该模板可作为通用科研绘图素材，根据数据结构替换变量、分组和配色即可复用。
对应脚本：分类水平的聚类分析+注释.R；代表成图：Rplot.pdf；推荐用途：适合科研作图、汇报展示和公众号图文素材。
19｜分组分面条形图：数量对比、排序、误差线、显著性和多组构成展示
柱条类图形适合比较不同类别的大小，加入误差线、排序或分面后很适合论文结果页。
对应脚本：分组分面条形图.R；代表成图：Rplot.pdf；推荐用途：适合数量对比、排序、误差线、显著性和多组构成展示。
20｜分组散点&箱线图&小提琴图&条形图+拟合曲线：相关性、回归趋势、分组离散和局部结构展示
散点类图形能保留样本层面的分布信息，适合搭配拟合线、置信圈、误差线或边际图。
对应脚本：分组散点&箱线图&小提琴图&条形图+拟合曲线.R；代表成图：Rplot.pdf；推荐用途：适合相关性、回归趋势、分组离散和局部结构展示。
102｜议会图：比例构成、层级组成和多维轮廓展示
组成类图形适合展示类别占比、层级结构或多指标画像，推文传播感比较强。
对应脚本：议会图.R；代表成图：Rplot.pdf；推荐用途：适合比例构成、层级组成和多维轮廓展示。
💻 代码流程拆解
这106个模板的底层复用逻辑基本一致：读取数据、整理成长表或矩阵、映射颜色/分组/显著性，最后保存为PDF或PNG。下面给出适合大多数模板的替换骨架。
library(ggplot2) dat <- read.table("your_data.txt", header = TRUE, sep = "\t", check.names = FALSE) # 1. 修改分组列、数值列、标签列 # 2. 根据模板脚本替换 aes() 中的 x / y / color / fill / group # 3. 保持主题、配色、显著性标注和导出尺寸一致 p <- ggplot(dat, aes(x = group, y = value, fill = group)) + geom_col(width = 0.72) + theme_classic(base_size = 12) ggsave("Rplot.pdf", p, width = 7, height = 5) |
🧩 替换成自己数据时，重点改哪里？
要改的内容 | 对应位置 | 说明 |
输入文件 | input/example/data文件 | 优先替换模板自带的数据文件，保持列名、分隔符和样本顺序一致。 |
分组和颜色 | group/fill/color | 分组名称改掉后，scale_*_manual里的颜色和图例顺序也要同步修改。 |
图型参数 | geom_* / circos.* / Heatmap() | 不同图型的核心函数不同，但都围绕坐标、分组、标签和注释展开。 |
导出尺寸 | ggsave()/pdf() | 公众号配图可以偏宽，论文配图建议保留PDF矢量版本并按期刊尺寸微调。 |
✨ 这套模板适合哪些研究？
·需要快速整理一批R语言科研绘图模板，按图型效果选择最合适的表达方式。
·做组学、生态、临床、微生物、地理空间或多变量统计分析时，希望把结果图做得更丰富。
·公众号、课程、课题组培训或科研绘图资料包，需要用图文方式展示模板价值。
📝 写在最后
第02期的价值不在于把代码逐行讲完，而是帮读者快速建立图型选择意识：看到数据结构，就能想到适合用哪一种图来表达。后续真正复用时，只要先确认输入数据格式，再替换分组、颜色、标签和导出尺寸即可。
资料领取话术 后台回复“106绘图第02期”：获取本期11个R绘图模板和示例数据。 后台回复“R绘图”：获取完整106种R绘图模板合集。
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