后面我們會(huì)陸陸續(xù)續(xù)有個(gè)系列，跟著別人好的paper中的圖進(jìn)行學(xué)習(xí)，試著重復(fù)別人圖中的效果，來加強(qiáng)自己的學(xué)習(xí)。
今天就來測試和學(xué)習(xí)下面這個(gè)paper中的一個(gè)堆積柱狀圖，主要是分層注釋的練習(xí)。
因?yàn)椋瑳]有paper中的數(shù)據(jù)，我們做測試就隨機(jī)生成一點(diǎn)數(shù)據(jù)。
先分解整個(gè)圖：
1. 堆積柱狀圖
2. 2層注釋：上面一層注釋，沒3個(gè)一組注釋，代表取樣部位。下面注釋代表取樣時(shí)期。
3. 3層注釋，按樣本的宏基因組來源分類。
4. 第4層，3個(gè)文本信息
所以先生成一個(gè)測試數(shù)據(jù)，來表征柱狀圖，從圖中看，包含21組樣本，每個(gè)樣本里面5種不同的變量。
library(reshape2)
library(ggnewscale)
library(ggplot2)
library(tidyverse)
#所以我們生成一個(gè)21行，5列的矩陣，5列的名稱與paper中一樣。
df <- as.data.frame(matrix(data = sample(0:50,105,replace = T),ncol = 5))
colnames(df) <- c('Heterogeneous selection','Homogeneous selection',
? ? ? ? ? ? ? ? ? 'Dispersal limitation','Homogenizing dispersal',
? ? ? ? ? ? ? ? ? 'Undominated')
#因?yàn)閳D中畫的是百分比，我們轉(zhuǎn)化成百分比信息
back.data<- data.frame()
for(n in 1:nrow(df))
{
? tmp <- df[n,]/sum(df[n,])
? back.data <- rbind(back.data,tmp)
}
back.data$ID <- rownames(back.data)
df_plot <- melt(back.data,id = "ID")? ? ? ? #轉(zhuǎn)化成短矩陣
df_plot$ID <- factor(df_plot$ID,levels=seq(1:27))? ? ? ??
col <- c("purple","green","gold","red","gray")
#下面我們先畫出基本的堆積柱狀圖框架
p <- ggplot(df_plot)+
geom_col(aes( x = ID, y = value, fill = variable), position = position_fill())+
scale_fill_manual(values = col,name="Ecological process")+
xlab(NULL)+
ylab("Relative Importantce")+
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format())+
theme(axis.text.x = element_blank(),
? ? ? axis.ticks.x=element_blank(),
? ? ? text = element_text(size = 15))
p
下面，我們就要開始添加注釋信息，信息我們以矩陣框的形式來添加，前面的散點(diǎn)圖和曼哈頓圖的例子我們也介紹過這種用法：
geom_rect()和geom_tile()函數(shù)的功能是一致的，但是參數(shù)有所區(qū)別：geom_rect()使用的是矩形四個(gè)頂點(diǎn)的位置，即xmin、xmax、ymin和ymax，而geom_tile()使用的是矩形的中心位置及其尺寸，即x、y、width、height。geom_tile()是geom_tile()的特例，其要求所有矩形的尺寸相同。
我們今天使用geom_rect來實(shí)現(xiàn)。
第一層的注釋信息，應(yīng)該包含下面的樣本：
我們先生成一個(gè)矩形框的注釋文件，文件包含注釋框的ID，以及開始和結(jié)束位置：
annotation1 <- data.frame(ID=c("Plastic leaf","Phylloplane","Leaf endosphere","Rhizoplane","Root endosphere","Rhizophere soil","Bulk soil"),
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? xmin=seq(1,19,3),xmax=seq(3,21,3))
annotation1$ID <- factor(annotation1$ID,levels = annotation1$ID)
#然后根據(jù)注釋信息添加矩形框
ggplot(df_plot)+
geom_col(aes( x = ID, y = value, fill = variable), position = position_fill())+
scale_fill_manual(values = col,name="Ecological process")+
xlab(NULL)+
ylab("Relative Importantce")+
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format())+
theme(axis.text.x = element_blank(),
? ? ? axis.ticks.x=element_blank(),
? ? ? text = element_text(size = 15))+
new_scale('fill') +
geom_rect(data=annotation1,aes(xmin = xmin,xmax = xmax,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin = -0.06,ymax = -0.02,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fill = ID))+
scale_fill_manual(values = c('#FA26A0','#388E3C','#77ACF1',
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? '#FFC947','#B85C38','#AAAAAA','#364547'),
? ? ? ? ? ? ? ? ? name = 'Niche')
從圖中可以發(fā)現(xiàn)，對于注釋框的其實(shí)和結(jié)束位置，我們需要在中心位置往前往后添加一半的距離，但是因?yàn)椴煌M之間需要有縫隙，所以我們就添加0.45的距離。
annotation1 <- data.frame(ID=c("Plastic leaf","Phylloplane","Leaf endosphere","Rhizoplane","Root endosphere","Rhizophere soil","Bulk soil"),xmin=seq(1,19,3)-0.45,xmax=seq(3,21,3)+0.45)
annotation1$ID <- factor(annotation1$ID,levels = annotation1$ID)
#在原先其實(shí)距離的基礎(chǔ)上，望前望后添加了0.45的距離，因?yàn)樘砑?.5，組和組之間就沒有縫隙了。
