sci论文柱状图配色

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目前整理出来的教程目录如下：

FigDraw 1. SCI 文章的灵魂 之 简约优雅的图表配色

FigDraw 2. SCI 文章绘图必备 R 语言基础

FigDraw 3. SCI 文章绘图必备 R 数据转换

FigDraw 4. SCI 文章绘图之散点图 （Scatter）

FigDraw 5. SCI 文章绘图之柱状图 (Barplot)

FigDraw 6. SCI 文章绘图之箱线图 (Boxplot)

FigDraw 7. SCI 文章绘图之折线图 (Lineplot)

折线图同样是应用非常广泛的统计图之一，通过折线图可以反映某种现象的趋势。通常折线图的横坐标是为时间变量，纵坐标则是一般性的数值型变量，当然，折线图也允许横坐标为离散型数值和数值型数值。下面来解释一下关于折线图的绘制。

geom_line()绘制折线图，参数不是很多，基本上就是五个用于调整线粗细，颜色，分组，线条样式，以及分组等。每个参数详细的说明如下：

下面我们就绘制有关时间序列的折线图。

该数据集来自上的美国经济时间序列数据。经济学是“宽”的形式，而economics_long是“长”的形式。一个包含574行和6个变量的数据框架:数据收集月份pce个人消费支出，以十亿美元计， pop总人口，以千计， psaving个人储蓄率，最高失业持续时间中位数，一个类tbl_df的对象(继承自tbl, )，有2870行和4列。

我们从绘制单条折线图到最后的堆积面积图组合等，由简入深地讲解每个参数的细节。

折线图中添加标记（点）

当数据点密度比较小或采集分布(间隔)不均匀时，为折线图做上标记将会产生非常好的效果。处理的方法非常简单，只需在折线图的基础上再加上geom_point()函数即可。从图中就可以非常明显的看出，刚开始采集的点分布非常散，而后面采集的点就比较密集，这也有助于对图的理解和应用。

上面绘制的都是单条这折线图，对于两个或两个以上的折线图该如何绘制呢？也很简单，只需将其他离散变量赋给诸如colour(线条颜色)和linetype(线条形状)的属性即可，具体参见下文例子。

不同的线条颜色color

不同的线条样式linetype

自定义颜色，线条，点的形状，点的填充色等，如下：

用色彩表现分组变量是最常用的形式，默认配色方案只需要调用就行。可以用于折线图的DIY配色函数为 scale_colour_manual()，参数包括：palette：调色板设计，里面包含很多颜色，供values = 调用。

values：色彩值，可以是cols <- c("a" = "red", "b" = "blue", "c" = "darkgreen")，此时分组变量和色彩映射一一对应;也可以是cols <- c( "red", "blue", "darkgreen")，此时分组变量和色彩依靠顺序进行映射。

