R 数据可视化 —— circlize 图形

前言

这一节，我们将介绍 circlize 提供的图形对象函数，这些函数默认在当前的单元格中绘制。因此，如果在 panel.fun 函数外调用，需要传递扇形及轨迹的索引来指定单元格。

例如，点图使用方式有

circos.track(..., panel.fun = function(x, y) {
    circos.points(x, y)
})
circos.points(x, y, sector.index, track.index)

图形

1. 颜色设置

颜色对于数据的映射是非常重要的，circlize 提供了两个函数用于设置颜色：

• colorRamp2：该函数提供了连续值的颜色映射，通过指定值的断点以及断点处的颜色值，会自动生成连续型的线性颜色映射，例如

col_fun <- colorRamp2(c(-2, 0, 2), c("blue", "white", "red"))
col_fun(seq(-5, 1, by = 1))

超出范围的值会设置为边缘颜色，即 [-5, -2] 的值均为 blue

• rand_color：用于生成随机颜色值，例如

par(mar = c(1, 1, 1, 1))
plot(NULL, xlim = c(1, 10), ylim = c(1, 8), axes = FALSE, ann = FALSE)
points(1:10, rep(1, 10), pch = 16, cex = 5, 
       col = rand_color(10, luminosity = "random"))
points(1:10, rep(2, 10), pch = 16, cex = 5, 
       col = rand_color(10, luminosity = "bright"))
points(1:10, rep(3, 10), pch = 16, cex = 5, 
       col = rand_color(10, luminosity = "light"))
points(1:10, rep(4, 10), pch = 16, cex = 5, 
       col = rand_color(10, luminosity = "dark"))
points(1:10, rep(5, 10), pch = 16, cex = 5, 
       col = rand_color(10, hue = "red", luminosity = "bright"))
points(1:10, rep(6, 10), pch = 16, cex = 5, 
       col = rand_color(10, hue = "green", luminosity = "bright"))
points(1:10, rep(7, 10), pch = 16, cex = 5, 
       col = rand_color(10, hue = "blue", luminosity = "bright"))
points(1:10, rep(8, 10), pch = 16, cex = 5, 
       col = rand_color(10, hue = "monochrome", luminosity = "bright"))

还有一个函数 col2value() 用于将颜色反映射为值，例如

> value <- seq(-2, 2, by = 0.2)
> value
 [1] -2.0 -1.8 -1.6 -1.4 -1.2 -1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2  0.0  0.2  0.4  0.6  0.8  1.0  1.2  1.4  1.6  1.8  2.0
> col <- col_fun(value)
> round(col2value(col, col_fun = col_fun), 1)
 [1] -2.0 -1.8 -1.6 -1.4 -1.2 -1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2  0.0  0.2  0.4  0.5  0.7  0.9  1.2  1.4  1.6  1.8  2.0

2. 点

添加点图的函数 circos.points() 与 points() 类似，使用方式为

circos.points(x, y)
circos.points(x, y, sector.index, track.index)
circos.points(x, y, pch, col, cex, bg)

它有一个配对的函数 circos.trackPoints()，可以同时在所有的扇形轨迹中绘制点图，需要指定扇形，会自动将 x、y 的数据根据扇形进行分类，使用方式为

circos.track(...)
circos.trackPoints(sectors, x, y)

circos.trackPoints() 相当于 circos.points() 与 for 循环结合使用，最好的方式是在 panel.fun 函数中进行绘制

circos.track(sectors, x, y, panel.fun = function(x, y) {
    circos.points(x, y)
})

其他所有的简单绘图函数都有对应的 circos.track*() 函数，用于同时在一个轨迹中所有单元格内绘制对应的图形

3. 线

circos.lines() 与 lines() 函数类似，但是有一个额外的功能，可以设置 area = TRUE 来绘制填充面积，可以用 baseline 参数来控制向上或向下的面积填充，也可以设置 y 轴的位置来设置填充。

如果设置了填充，则 col 用于控制填充色，border 用于控制边框颜色

使用方式

circos.lines(x, y)
circos.lines(x, y, sector.index, track.index)
circos.lines(x, y, col, lwd, lty, type, straight)
circos.lines(x, y, col, area, baseline, border)

