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【R语言代码分享】106种R绘图模板第08期:柱状图+散点+配对连线+显著性、柱状图+散点图+折线图、柱状图+散点图+误差线+显著性+截断

【R语言代码分享】106种R绘图模板第08期:柱状图+散点+配对连线+显著性、柱状图+散点图+折线图、柱状图+散点图+误差线+显著性+截断

【R语言代码分享】106种R绘图模板第08期:柱状图+散点+配对连线+显著性、柱状图+散点图+折线图、柱状图+散点图+误差线+显著性+截断等11个图型

本期覆盖散点关系、柱条排行、关系网络、分布比较等场景;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08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、柱条排行、关系网络、分布比较。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

71

柱状图+散点+配对连线+显著性

散点关系

柱状图+散点+配对连线+显著性.R

72

柱状图+散点图+折线图

散点关系

柱状图+散点图+折线图.R

73

柱状图+散点图+误差线+显著性+截断

散点关系

code.R

74

柱状堆积图

柱条排行

柱状堆积图.R

75

柱状堆积图+多因子分面+柱间连线

柱条排行

柱状堆积图+多因子分面+柱间连线.R

76

桑基图

关系网络

桑基图.R

77

棒棒糖图&哑铃图

柱条排行

棒棒糖图&哑铃图.R

78

气泡图

关系网络

气泡图.R

79

气泡图+分组+边际数量统计

关系网络

绘制气泡图+分组+边际数量统计.R

80

气泡图+注释+配对连线

关系网络

气泡图+注释+配对连线.R

104

豆荚图+显著性+误差棒

分布比较

豆荚图+显著性+误差棒.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。

71|柱状图+散点+配对连线+显著性: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:柱状图+散点+配对连线+显著性.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。

72|柱状图+散点图+折线图: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:柱状图+散点图+折线图.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。

73|柱状图+散点图+误差线+显著性+截断: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:code.R;代表成图:Rplot01.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。

74|柱状堆积图: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:柱状堆积图.R;代表成图:Rplot01.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。

75|柱状堆积图+多因子分面+柱间连线: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:柱状堆积图+多因子分面+柱间连线.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。

76|桑基图:集合交集、关系流向、互作网络和多变量关联展示

关系类图形能把节点、连线、流向或交集讲清楚,适合机制解释和多组学整合。

对应脚本:桑基图.R;代表成图:test.pdf;推荐用途:适合集合交集、关系流向、互作网络和多变量关联展示。

77|棒棒糖图&哑铃图: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:棒棒糖图&哑铃图.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。

78|气泡图:集合交集、关系流向、互作网络和多变量关联展示

关系类图形能把节点、连线、流向或交集讲清楚,适合机制解释和多组学整合。

对应脚本:气泡图.R;代表成图:Rplot.png;推荐用途:适合集合交集、关系流向、互作网络和多变量关联展示。

79|气泡图+分组+边际数量统计:集合交集、关系流向、互作网络和多变量关联展示

关系类图形能把节点、连线、流向或交集讲清楚,适合机制解释和多组学整合。

对应脚本:绘制气泡图+分组+边际数量统计.R;代表成图:Rplot.pdf;推荐用途:适合集合交集、关系流向、互作网络和多变量关联展示。

80|气泡图+注释+配对连线:集合交集、关系流向、互作网络和多变量关联展示

关系类图形能把节点、连线、流向或交集讲清楚,适合机制解释和多组学整合。

对应脚本:气泡图+注释+配对连线.R;代表成图:Rplot.pdf;推荐用途:适合集合交集、关系流向、互作网络和多变量关联展示。

104|豆荚图+显著性+误差棒: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:豆荚图+显著性+误差棒.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。

💻 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08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08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。