labels：分组标签，各个颜色代表的组别。

name：legend的名字。

breaks：设置组别，元素需要和labels一样多。

limits：影响的是图形上显示的元素，如果limits里面有4个元素，但实际只有2个分组变量，那么会出现两个NA值。

其中，colour设置面积图边框的颜色；size设置边框线的粗细；alpha设置面积图和边框线的透明度。

同样需要注意的是，在绘制多条折线图时，如果横坐标为因子，必须还得加上‘group=分组变量’的参数，否则报错或绘制出错误的图形。

以上绘制的折线图，均采用默认格式，不论是颜色、形状、大小还是透明度，均没有给出自定义的格式。其实ggplot2包也是允许用户根据自己的想法设置这些属性的。

自定义参数说明可以通过自定义的方式，想怎么改就可以怎么改。前提是aes()属性的内容与自定义的内容对应上。

绘制堆叠的面积图只需要geom_area()函数再加上一个离散变量映射到fill就可以轻松实现，先忙咱小试牛刀一下。

修改填充色fill和顶部加线color，如果需要为每一块面积图的顶部加上一条直线，可以通过如下两种方式：

其中，colour设置面积图边框的颜色；size设置边框线的粗细；alpha设置面积图和边框线的透明度。

添加堆积面积图顶部的线条

在面积图中，也可以方便快捷的绘制出百分比堆积面积图，具体操作如下：

添加百分比堆积面积图顶部的线条

我们将堆积面积图进行组合，如下：

前两期简单介绍了 R 语言基础 ，比较简单粗略，然后介绍了 R 语言中表格的转换 ，因为现在绘图基本以及舍弃了基本绘图的方式，都会选择 ggplot2 来作图，这期SCI绘图介绍一下柱状图！柱状图一般用于，当我们都有一组分类变量以及每个类别的定量值，而我们关注的主要重点是定量值的大小时。应该在柱状图背景保留横网格线，便于比较我们关注的值。 当分类label过长时，最好选择横向柱状图，避免出现旋转label，保持文字阅读方向与图形方向的统一性。 应该注意对柱状图进行排序（大小，分类变量，分布）。 ggplot2中柱状图的基本绘制函数有两个，如下： geom_bar() 产生的柱状图映射是经过统计变换的(count, ..prop..)； geom_col()是不经过统计变换的，代表的就是该分类变量的实际值。 柱状图使用高度来表示一个值，因此必须始终显示柱状图的底部，以产生有效的视觉比较。使用柱状图转换后的刻度时要小心。始终使用有意义的参考点作为杆的底部是很重要的。例如，对于日志转换，参考点是1。事实上，当使用对数尺度时，geom_bar()会自动将杆的底置为1。 以每个x在数据集中出现的总数为y轴。ggplot2中一般数据和视觉元素映射是分开的，如果需要对柱状图排序，就需要对数据进行排序处理。数据的处理及转换可以参考公众号 FigDraw 3. SCI 文章绘图必备 R 数据转换 参数color控制外框颜色，fill控制填充颜色。当数据分组标签名字过长时，有一种方法是将label旋转，这样它们就不会互相重叠。 分组作图的默认position 是 position = "stack"，fill参数表示将数据映射为填充颜色，color参数表示将数据映射为外框颜色。利用lwd参数增加外框线宽度，然后将外框线颜色和背景色统一，就可以形成堆叠间有间隔的柱状图。比较各组中每个类别出现次数在该组中占的百分比比较各组中每个类别实际值在该组中占的百分比。由于数据集data中的count就是数据集mpg中每个组别的出现次数，因此图片是一样的。在aes()内部的width控制柱子的宽度，position = position_dodge()中的width控制的是一组中各柱子的间隔宽度。并排的柱状图误差线和单个的相同，但需要注意一些参数。用position_dodge() 产生的并排柱状图，需要给误差线一个分组依据，然后进行的potion调试。金字塔图的核心就是找到需要分开的变量，然后以它为依据对数据进行正和负变换，然后将正负坐标轴强制设置成对应的正值。当柱状图非常高，展示时可以选择截断坐标轴，形成只有底部和上部的中断柱状图。创建y轴截断的plot，如下：

SCI论文润色主要是对文章中的词汇词组、语法进行加工修改，以使文章读起来更加通顺，更加符合英文写作的规则，只有规范表述的文章才能在国际刊物顺利见刊，论文润色一般有两种途径，一是作者自己进行英文论文润色修改，二是请专业机构来润色，不少作者都想自己进行英文论文润色修改。SCI英文论文怎么润色1、词汇语法的润色，确保单词拼写没有错误，语句通顺，词组的正确使用。2、逻辑表达的润色，文章应当逻辑层次分明，内容完整，句子逻辑表达不顺、前后句之间的递进关系不清晰或中文逻辑明显等问题，这些都是逻辑方面的常见问题。3、内容的润色，这部分的润色通常涉及专业知识，对作者的要求也是非常高的，如果作者的积累不够，难以在核心内容上更好的润色。所以不难看出，润色不仅需要扎实的专业基础，还需要更加专业的英文写作能力，作者自己的润色修改一般不容易达标，建议通过专业机构润色指导，可以提高论文的发表效率。SCI英文论文润色技巧与方法翻译者自身的英语功底，翻译者的英语水平是关键性因素，这个基本上是要靠平时的积累的，是无法短时间提升的。英语功底的高低并不是SCI翻译润色的核心因素，作者的中文修养水平和语言整合能力才是真正的核心因素。随着互联网的发展，很多的新名词都可以在互联网上查询到，已经不是英语翻译的大难题了，但是翻译工作对一般人而言还是有很大的困难，主要是因为在翻译润色中的潜词和用语的差异化，就是在翻译的过程中既要符合中文的意思，又要符合英文的用语习惯。关于翻译润色效果的问题。在翻译润色的问题上面，我们一定要寻求整篇翻译的语言通顺，没有语法错误。