例如

n <- 90
df <- data.frame(
  sectors = rep(letters[1:9], each = 10),
  x = rep(1:10, 9), 
  y = runif(n)
)

circos.par("track.height" = 0.3)
circos.initialize(df$sectors, x = df$x)
circos.track(
  df$sectors, x = df$x, y = df$y, 
  panel.fun = function(x, y) {
    switch(CELL_META$sector.index,
           'a' = circos.lines(x, y, type = 'l'),
           'b' = circos.lines(
             x, y, type = 'o', pt.col = 'blue', cex = 0.7),
           'c' = circos.lines(x, y, type = 'h'),
           'd' = circos.lines(
             x, y, type = 'h', baseline = 0.5, 
             col = rainbow(10)),
           'e' = circos.lines(x, y, type = 's'),
           'f' = circos.lines(
             x, y, type = 'l', area = TRUE),
           'g' = circos.lines(
             x, y, type = 'o', area = TRUE),
           'h' = circos.lines(
             x, y, type = 's', area = TRUE),
           'i' = circos.lines(
             x, y, type = 'l', area = TRUE,
             baseline = 'top')
    )
    circos.text(CELL_META$xcenter, 
                CELL_META$cell.ylim[2] + mm_y(3), 
                CELL_META$sector.index)
  }
)

4. 线段

可以使用 circos.segments() 添加线段，类似于 segments() 函数，使用方式为

circos.segments(x0, y0, x1, y1)
circos.segments(x0, y0, x1, y1, straight)

例如

circos.initialize(letters[1:8], xlim = c(0, 1))
circos.track(ylim = c(0, 1), track.height = 0.3, panel.fun = function(x, y) {
  x = seq(0.2, 0.8, by = 0.2)
  y = seq(0.2, 0.8, by = 0.2)
  
  circos.segments(x, 0.1, x, 0.9)
  circos.segments(0.1, y, 0.9, y)
})

5. 文本

使用 circos.text() 添加文本，类似于 text() 函数，使用方式

circos.text(x, y, labels)
circos.text(x, y, labels, sector.index, track.index)
circos.text(x, y, labels, facing, niceFacing, adj, cex, col, font)

有 7 种文本朝向可以选择：

inside, outside, clockwise, 
reverse.clockwise, downward, 
bending.inside 和 bending.outside

例如

sectors = letters[1:4]
circos.par(points.overflow.warning = FALSE, 
           canvas.xlim = c(0, 1), canvas.ylim = c(0, 1))
circos.initialize(sectors, xlim = c(0, 10))
circos.trackPlotRegion(
  sectors[4], ylim = c(0, 10),
  track.height = 0.5,
  panel.fun = function(x, y) {
    circos.text(3, 1, "inside", facing = "inside", cex = 0.8)
    circos.text(7, 1, "outside", facing = "outside", cex = 0.8)
    circos.text(
      0, 5, "reverse.clockwise", facing = "reverse.clockwise",
      adj = c(0.5, 0), cex = 0.8
    )
    circos.text(
      10, 5, "clockwise", facing = "clockwise", adj = c(0.5, 0),
      cex = 0.8
    )
    circos.text(5, 5, "downward", facing = "downward", cex = 0.8)
    circos.text(3, 9, "===bending.inside===", 
                facing = "bending.inside", cex = 0.8)
    circos.text(7, 9, "===bending.outside===", 
                facing = "bending.outside", cex = 0.8)
  })
circos.clear()

6. 矩形和多边形

circos.rect() 绘制的矩形在极坐标系上看，其底边和顶边变成了弧形，使用方式为

circos.rect(xleft, ybottom, xright, ytop)
circos.rect(xleft, ybottom, xright, ytop, sector.index, track.index)
circos.rect(xleft, ybottom, xright, ytop, col, border, lty, lwd)

例如

circos.initialize(c("a", "b", "c", "d"), xlim = c(0, 10))
circos.track(ylim = c(0, 10), panel.fun = function(x, y) {
  for(rot in seq(0, 90, by = 30)) {
    circos.rect(2, 2, 6, 6, rot = rot)
  }
}, track.height = 0.5)
circos.clear()

circos.polygon() 用于绘制多边形，第一个数据点必须与最后一个数据点重叠

circos.polygon(x, y)
circos.polygon(x, y, col, border, lty, lwd)

