让ggplot2变成Graphpad Prism样式：ggprism（03）

简介

ggprism是ggplot2的扩展包，可以让你的图形看起来像GraphPad Prism形式。使用起来非常简单，一行代码即可！支持目前Graphpad Prism的所有主题！

前面介绍了theme_prism，和color/fill/shape，接下来介绍坐标轴修改。

安装

install.packages("ggprism")

# 或使用github版
remotes::install_github("csdaw/ggprism")

修改坐标轴

library(ggplot2)
library(ggprism)
library(patchwork)

刻度线

只支持连续性变量，不支持离散型变量。

p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x = factor(supp), y = len)) + 
  geom_boxplot(aes(fill = factor(supp))) + 
  theme_prism() + 
  theme(legend.position = "none")

# 两种方法都可以
p1 <- p + scale_y_continuous(guide = guide_prism_minor())
p2 <- p + guides(y = guide_prism_minor())

p1 + p2

使用默认样式：

p <- ggplot(ToothGrowth, aes(factor(supp), len)) +
  geom_boxplot(aes(fill = factor(supp))) +
  theme_prism() +
  theme(legend.position = "none")

p1 <- p + scale_y_continuous(guide = "prism_minor")
p2 <- p + guides(y = "prism_minor")

p1 + p2

调整小刻度线的数量：

p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x = factor(dose), y = len)) + 
  stat_summary(aes(fill = factor(dose)), na.rm = TRUE,
               geom = "col", fun = mean, colour = "black", size = 0.9) + 
  theme_prism() + 
  theme(legend.position = "none")

p1 <- p + scale_y_continuous(guide = "prism_minor",
                             limits = c(0, 30),
                             expand = c(0, 0))
p2 <- p + scale_y_continuous(guide = "prism_minor", 
                             limits = c(0, 30),
                             expand = c(0, 0),
                             minor_breaks = seq(0, 30, 2))
p1 + p2

这样一幅图是不是就很有GraphPad Prism的味道了？

调整小刻度线的长短：

p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x = factor(dose), y = len)) + 
  stat_summary(aes(fill = factor(dose)), na.rm = TRUE,
               geom = "col", fun = mean, colour = "black", size = 0.9) + 
  theme_prism() + 
  scale_y_continuous(guide = "prism_minor", 
                             limits = c(0, 30),
                             expand = c(0, 0),
                             minor_breaks = seq(0, 30, 2))

p1 <- p + theme(legend.position = "none")
p2 <- p + theme(legend.position = "none",
                prism.ticks.length.y = unit(20, "pt"))

p1 + p2

改变刻度线的方向：

p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x = factor(dose), y = len)) + 
  stat_summary(aes(fill = factor(dose)), na.rm = TRUE,
               geom = "col", fun = mean, colour = "black", size = 0.9) + 
  theme_prism() + 
  scale_y_continuous(guide = "prism_minor", 
                             limits = c(0, 30),
                             expand = c(0, 0),
                             minor_breaks = seq(0, 30, 2))

p1 <- p + theme(legend.position = "none",
                prism.ticks.length.y = unit(20, "pt"))
p2 <- p + theme(legend.position = "none",
                prism.ticks.length.y = unit(-20, "pt"))

p1 + p2

改变刻度线的颜色：

p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x = factor(dose), y = len)) + 
  stat_summary(aes(fill = factor(dose)), na.rm = TRUE,
               geom = "col", fun = mean, colour = "black", size = 0.9) + 
  theme_prism() + 
  scale_y_continuous(guide = "prism_minor", 
                             limits = c(0, 30),
                             expand = c(0, 0),
                             minor_breaks = seq(0, 30, 2))

p1 <- p + theme(legend.position = "none")
p2 <- p + theme(legend.position = "none",
                axis.ticks.y = element_line(colour = "blue", 
                                          size = 2, 
                                          lineend = "round"))

p1 + p2

分离式的坐标轴

横纵坐标是分开的，这种坐标轴还是很火热的，在很多SCI文章中都能看到，base r 是可以的，但是语法不够友好。可以使用prism_offset实现。

p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x = factor(supp), y = len)) + 
  geom_boxplot(aes(fill = factor(supp))) + 
  theme_prism() + 
  theme(legend.position = "none")

p1 <- p + scale_y_continuous(guide = "prism_offset")
p2 <- p + scale_y_continuous(limits = c(0,40), guide = "prism_offset")

p1 + p2

使用theme更改颜色：

p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x = factor(supp), y = len)) + 
  geom_boxplot(aes(fill = factor(supp))) + 
  theme_prism() + 
  scale_y_continuous(limits = c(0, 40), guide = "prism_offset")

p1 <- p + theme(legend.position = "none")
p2 <- p + theme(legend.position = "none",
                axis.line.y = element_line(colour = "blue", 
                                           size = 2, 
                                           lineend = "round"))

