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在发表科研论文的过程中，科研绘图是必不可少的，一张好看的图形会是文章很大的加分项。

为了便于使用，本系列文章介绍的所有绘图都已收录到了 sciRplot 项目中，获取方式：

R 语言科研绘图模板 --- sciRplothttps://mp.weixin.qq.com/s/QA_8LVqjkdg4A16zLonw4w?payreadticket=HLhuy98A4H7uWmJW_snkz-a2Wljhix8maMc8B1AdNs4K8ETaNAfwVbV7kjtrpWWzSOIaM14

本期绘图预览：

1. 导入包

我们首先导入本期绘图用到的 R 包：

library(ggplot2)

2. 准备数据

接下来我们导入绘图用到的数据，在 sciRplot 中给大家提供了测试数据：

data <- sciRplot_data

3. 准备配色

颜色的选择往往是一件让人特别纠结的事情，这里我们直接使用 sciRcolor 来设置配色：

colors <- sciRcolor::pal_scircolor(37)[1:2]high_colors <- colors[1]low_colors <- colors[2]

sciRcolor 是为了 R 语言科研绘图开发的配色工具，包含了 100 种常用配色，详细信息见：

R 语言科研配色工具 --- sciRcolorhttps://mp.weixin.qq.com/s/XZol4VxvHnJD_49ij3f2mg?payreadticket=HDFtqwYBbWO-z5igYqT4uSX-PCHhv6ey3sm-fLaj4GTSttg31NOH0zQLPPovnvmxe4tCE_0

4. 绘制图形

接下来我们通过下面的代码来绘制图形：

p <-   ggplot(data, aes(x=Type, y=Value, fill=Type, color=Type)) +  stat_boxplot(geom="errorbar", width=0.2) +  geom_boxplot(width=0.5, fill=NA) +  geom_line(aes(group=Pire), position = position_dodge(0.2), color="black",            alpha=0.5) +  geom_point(aes(fill=Type, group=Pire), position = position_dodge(0.2),             shape=21, color="black") +   labs(x="Name", y="Value") +  scale_y_continuous(breaks=seq(0,255,50), limits = c(0,255),                     expand = expansion(mult = c(0, 0.05))) +  facet_wrap(.~Name, nrow=1)+  theme_classic(base_size = 25) +  theme(panel.grid.major.y = element_line(), strip.background = element_blank(),        legend.position = "top") +  scale_fill_manual(values = c(high=high_colors, low=low_colors)) +  scale_color_manual(values = c(high=high_colors, low=low_colors))p

5. 保存图形

最后我们保存绘制的图形：

ggsave("save/box-paired.png", p, width = 8, height = 6, dpi = 300)

sciRplot 介绍

为了解决 R 语言中科研绘图的问题，我推出了 sciRplot 项目。sciRplot 项目包含了以下内容：

① 100 种绘图代码，按照图形类型进行分类，包含 60 种基础绘图和 40 种进阶绘图

② 配备一站式 html文档，包含测试数据，代码一键复制，交互式阅读提高用户体验