例如，为数据添加拟合曲线及误差范围

sectors = letters[1:4]
circos.initialize(sectors, xlim = c(0, 1))
circos.trackPlotRegion(ylim = c(-3, 3), track.height = 0.4, panel.fun = function(x, y) {
  x1 = runif(20)
  y1 = x1 + rnorm(20)
  or = order(x1)
  x1 = x1[or]
  y1 = y1[or]
  loess.fit = loess(y1 ~ x1)
  loess.predict = predict(loess.fit, x1, se = TRUE)
  d1 = c(x1, rev(x1))
  d2 = c(loess.predict$fit + loess.predict$se.fit,
         rev(loess.predict$fit - loess.predict$se.fit))
  circos.polygon(d1, d2, col = "#CCCCCC", border = NA)
  circos.points(x1, y1, cex = 0.5)
  circos.lines(x1, loess.predict$fit)
})
circos.clear()

7. 坐标轴

通常，我们只需要绘制 x 轴，使用 circos.axis() 或 circos.xaxis() 函数可以设置轴的各种参数。

使用方式为

circos.axis(h)
circos.axis(h, sector.index, track.index)
circos.axis(h, major.at, labels, major.tick, direction)
circos.axis(h, major.at, labels, major.tick, labels.font, labels.cex,
            labels.facing, labels.niceFacing)
circos.axis(h, major.at, labels, major.tick, minor.ticks,
            major.tick.length, lwd)

例如，轴的各种设置

sectors = letters[1:8]
circos.par(points.overflow.warning = FALSE)
circos.initialize(sectors, xlim = c(0, 10))
# 添加外层标签
circos.trackPlotRegion(sectors, ylim = c(0, 10), track.height = 0.1,
                       bg.border = NA, panel.fun = function(x, y) {
                         circos.text(5, 10, get.cell.meta.data("sector.index"))
                       })

circos.trackPlotRegion(sectors, ylim = c(0, 10))
# 默认轴
circos.axis(sector.index = "a")
# 设置刻度和标签的朝向
circos.axis(sector.index = "b", direction = "inside", labels.facing = "outside")
# 放置在内侧
circos.axis(sector.index = "c", h = "bottom")
# 内侧的内部朝向
circos.axis(sector.index = "d", h = "bottom", direction = "inside",
            labels.facing = "reverse.clockwise")
# 设置放置位置及主刻度的断点
circos.axis(sector.index = "e", h = 5, major.at = c(1, 3, 5, 7, 9))
# 设置断点标签，并设置次刻度线长度为 0
circos.axis(sector.index = "f", h = 5, major.at = c(1, 3, 5, 7, 9),
            labels = c("a", "c", "e", "g", "f"), minor.ticks = 0)
# 隐藏主、次刻度，并设置标签的朝向
circos.axis(sector.index = "g", h = 5, major.at = c(1, 3, 5, 7, 9),
            labels = c("a1", "c1", "e1", "g1", "f1"), major.tick = FALSE,
            labels.facing = "reverse.clockwise")
# 设置主、次刻度线长度
circos.axis(sector.index = "h", h = 2, major.at = c(1, 3, 5, 7, 9),
            labels = c("a1", "c1", "e1", "g1", "f1"), minor.ticks = 2, 
            major.tick.length = mm_y(5), labels.facing = "clockwise")
circos.clear()

y 轴的设置也是类似的，设置 y 轴时，要保证扇形之间的间距足够（使用 gap.degree/gap.after 设置）

8. 条形图、箱线图和小提琴图

circos.barplot()、circos.boxplot() 和 circos.violin() 分别用于绘制条形图、箱线图和小提琴图，这些函数的使用方式是类似的。需要在 circos.initialize() 中设置 xlim 参数的值来控制其数量

例如，条形图可以是正常的形式，也可以是堆积的形式

par(mfrow = c(1, 2))
# 设置条形的数量为 10
circos.initialize(letters[1:4], xlim = c(0, 10))
circos.track(ylim = c(0, 1), panel.fun = function(x, y) {
  # 传递一个向量
  value = runif(10)
  circos.barplot(value, 1:10 - 0.5, col = 1:10)
})
circos.track(ylim = c(-1, 1), panel.fun = function(x, y) {
  value = runif(10, min = -1, max = 1)
  circos.barplot(value, 1:10 - 0.5, col = ifelse(value > 0, 2, 3))
})
circos.clear()

circos.initialize(letters[1:4], xlim = c(0, 10))
circos.track(ylim = c(0, 4), panel.fun = function(x, y) {
  # 如果传递的数据为矩阵，则列就是对应的条形的高度
  value = matrix(runif(10*4), ncol = 4)
  circos.barplot(value, 1:10 - 0.5, col = 2:5)
})

