科研绘图小白速看！【ChatGPT、DeepSeek+R语言科研绘图】AI赋能科研绘图与数据可视化（如何画图、如何标注、如何改图、如何美化、如何组合、如何排序来分解科研绘图）技术路线图

【ChatGPT+DeepSeek科研绘图】AI赋能科研绘图与数据可视化（如何画图、如何标注、如何改图、如何美化、如何组合、如何排序来分解科研绘图）技术路线图

JNLWLAQ

1260人浏览 · 2025-03-06 11:38:38

JNLWLAQ · 2025-03-06 11:38:38 发布

R 语言 是数据分析和可视化的强大工具，尤其在科研领域，R 的绘图功能被广泛使用。R 提供了多种绘图包，能够生成高质量的统计图形。

在 R 语言中，有多种绘图方式，下面为你详细介绍基础绘图函数和ggplot2包绘图的常见用法及示例。

基础绘图函数

R 语言自带了许多基础绘图函数，如plot()、hist()、boxplot()等，以下是几种常见图形的绘制示例。

1. 散点图

散点图用于展示两个变量之间的关系。

# 生成随机数据
x <- rnorm(50)
y <- rnorm(50)

# 绘制散点图
plot(x, y, main = "散点图", xlab = "X轴", ylab = "Y轴", col = "blue", pch = 16)

main：设置图形的标题。
xlab 和 ylab：分别设置 X 轴和 Y 轴的标签。
col：设置点的颜色。
pch：设置点的形状。

2. 折线图

折线图常用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。

# 生成随机数据
x <- 1:10
y <- rnorm(10)

# 绘制折线图
plot(x, y, type = "l", main = "折线图", xlab = "X轴", ylab = "Y轴", col = "red")

type = "l"：指定绘制折线图，l 表示线条。

3. 直方图

直方图用于展示数据的分布情况。

# 生成随机数据
data <- rnorm(100)

# 绘制直方图
hist(data, main = "直方图", xlab = "数据值", ylab = "频数", col = "green")

4. 箱线图

箱线图可以展示数据的中位数、四分位数、异常值等信息。

# 生成随机数据
group1 <- rnorm(50)
group2 <- rnorm(50, mean = 2)

# 绘制箱线图
boxplot(group1, group2, names = c("组1", "组2"), main = "箱线图", ylab = "数值")

names：设置每个箱体的名称。

使用`ggplot2`包绘图

ggplot2是一个强大的绘图包，它基于图形语法，提供了更加灵活和美观的绘图方式。

1. 安装和加载`ggplot2`包

# 安装包
install.packages("ggplot2")

# 加载包
library(ggplot2)

2. 散点图

# 创建数据框
df <- data.frame(x = rnorm(50), y = rnorm(50))

# 绘制散点图
ggplot(df, aes(x = x, y = y)) +
  geom_point(colour = "blue", size = 2) +
  labs(title = "ggplot2散点图", x = "X轴", y = "Y轴")

ggplot()：初始化一个绘图对象。
aes()：设置图形的美学映射，如x和y变量。
geom_point()：添加散点图层。
labs()：设置图形的标题、X 轴和 Y 轴标签。

3. 折线图

# 创建数据框
df <- data.frame(x = 1:10, y = rnorm(10))

# 绘制折线图
ggplot(df, aes(x = x, y = y)) +
  geom_line(colour = "red", size = 1) +
  labs(title = "ggplot2折线图", x = "X轴", y = "Y轴")

geom_line()：添加折线图层。

4. 直方图

# 创建数据框
df <- data.frame(value = rnorm(100))

# 绘制直方图
ggplot(df, aes(x = value)) +
  geom_histogram(bins = 10, fill = "green", colour = "black") +
  labs(title = "ggplot2直方图", x = "数据值", y = "频数")

geom_histogram()：添加直方图图层。
bins：设置直方图的组数。

5. 箱线图

# 创建数据框
df <- data.frame(group = factor(rep(c("组1", "组2"), each = 50)),
                 value = c(rnorm(50), rnorm(50, mean = 2)))

# 绘制箱线图
ggplot(df, aes(x = group, y = value)) +
  geom_boxplot() +
  labs(title = "ggplot2箱线图", x = "组", y = "数值")

geom_boxplot()：添加箱线图图层。

R 语言的绘图功能强大且灵活，能够满足科研中的各种可视化需求。

在科研成果竞争日益激烈的当下，「一图胜千言」已成为高水平SCI期刊的硬性门槛——数据显示很多情况的拒稿与图表质量直接相关。科研人员普遍面临的工具效率低、设计规范缺失、多维数据呈现难等痛点，因此科研绘图已成为成果撰写中的至关重要的一个环节，它不仅帮助研究者更直观地展示实验数据，还能有效传递研究成果的深刻含义，也是高水平SCI论文的数据可视化的重要形式。