采用R绘制图形，出来的效果相比orign更加的清新，不会显得死板，同时核心代码非常的少，设定一套模板后，
可以批量的绘制其他图形，只用更改核心代码即可。同时支持颜色的自定义设置，使得颜色的选择范围更加的广阔。
本文以柱状图为例来进行绘制，部分代码参考了知乎上的一篇文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/27093478，本文的核心在于构建一套适用的柱状图模板，而不会详细的对各个参数进行说明。
首先在excel中整理数据如下所示：

image.png

然后将该数据另存为.csv格式的，本文保存为zhu effect 1.csv

不带误差线的横轴柱状图和纵轴柱状图

打开Rstudio并新建一个文件

image.png

代码如下：

library(ggplot2)
setwd("D:/qixiang/final/全部要素") #设置目录，本文中的数据放在该目录下
data<-read.csv("zhu effect1.csv",header = TRUE) #读取数据
data$type= factor(data$type, levels=c('IWCC/RWC','Temp'))   ## 设置柱子出现的顺序，通过该设置后IWCC/RWC变量的柱子在前，Temp在后，按照需要自行更改
p<-ggplot(data=data,aes(x=few,y=value,fill=type))+geom_bar(position=position_dodge(), stat="identity") #绘制柱状图，核心代码就一行
#进行坐标轴，图例等的微调
p1<-p+ylab("Total effect")+xlab("")
p2<-p1+theme_bw()+theme(legend.position='bottom')+labs(fill='')  #设置背景为空，存放图例位置及设置图例的名称
p3<-p2+theme(legend.text = element_text(colour="black", size = 12, face = "bold"))
p4<-p3+theme(axis.text.x=element_text(face="bold",size=12,angle=0,color="Black"),
             axis.text.y=element_text(face="bold",size=12,angle=0,color="Black")
)
p5<-p4+theme(axis.title.y = element_text(size = 12, face="bold", color = "Black"))

可在命令行中依次输入p，p1,p2,p3,p4,p5看出变化，本文仅显示p和p5，如下图

image.png

通过上述代码后，如果对颜色满意则保存该文件，然后打开R来运行上述代码，结束后输入命令p5，调整图像的大小和比例，输出为pdf，然后将pdf在ps或pdf编辑器中输出为高分辨率的tif或jpeg格式
如果对颜色不满意则继续自定义颜色，可以将平时收集到的一些觉得配色很好的进行相同配色。
将配色的图片导入到ps中，选取里面的配色，得到颜色的名称。假如我想要下图中的两种颜色来进行配色

image.png

将该图导入ps后，通过吸管工具吸取颜色，然后点击该颜色

image.png

得到颜色名称

image.png

注意本文中需要的是两个颜色，故这里选取两种颜色，一种是#666699，一种是#669933
通过下述代码：
p5+scale_fill_manual(values=c("#666699","#669933"))

结果如下

image.png

如果要横轴的柱状图，则在
p<-ggplot(data=data,aes(x=few,y=value,fill=type))+geom_bar(position=position_dodge(), stat="identity") 中增加一
个coord_flip()
即
p<-ggplot(data=data,aes(x=few,y=value,fill=type))+geom_bar(position=position_dodge(), stat="identity")+coord_flip()
其余保持不变，一起运行则得到下图

image.png

library(ggplot2)
setwd("D:/qixiang/final/全部要素") #设置目录，本文中的数据放在该目录下
data<-read.csv("zhu effect1.csv",header = TRUE) #读取数据
data$type= factor(data$type, levels=c('IWCC/RWC','Temp'))   ## 设置柱子出现的顺序，通过该设置后IWCC/RWC变量的柱子在前，Temp在后，按照需要自行更改
p<-ggplot(data=data,aes(x=few,y=value,fill=type))+geom_bar(position=position_dodge(), stat="identity")+coord_flip() #绘制横轴柱状图，核心代码就一行
#进行坐标轴，图例等的微调
p1<-p+ylab("Total effect")+xlab("")
p2<-p1+theme_bw()+theme(legend.position='bottom')+labs(fill='') 
p3<-p2+theme(legend.text = element_text(colour="black", size = 12, face = "bold"))
p4<-p3+theme(axis.text.x=element_text(face="bold",size=12,angle=0,color="Black"),
             axis.text.y=element_text(face="bold",size=12,angle=0,color="Black")
)
p5<-p4+theme(axis.title.y = element_text(size = 12, face="bold", color = "Black"))
##自定义颜???
p6<-p5+scale_fill_manual(values=c("#666699","#669933"))

带误差线的柱状图

很多科研的时候会需要加入误差线，假设误差如下

image.png

只用更改上述模板中的核心代码就行，在后面加入+geom_errorbar(aes(ymax = value+std, ymin = value-std),position = position_dodge(0.9), width = 0.2)，其他和上述一样,代码如下：

data<-read.csv("zhu effect1.csv",header = TRUE) #读取数据
p<-ggplot(data=data,aes(x=few,y=value,fill=type))+geom_bar(position=position_dodge(), stat="identity")
           +geom_errorbar(aes(ymax = value+std, ymin = value-std),position = position_dodge(0.9), width = 0.2)
#进行坐标轴，图例等的微调
p1<-p+ylab("Total effect")+xlab("")
p2<-p1+theme_bw()+theme(legend.position='bottom')+labs(fill='') 
p3<-p2+theme(legend.text = element_text(colour="black", size = 12, face = "bold"))
p4<-p3+theme(axis.text.x=element_text(face="bold",size=12,angle=0,color="Black"),
             axis.text.y=element_text(face="bold",size=12,angle=0,color="Black")
)
p5<-p4+theme(axis.title.y = element_text(size = 12, face="bold", color = "Black"))
##自定义颜???
p6<-p5+scale_fill_manual(values=c("#666699","#669933"))

结果如下

image.png

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基于ggplot2的常用柱状图模板的设置

基于ggplot2的常用柱状图模板的设置

不带误差线的横轴柱状图和纵轴柱状图

带误差线的柱状图