对于箱线图，可以一个个绘制，或者使用 list 或 matrix 一次性绘制

par(mfrow = c(1, 2))
circos.initialize(letters[1:4], xlim = c(0, 10))
circos.track(ylim = c(0, 1), panel.fun = function(x, y) {
  # 在一个单元格中，依次绘制 10 个
  for(pos in seq(0.5, 9.5, by = 1)) {
    value = runif(10)
    circos.boxplot(value, pos)
  }
})
circos.clear()

circos.initialize(letters[1:4], xlim = c(0, 10))
circos.track(ylim = c(0, 1), panel.fun = function(x, y) {
  # 对于一个 list/matrix，一次性绘制所有的数据
  value = replicate(runif(10), n = 10, simplify = FALSE)
  circos.boxplot(value, 1:10 - 0.5, col = 1:10)
})

小提琴图的绘制也是类似的，但是，如果想要让不同的小提琴图具有可比性，需要设置 max_density 参数

par(mfrow = c(1, 2))
circos.initialize(letters[1:4], xlim = c(0, 10))
circos.track(ylim = c(0, 1), panel.fun = function(x, y) {
  for(pos in seq(0.5, 9.5, by = 1)) {
    value = runif(10)
    circos.violin(value, pos)
  }
})
circos.clear()

circos.initialize(letters[1:4], xlim = c(0, 10))
circos.track(ylim = c(0, 1), panel.fun = function(x, y) {
  value = replicate(runif(10), n = 10, simplify = FALSE)
  circos.violin(value, 1:10 - 0.5, col = 1:10, max_density = 1)
})

9. 圆形箭头

circos.arrow() 可以绘制沿着圆周方向的箭头，参数设置如下：

• x1、x2: 箭头的起止位置
• y: 箭头中心在 y 轴的位置
• width: 箭头整体的宽度
• sector.index、track.index: 扇形和轨迹索引
• arrow.head.length: 箭头的头部长度，该值必须小于箭头的长度 x2 - x1
• arrow.head.width: 箭头的头部宽度
• arrow.position: 哪个是箭头的头部，如果想绘制反方向的箭头，可以设置为 start
• tail: 箭头尾部形状
• border: 箭头的边框颜色
• col: 箭头的填充色
• lty: 箭头的线条样式

par(mfrow = c(1, 2))
circos.initialize(letters[1:4], xlim = c(0, 1))
col <- rand_color(4)
tail <- c("point", "normal", "point", "normal")
circos.track(ylim = c(0, 1), panel.fun = function(x, y) {
  circos.arrow(x1 = 0, x2 = 1, y = 0.5, width = 0.4, 
               arrow.head.width = 0.6, arrow.head.length = cm_x(1), 
               col = col[CELL_META$sector.numeric.index], 
               tail = tail[CELL_META$sector.numeric.index])
}, bg.border = NA, track.height = 0.4)
circos.clear()

circos.initialize(letters[1:4], xlim = c(0, 1))

circos.track(ylim = c(0, 1), panel.fun = function(x, y) {
  circos.arrow(x1 = 0, x2 = 1, y = 0.5, width = 0.4, 
               arrow.head.width = 0.6, arrow.head.length = cm_x(1), 
               col = col[CELL_META$sector.numeric.index], 
               tail = tail[CELL_META$sector.numeric.index],
               arrow.position = "start")
}, bg.border = NA, track.height = 0.4)

我们可以绘制细胞周期的四个阶段，扇形的长度与阶段的时间长度成正比。也可以绘制圆形基因组，如线粒体或质粒基因组。

例如

cell_cycle <- data.frame(
  phase = factor(c("G1", "S", "G2", "M"), 
                 levels = c("G1", "S", "G2", "M")),
  hour = c(11, 8, 4, 1)
)
color <- c("#66C2A5", "#FC8D62", "#8DA0CB", "#E78AC3")
circos.par(start.degree = 90)
circos.initialize(cell_cycle$phase, xlim = cbind(rep(0, 4), cell_cycle$hour))
circos.track(ylim = c(0, 1), panel.fun = function(x, y) {
  # 绘制箭头
  circos.arrow(CELL_META$xlim[1], CELL_META$xlim[2], 
               arrow.head.width = CELL_META$yrange*0.8, arrow.head.length = cm_x(0.5),
               col = color[CELL_META$sector.numeric.index])
  # 添加文本你
  circos.text(CELL_META$xcenter, CELL_META$ycenter, CELL_META$sector.index, 
              facing = "downward")
  # 添加轴线
  circos.axis(h = 1, major.at = seq(0, round(CELL_META$xlim[2])), minor.ticks = 1,
              labels.cex = 0.6)
}, bg.border = NA, track.height = 0.3)

