（生物信息学）R语言绘图初-中-高级——3-10分文章必备——饼图（初级）
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在生物信息学文章发表的要求中不仅限于思维与前沿领域还包括绘图质量是否精良同样不可或缺。本专栏专注于（生物信息学）R语言绘图初级至中级——适合3到10分的文章需求主要通过详尽查阅大量文献资料并结合实际案例研究对3到10分段落中常见的各种图表类型进行归纳总结。此外还为广大研究者提供了实现图表复现所需的完整R语言代码以及深入解析的图表解读指南。
本专栏将向大家介绍的图片绘制如下：
1. 散点图
2. 箱线图
3.条形图
4.正负条形图
5.区组条形图
6.小提琴图
7.热图
8.Venn图
9.生存曲线
10.森林图
11.TSNE
12.瀑布图
13.ROC曲线
14.点阵图
15.相关系数图
16.饼图
17.树形图
18.气泡图
19.火山图
20.点图
上一节讲了相关系数图：
[
下面将介绍饼图。饼图的绘制相对较为简便，在数据可视化领域具有一定的应用价值。然而，在生信分析中其应用较为有限。主要原因在于其主要用于展示各类别占整体的比例。此外，默认情况下饼图的绘制需要手动设置各部分的具体数值参数才能实现预期效果。为了实现更加直观的数据对比效果通常需要结合其他图表形式进行综合呈现。代码如下：
pie.sales <- c(0.12, 0.3, 0.26, 0.16, 0.04, 0.12) ## 表示占比比例
names(pie.sales) <- c("Blueberry", "Cherry",
"Apple", "Boston Cream", "Other", "Vanilla Cream")
pie(pie.sales) # default colours
AI助手图片如下：
如果是读入数据的话，数据格式如下:
代码如下：
setwd("C:\ Users\ Lijingxian\ Desktop\ 博客\ 作图（初级）")
dir()
data <- read.csv("饼图.csv",header = T,sep = ",")
pie(data$Proportion,labels = data$Gene) # default colours
AI助手图片如下：
pie函数；里面有很多参数，如果想要画出更好看的饼图，可以help一下：
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