ggplot第五篇--几何对象与统计变换的简单对应

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写在前面
今天发生了一件有趣的事。在从食堂回实验室的路上， 我和师姐讨论了一点实验的问题，说到western需要抗体，可是好慢啊，我看到走在前面的小哥愣了一下，我想人家会不会把我当成书呆子了，路上竟然讨论实验？或者就是他做的实验和我一样，不由自主瞅了一眼。
然后小哥回头跟我说上话了，原来他是诺禾致源的销售，他们公司有这个业务，并且很快的！！！哇这样的销售简直厉害了，竟然走着路都不忘工作，这要是谈成了，岂不是从路上捡来的生意？立刻刮目相看，要了名片。诺禾不愧是大公司，有这样的敬业的员工真的是好棒。
然后我跟一个在诺禾做工程师的朋友聊起来这件事，画风是这样的：

呃。。。同样的敬业又优秀的员工！！作为一个工程师，竟然还不忘给我推销一把。
不说了，我本来就是诺禾粉丝，这下更被圈粉。那位销售小哥听说我学生信，竟然还要拉我去他们公司工作哈哈哈，经他同意在这里贴个名片，北京的小伙伴有需求可以联系下啊~

这样敬业的员工应该升职加薪，我要奔走相告！

1.示例数据

在公众号回复：dexp.csv，获得示例数据。
读取数据：

dexp <- read.csv("dexp.csv",row.names = 1)#设置第一列为行名

示例数据：40个基因，每个基因9个重复，加上这9个重复各自的观测值，以及每个基因的长度。
准备好ggplot2和gridExtra包。
数据简化:取前四个基因

dexp_small <- filter(dexp, Gene %in% paste("G", 1:4, sep = ""))

2.定义背景图层

要绘制7个图形，可以先定义背景图层，以简化代码。

p <- ggplot(data = dexp_small, aes(x = Sample, y = Expression))

3.绘制各类图形

#geom_point：散点图
p_point <-p + geom_point(
  stat = "identity",
  aes(color = Gene),
) +
  labs(title = "geom_point") 
#geom_bar:条形图
p_bar1<-p + geom_bar(
  stat = "identity",
  aes(fill = Gene), #fill是填充颜色，改成color就是边框颜色了，默认填充黑色
)
p_bar2 <- p + geom_bar(
  stat = "identity",
  aes(fill = Gene),
  position = "dodge" #默认stack，改为dodge则是并排，fill将总和算作一，显示百分比。
) 
#geom_line:折线图
p_line <- p + geom_line(
  stat = "identity", 
  aes(color = Gene, group = Gene) 
)
#geom_area:面积图 #折线图的积分
p_area <- p + geom_area(
  stat = "identity",
  aes(fill = Gene, group = Gene),
  position = "dodge",  #改成“stack”，则会层叠起来
  alpha = 5/10 #产生遮挡，调整透明度
) 
#geom_boxplot:箱线图
p_boxplot <- p + geom_boxplot(
  stat = "boxplot",
  aes(color = Sample, group = Sample)
) 
##密度图
p_density <- ggplot(data = dexp_small)+
  geom_density(stat = "density",
    aes(Expression, color = Gene))
##小提琴图
p_violin <-ggplot(data = dexp_small,aes(x = Sample, y = Expression)) + geom_violin(stat = "ydensity",
  aes(fill = Sample,color=Sample))

3.合并显示在同一张图上-grid.arrange

grid.arrange(p_point, p_bar1,p_bar2, p_line, p_area,p_boxplot,p_violin, p_density,ncol = 2)#两列

这图真好看