10. 栅格图

circos.raster() 函数用于将栅格图添加到圆形布局中，首先需要使用 as.raster() 将输入图形转换为 raster 对象。

图形的朝向设置与 circos.text() 类似，图形的大小需要使用数值单位值，如 20mm, 1.2cm 或 0.5inche

例如，我们使用包自带的图片数据 img_list，并将 facing 设置为 bending.inside 和 bending.outside 将图片绘制成圆形矩形形状

# 导入图片数据
load(system.file("extdata", "doodle.RData", package = "circlize"))

circos.par("cell.padding" = c(0, 0, 0, 0))
circos.initialize(letters[1:16], xlim = c(0, 1))
circos.track(ylim = c(0, 1), panel.fun = function(x, y) {
  img = img_list[[CELL_META$sector.numeric.index]]
  circos.raster(img, CELL_META$xcenter, CELL_META$ycenter, 
                width = CELL_META$xrange, height = CELL_META$yrange, 
                facing = "bending.inside")
}, track.height = 0.25, bg.border = NA)
circos.track(ylim = c(0, 1), panel.fun = function(x, y) {
  img = img_list[[CELL_META$sector.numeric.index + 16]]
  circos.raster(img, CELL_META$xcenter, CELL_META$ycenter, 
                width = CELL_META$xrange, height = CELL_META$yrange, 
                facing = "bending.inside")
}, track.height = 0.25, bg.border = NA)
circos.clear()

11. link

连接线或条带也是圆形布局中的一种重要的图形，可以用于表示不同类别之间的关系或相互作用。circos.link() 可以绘制点与区间或区间与区间之间的连接

该函数有 4 个强制参数，即第一个扇形索引及其上的某一位置，以及第二个扇形的索引及其上的位置，使用方式如下

# 点与点之间，构成一条线
circos.link(sector.index1, 0, sector.index2, 0)
# 区间与点
circos.link(sector.index1, c(0, 1), sector.index2, 0)
# 区间和区间
circos.link(sector.index1, c(0, 1), sector.index2, c(1, 2))
# 设置线条及填充样式
circos.link(sector.index1, c(0, 1), sector.index2, 0, col, lwd, lty, border)

连接的高度可以用 h 参数来控制，如果连接是条带，则 h2 用于控制内侧线的高度，默认会自动推断，不需要手动指定。

而连接线是二次贝塞尔曲线，可以使用 w 参数来控制曲线的形状，如果是条带，则 w2 用于控制内侧曲线的形状

circos.link(sector.index1, 0, sector.index2, 0, h, w)
circos.link(sector.index1, 0, sector.index2, 0, h, h2, w, w2)

directional 参数可以控制连接的方向：

• 0：无方向，默认值
• 1：第一个位置指向第二个位置
• -1：第二个位置指向第一个位置
• 2：双向

circos.link(sector.index1, 0, sector.index2, 0, directional = 1)
circos.link(sector.index1, c(0, 1), sector.index2, c(0, 1), directional = -1)

12. 高亮

draw.sector() 可以绘制扇形、圆环，或者它们中的某一部分，该函数是独立于圆形布局的，使用方式为

draw.sector(start.degree, end.degree, rou1)
draw.sector(start.degree, end.degree, rou1, rou2, center)
draw.sector(start.degree, end.degree, rou1, rou2, center, col, border, lwd, lty)

start.degree 到 end.degree 之间的方向是很重要的，默认是顺时针方向

draw.sector(start.degree, end.degree, clock.wise = TRUE)

例如

par(mar = c(1, 1, 1, 1))
plot(c(-1, 1), c(-1, 1), type = "n", axes = FALSE, ann = FALSE, asp = 1)
# 无填充色的扇形区域
draw.sector(20, 0)
# 红色圆形矩形区域
draw.sector(30, 60, rou1 = 0.8, rou2 = 0.5, clock.wise = FALSE, col = "red")
# 绿色填充扇形
draw.sector(350, 1000, col = "green", border = NA)
# 虚线半圆
draw.sector(0, 180, rou1 = 0.25, center = c(-0.5, 0.5), border = 2, lwd = 2, lty = 2)
# 蓝色圆环
draw.sector(0, 360, rou1 = 0.7, rou2 = 0.6, col = "blue")

