本想着写一篇介绍论文中各种类型图表的推送，但是着笔介绍时又觉得不如一起绘图吧！各类学术图表都万变不离其宗，以图的形式将处理后的数据展示出来（主要指的是数据展示图，还有实验拍摄图和流程示意图，这里就不讲后面的两种了）。
如果大家想要回看这个系列的内容，可以在番茄随笔公众号的“好好学习”菜单→“现学现卖”栏目里找。这个专栏主要参考《R语言·数据可视化之美·专业图表绘制指南》（后续简称为参考书），以及相关论坛、网页的内容，和大家共同学习。
我在写这篇的时候，还发现了自己去年挖的坑还没填，就是【陪你学】《Next-Generation Sequencing Data Analysis》。哈哈，会慢慢填坑的。
一、学术图表简介
学术图表包括数据展示图，实验拍摄图和流程示意图。
本专栏主要介绍数据展示图。可以使用Excel，GraphPad Prisn，Origin，Python和R等绘制数据展示图，并按照杂志等要求的分辨率和格式导出TIFF、EPS矢量图。
二、学术图表作用
图表在论文中的作用主要为：真实、准确和全面地展示数据的本质、关系和规律。
三、学术图表类型
图表的分类方法多种多样，本文根据数据着重表达的内容，将图表分为六大类：类别比较，数据关系，数据分布，时间序列，局部整体和地理空间。有些图表也可以归类于两种或多种图表类型。
1. 类别比较型：这类图表的数据一般包含数值型和类别型两种数据类型。比如柱形图，X轴为类别型数据，Y轴为数值型数据。通常用以比较数据的规模、程度、大小等。
2. 数据关系型：这类图表又可分为数值关系、层次关系和网络关系。
（1）数值关系型图表：展示两个或多个变量之间的关系，当变量为1-3个时，可使用散点图，气泡图，曲面图，韦恩图（表数值和相交关系）。变量多于3个时，使用矩阵散点图，平行坐标系，径向坐标图，星形图和切尔诺夫脸谱图等。
（2）层次关系型图表：表达个体之间的层次关系，比如包含和从属关系。包括节点链接图，树形图，冰柱图，旭日图，圆填充图，矩形树状图等。
（3）网络关系型图表：非层次关系，它表达的数据关系更自由和复杂，比如桑基图，和弦图，节点链接图，弧长链接图，蜂箱图等。
3. 数据分布型：这类图表显示数据集中的数值及其出现的频率或分布规律，比如统计直方图，箱形图，小提琴图，核密度曲线。一般用横轴表示数据类型，纵轴为分布情况。
4. 时间序列型：强调数据随时间的变化规律或趋势。X轴为时序，Y轴为数值。比如折线图，面积图，雷达图，日历图，柱形图。
5. 局部整体型：可以显示出局部组成成分与整体的占比信息，主要包括饼图，堆积图，旭日图等。
6. 地理空间型：展示数据的精确位置和地理分布规律，比如等值区间地图，带散点的地图等。
四、工具准备
1. R的下载安装
R 可以直接下载(https://cran.r-project.org/bin/windows/base/)，或在CRAN（https://cran.r-project.org/mirrors.html）下载。按照提示安装。
2. RStudio的下载安装
然后安装RStudio (https://posit.co/)，RStudio是R的集成开发环境 (IDE, Integrated Development Environment )，使得使用R变得更简单和高效。
3. R包的安装
安装好了RStudio，再去安装一些包(Package)就简单很多，可以在界面右下找到packages→install即可。或者输入>install.packages("ggplot2")。也可以如果安装不成功一般是路径问题，依赖包没有安装，版本不兼容或镜像源问题。
也可以直接从Github 或BitBucket 上下载安装包，需要使用devtools 包来完成：devtools::install_github("tidyverse/ggplot2")。一般Github上会有安装指导。
图3. Github页面安装指导。https://github.com/tidyverse/ggplot2