ggplot(df_plot)+
geom_col(aes( x = ID, y = value, fill = variable), position = position_fill())+
scale_fill_manual(values = col,name="Ecological process")+
xlab(NULL)+
ylab("Relative Importantce")+
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format())+
theme(axis.text.x = element_blank(),
? ? ? axis.ticks.x=element_blank(),
? ? ? text = element_text(size = 15))+
new_scale('fill') +
geom_rect(data=annotation1,aes(xmin = xmin,xmax = xmax,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin = -0.06,ymax = -0.02,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fill = ID))+
scale_fill_manual(values = c('#FA26A0','#388E3C','#77ACF1',
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? '#FFC947','#B85C38','#AAAAAA','#364547'),
? ? ? ? ? ? ? ? ? name = 'Niche')
下面添加第二層的注釋信息，第二層相當(dāng)于有27個(gè)注釋，顏色按發(fā)育期來添色。所以，我們先添加一樣的27個(gè)框，顏色按生育期著色，組之間的位置我們再調(diào)整。
annotation2 <- data.frame(ID=rep(c("Seedling stage","Tasseling stage","Mature stage"),7),
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? xmin=seq(0.5,20.5,1),xmax=seq(1.5,21.5,1))
annotation2$ID <- factor(annotation2$ID,levels = c("Seedling stage","Tasseling stage","Mature stage"))
#上面構(gòu)建了一個(gè)關(guān)于二層注釋框的位置信息，和生育期信息。
ggplot(df_plot)+
geom_col(aes( x = ID, y = value, fill = variable), position = position_fill())+
scale_fill_manual(values = col,name="Ecological process")+
xlab(NULL)+
ylab("Relative Importantce")+
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format())+
theme(axis.text.x = element_blank(),
? ? ? axis.ticks.x=element_blank(),
? ? ? text = element_text(size = 15))+
new_scale('fill') +
geom_rect(data=annotation1,aes(xmin = xmin,xmax = xmax,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin = -0.06,ymax = -0.02,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fill = ID))+
scale_fill_manual(values = c('#FA26A0','#388E3C','#77ACF1',
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? '#FFC947','#B85C38','#AAAAAA','#364547'),
? ? ? ? ? ? ? ? ? name = 'Niche')+
new_scale('fill') +
geom_rect(data=annotation2,aes(xmin = xmin,xmax = xmax,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin = -0.11,ymax = -0.07,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fill = ID))+
scale_fill_brewer(palette = 'Set1',name="Stage")
但是，因?yàn)橛?個(gè)組，所以組和組之間是需要留點(diǎn)空隙的，這樣子，我們就需要對比如3-4,6-7,9-10,12-13,15-16,18-19之間需要微調(diào)，各自減去0.05。而1和21也各自減去0.05。
這樣來說，需要加上0.05的有1,4,7,10,13,16,19。而需要往減去0.05的有3,6,9,12,15,18,21
annotation2 <- data.frame(ID=rep(c("Seedling stage","Tasseling stage","Mature stage"),7),
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? xmin=seq(0.5,20.5,1),xmax=seq(1.5,21.5,1))
annotation2$ID <- factor(annotation2$ID,levels = c("Seedling stage","Tasseling stage","Mature stage"))
index1 <- seq(1,19,3)
annotation2$xmin[index1] <- annotation2$xmin[index1] +0.05
index2 <- seq(3,21,3)
annotation2$xmax[index2] <- annotation2$xmax[index2] -0.05
這樣操作之后，獲得我們新的第二層注釋文件。
ggplot(df_plot)+
geom_col(aes( x = ID, y = value, fill = variable), position = position_fill())+
scale_fill_manual(values = col,name="Ecological process")+
xlab(NULL)+
ylab("Relative Importantce")+
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format())+
theme(axis.text.x = element_blank(),
? ? ? axis.ticks.x=element_blank(),
? ? ? text = element_text(size = 15))+
new_scale('fill') +