想要高亮某一个单元格，我们首先要使用 get.cell.meta.data() 函数来获取单元格的位置信息，其中 cell.start.degree 和 cell.end.degree 表示单元格的起止角度，cell.top.radius 和 cell.bottom.radius 表示上下的径向位置

例如，我们绘制这样一个包含 8 个扇形和 3 个轨迹的圆形图

sectors <- letters[1:8]
circos.initialize(sectors, xlim = c(0, 1))
for(i in 1:3) {
  circos.track(ylim = c(0, 1))
}
# 将圆形布局信息绘制到图中而不是输出
circos.info(plot = TRUE)

现在，我们可以先为扇形 a 添加填充色

draw.sector(
  # 获取扇形 a 的起始角度
  get.cell.meta.data("cell.start.degree", sector.index = "a"),
  # 获取扇形 a 的终止角度
  get.cell.meta.data("cell.end.degree", sector.index = "a"),
  # # 获取扇形 a 最外侧弧形的径向距离
  rou1 = get.cell.meta.data("cell.top.radius", track.index = 1),
  # 设置填充色
  col = "#FF000040"
)

然后，高亮第一个轨迹 h

draw.sector(
  # 0-360 一圈
  0, 360, 
  rou1 = get.cell.meta.data("cell.top.radius", track.index = 1),
  rou2 = get.cell.meta.data("cell.bottom.radius", track.index = 1),
  col = "#00FF0040"
) 

或者，高亮扇形 e 和 f 中的轨迹 2 和 3

draw.sector(
  # e-f 之间的扇形区域的角度
  get.cell.meta.data("cell.start.degree", sector.index = "e"),
  get.cell.meta.data("cell.end.degree", sector.index = "f"),
  # 轨迹 2-3 之间的径向距离
  rou1 = get.cell.meta.data("cell.top.radius", track.index = 2),
  rou2 = get.cell.meta.data("cell.bottom.radius", track.index = 3),
  col = "#0000FF40"
)

也可以在某一单元格中绘制一个小的图形，需要先使用 circlize() 将位置转换为极坐标形式，然后在对应的位置绘制图形。例如，在 h:2 中绘制一个矩形

# 数据坐标的角度转换为极坐标
pos <- circlize(c(0.2, 0.8), c(0.2, 0.8), sector.index = "h", track.index = 2)
# 根据极坐标绘制圆形矩形
draw.sector(pos[1, "theta"], pos[2, "theta"], pos[1, "rou"], pos[2, "rou"], 
            clock.wise = TRUE, col = "#00FFFF40")
circos.clear()

如果只是想高亮整个单元格，可以使用 highlight.sector() 函数。该函数可以在单元格的中心位置添加文本。

sectors <- letters[1:8]
circos.initialize(sectors, xlim = c(0, 1))
for(i in 1:4) {
  circos.track(ylim = c(0, 1))
}
circos.info(plot = TRUE)
# 高亮 a 和 h 扇形区域的第一个轨迹，并在该区域的 x 中间位置添加文本
highlight.sector(
  c("a", "h"), track.index = 1, 
  text = "a and h belong to a same group",
  facing = "bending.outside", niceFacing = TRUE, 
  text.vjust = "8mm", cex = 0.8
)
# 为扇形 c 添加填充色
highlight.sector("c", col = "#00FF0040")
# 为扇形 d 添加红色边框
highlight.sector("d", col = NA, border = "red", lwd = 2)
# 为扇形 e 的第 2、3 个轨迹添加填充色
highlight.sector("e", col = "#0000FF40", track.index = c(2, 3))
# 为第四个轨迹添加填充色
highlight.sector(sectors, col = "#FFFF0040", track.index = 4)

还可以使用 padding 来设置单元格周围的延伸区域的宽度和高度，该参数接受 4 个值，表示要延伸出去的百分比

highlight.sector(
  c("f", "g"), col = NA, border = "green", 
  lwd = 2, track.index = c(2, 3), 
  padding = c(0.1, 0.1, 0.1, 0.1)
)

13. 与基础图形联用

circlize 是基于基础的 R 图形系统，因此，可以和基础图形函数结合使用。例如，使用 title()、text()、legend() 来添加附加信息

text(0, 0, "This is\nthe center", cex = 1.5)
legend("bottomleft", pch = 1, legend = "This is the legend")
title("This is the title")