p1 + p2

添加小刻度线：prism_offset_minor

p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x = factor(supp), y = len)) + 
  geom_boxplot(aes(fill = factor(supp))) + 
  theme_prism() + 
  theme(legend.position = "none")

p1 <- p + scale_y_continuous(limits = c(0, 40), 
                             guide = "prism_offset_minor")
p2 <- p + scale_y_continuous(limits = c(0, 40), 
                             minor_breaks = seq(0, 40, 2),
                             guide = "prism_offset_minor")

p1 + p2

当然也可以改变颜色和方向：

p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x = factor(supp), y = len)) + 
  geom_boxplot(aes(fill = factor(supp))) + 
  theme_prism() + 
  scale_y_continuous(limits = c(0, 40), 
                             minor_breaks = seq(0, 40, 2),
                             guide = "prism_offset_minor")

p1 <- p + theme(legend.position = "none",
                prism.ticks.length.y = unit(20, "pt"))
p2 <- p + theme(legend.position = "none",
                prism.ticks.length.y = unit(-20, "pt"),
                axis.ticks.y = element_line(colour = "blue",
                                           size = 2,
                                           lineend = "round"))

p1 + p2

离断式的坐标轴

brackets axis：通过prism_bracket实现

# 横坐标
p1 <- ggplot(ToothGrowth, aes(x = factor(dose), y = len)) + 
  geom_jitter(aes(shape = factor(dose)), width = 0.2, size = 2) + 
  scale_shape_prism() + 
  theme_prism() + 
  theme(legend.position = "none") + 
  scale_y_continuous(limits = c(0, 40), guide = "prism_offset")

p2 <- p1 + scale_x_discrete(guide = "prism_bracket")

p1 + p2

# 纵坐标，其实是翻转效果
p1 <- ggplot(ToothGrowth, aes(x = factor(dose), y = len)) + 
  geom_jitter(aes(shape = factor(dose)), width = 0.2, size = 2) + 
  scale_shape_prism() + 
  theme_prism() + 
  theme(legend.position = "none") + 
  scale_y_continuous(limits = c(0, 40), guide = "prism_offset") + 
  scale_x_discrete(guide = "prism_bracket")

p2 <- p1 + coord_flip()

p1 + p2

控制横线的宽度：width

p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x = factor(dose), y = len)) + 
  geom_jitter(aes(shape = factor(dose)), width = 0.2, size = 2) + 
  scale_shape_prism() + 
  theme_prism() + 
  theme(legend.position = "none") + 
  scale_y_continuous(limits = c(0, 40), guide = "prism_offset")

p1 <- p + scale_x_discrete(guide = "prism_bracket")
p2 <- p + scale_x_discrete(guide = guide_prism_bracket(width = 0.2))

p1 + p2

控制方向：outside = T

p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x = factor(dose), y = len)) + 
  geom_jitter(aes(shape = factor(dose)), width = 0.2, size = 2) + 
  scale_shape_prism() + 
  theme_prism() + 
  theme(legend.position = "none") + 
  scale_y_continuous(limits = c(0, 40), guide = "prism_offset")

p1 <- p + scale_x_discrete(guide = "prism_bracket")
p2 <- p + scale_x_discrete(guide = guide_prism_bracket(outside = FALSE))

p1 + p2

改编坐标轴标签和横线之间的距离：

p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x = factor(dose), y = len)) + 
  geom_jitter(aes(shape = factor(dose)), width = 0.2, size = 2) + 
  scale_shape_prism() + 
  theme_prism() + 
  scale_y_continuous(limits = c(0, 40), guide = "prism_offset") + 
  scale_x_discrete(guide = guide_prism_bracket(outside = FALSE))

p1 <- p + theme(legend.position = "none")
p2 <- p + theme(legend.position = "none",
                axis.text.x = element_text(margin = margin(t = 10))) # 改变距离

p1 + p2

绘制带有边框和刻度线的图形：

# define a base plot
base <- ggplot(mpg, aes(x = displ, y = cty)) +
  geom_point(aes(colour = class))

p1 <- base + theme_prism(border = TRUE) +
  theme(legend.position = c(0.8, 0.75)) +
  coord_cartesian(clip = "off")

p2 <- p1 + guides(x = "prism_minor", y = "prism_minor")

p_annot <- p2 + annotation_ticks(sides = "tr", type = "both", size = 1,
                                outside = TRUE,
                                tick.length = unit(14/2, "pt"),
                                minor.length = unit(14/4, "pt"))

(base + p1) / (p2 + p_annot)

以上就是今天的内容，希望对你有帮助哦！欢迎点赞、在看、关注、转发！

欢迎在评论区留言或直接添加我的微信！

---

欢迎关注我的公众号：医学和生信笔记

“

医学和生信笔记 公众号主要分享：1.医学小知识、肛肠科小知识；2.R语言和Python相关的数据分析、可视化、机器学习等；3.生物信息学学习资料和自己的学习笔记！

---

往期精彩内容：