geom_rect(data=annotation1,aes(xmin = xmin,xmax = xmax,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin = -0.06,ymax = -0.02,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fill = ID))+
scale_fill_manual(values = c('#FA26A0','#388E3C','#77ACF1',
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? '#FFC947','#B85C38','#AAAAAA','#364547'),
? ? ? ? ? ? ? ? ? name = 'Niche')+
new_scale('fill') +
geom_rect(data=annotation2,aes(xmin = xmin,xmax = xmax,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin = -0.11,ymax = -0.07,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fill = ID))+
scale_fill_brewer(palette = 'Set1',name="Stage")
這樣畫出來的圖，在第二層注釋之間就會(huì)有間隙了。
第三層比較簡單，就是三組。
annotation3 <- data.frame(ID=c("Air","Plant","Soil"),
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? xmin=c(1,4,16)-0.45,xmax=c(3,15,21)+0.45)
ggplot(df_plot)+
geom_col(aes( x = ID, y = value, fill = variable), position = position_fill())+
scale_fill_manual(values = col,name="Ecological process")+
xlab(NULL)+
ylab("Relative Importantce")+
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format())+
theme(axis.text.x = element_blank(),
? ? ? axis.ticks.x=element_blank(),
? ? ? text = element_text(size = 15))+
new_scale('fill') +
geom_rect(data=annotation1,aes(xmin = xmin,xmax = xmax,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin = -0.06,ymax = -0.02,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fill = ID))+
scale_fill_manual(values = c('#FA26A0','#388E3C','#77ACF1',
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? '#FFC947','#B85C38','#AAAAAA','#364547'),
? ? ? ? ? ? ? ? ? name = 'Niche')+
new_scale('fill') +
geom_rect(data=annotation2,aes(xmin = xmin,xmax = xmax,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin = -0.11,ymax = -0.07,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fill = ID))+
scale_fill_brewer(palette = 'Set1',name="Stage")+
new_scale('fill') +
geom_rect(data=annotation3,aes(xmin = xmin,xmax = xmax,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin = -0.13,ymax = -0.12),fill="black",
? ? ? ? ? show.legend = F)
第4層就是三個(gè)文本信息，位置其實(shí)就是第3層的中間位置。
所以基本就是x軸的2,9.5,18.5
所以我們添加文本信息：
ggplot(df_plot)+
geom_col(aes( x = ID, y = value, fill = variable), position = position_fill())+
scale_fill_manual(values = col,name="Ecological process")+
xlab(NULL)+
ylab("Relative Importantce")+
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format())+
theme(axis.text.x = element_blank(),
? ? ? axis.ticks.x=element_blank(),
? ? ? text = element_text(size = 15))+
new_scale('fill') +
geom_rect(data=annotation1,aes(xmin = xmin,xmax = xmax,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin = -0.06,ymax = -0.02,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fill = ID))+
scale_fill_manual(values = c('#FA26A0','#388E3C','#77ACF1',
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? '#FFC947','#B85C38','#AAAAAA','#364547'),
? ? ? ? ? ? ? ? ? name = 'Niche')+
new_scale('fill') +
geom_rect(data=annotation2,aes(xmin = xmin,xmax = xmax,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin = -0.11,ymax = -0.07,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fill = ID))+
scale_fill_brewer(palette = 'Set1',name="Stage")+
new_scale('fill') +
geom_rect(data=annotation3,aes(xmin = xmin,xmax = xmax,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin = -0.13,ymax = -0.12),fill="black",
? ? ? ? ? show.legend = F)+
geom_text(aes(x = 2,y = -0.18,label = 'Air'),size = 8) +
geom_text(aes(x = 9.5,y = -0.18,label = 'Plant'),size = 8) +
geom_text(aes(x = 18.5,y = -0.18,label = 'Soil'),size = 8)
下面，我們來調(diào)整一下legend的位置，用cowplot::plot_grid來實(shí)現(xiàn)。
main_plot <- ggplot(df_plot)+
geom_col(aes( x = ID, y = value, fill = variable), position = position_fill())+
scale_fill_manual(values = col,name="Ecological process")+
xlab(NULL)+
ylab("Relative Importantce")+
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format())+
theme(axis.text.x = element_blank(),
? ? ? axis.ticks.x=element_blank(),
? ? ? text = element_text(size = 15))+
new_scale('fill') +
geom_rect(data=annotation1,aes(xmin = xmin,xmax = xmax,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin = -0.06,ymax = -0.02,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fill = ID),show.legend = F)+
scale_fill_manual(values = c('#FA26A0','#388E3C','#77ACF1',
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? '#FFC947','#B85C38','#AAAAAA','#364547'),
? ? ? ? ? ? ? ? ? name = 'Niche')+
new_scale('fill') +
geom_rect(data=annotation2,aes(xmin = xmin,xmax = xmax,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin = -0.11,ymax = -0.07,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fill = ID),show.legend = F)+
scale_fill_brewer(palette = 'Set1',name="Stage")+
new_scale('fill') +
geom_rect(data=annotation3,aes(xmin = xmin,xmax = xmax,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin = -0.13,ymax = -0.12),fill="black",
? ? ? ? ? show.legend = F)+
geom_text(aes(x = 2,y = -0.18,label = 'Air'),size = 8) +
geom_text(aes(x = 9.5,y = -0.18,label = 'Plant'),size = 8) +
geom_text(aes(x = 18.5,y = -0.18,label = 'Soil'),size = 8)
lg1 <- ggplot(df_plot)+
geom_col(aes( x = ID, y = value, fill = variable), position = position_fill(),show.legend = F)+
scale_fill_manual(values = col,name="Ecological process")+
xlab(NULL)+
ylab("Relative Importantce")+
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format())+
theme(axis.text.x = element_blank(),
? ? ? axis.ticks.x=element_blank(),
? ? ? text = element_text(size = 15))+
new_scale('fill') +
geom_rect(data=annotation1,aes(xmin = xmin,xmax = xmax,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin = -0.06,ymax = -0.02,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fill = ID))+
scale_fill_manual(values = c('#FA26A0','#388E3C','#77ACF1',
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? '#FFC947','#B85C38','#AAAAAA','#364547'),
? ? ? ? ? ? ? ? ? name = 'Niche')+
new_scale('fill') +
geom_rect(data=annotation2,aes(xmin = xmin,xmax = xmax,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin = -0.11,ymax = -0.07,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fill = ID))+
scale_fill_brewer(palette = 'Set1',name="Stage")+
new_scale('fill') +
geom_rect(data=annotation3,aes(xmin = xmin,xmax = xmax,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin = -0.13,ymax = -0.12),fill="black",
? ? ? ? ? show.legend = F)+
geom_text(aes(x = 2,y = -0.18,label = 'Air'),size = 8) +
geom_text(aes(x = 9.5,y = -0.18,label = 'Plant'),size = 8) +
geom_text(aes(x = 18.5,y = -0.18,label = 'Soil'),size = 8) +
theme(legend.direction = "horizontal", legend.position = "bottom")
niche_legend <- cowplot::get_legend(lg1)? ?#獲取采樣部位和時(shí)期的legend信息
cowplot::plot_grid(plotlist = list(main_plot,niche_legend),ncol = 1, nrow = 2,
? ? ? ? ? rel_heights = c(5, 1))
多個(gè)圖的話，可以一起合。
