ggplot2画图：legend整理(titlepositionorder...)

修改一组legend，导入iris数据集，默认画图：

修改位置有两种方式，一种是直接给出四种位置中的一个：“left”,“top”, “right”, “bottom”, “none”。

另一种是给出数值型位置坐标：

修改多组的legend，导入mtcars数据集并画图：

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#install.packages("reshape2")

#install.packages("ggpubr")

#引用包

library(reshape2)

library(ggpubr)

riskFile="risk.all.txt"          #风险文件

estimateFile="TMEscores.txt"      #肿瘤微环境打分文件

setwd("D:/※zixue/dead/ 140prgTME/47.estimateVioplot ")

#读取风险文件

Risk=read.table(riskFile, header=T, sep="\t", check.names=F, row.names=1)

#变为factor

Risk$risk=factor(Risk$risk, levels=c("low","high"))

#读取肿瘤微环境打分文件

score=read.table(estimateFile, header=T, sep="\t", check.names=F, row.names=1)

#提取 "StromalScore"  "ImmuneScore"  "ESTIMATEScore"

score=score[,1:3]

rownames(score)=gsub("(.*?)\\_(.*?)", "\\2", rownames(score))

score=score[row.names(Risk),,drop=F]

#数据合并

rt=cbind(Risk[,"risk",drop=F], score)

#将合并后的数据转换为ggplot2的输入文件

#melt

data=melt(rt, id.vars=c("risk"))

colnames(data)=c("Risk", "scoreType", "Score")

#绘制小提琴图

#x轴 肿瘤微环境打分类型；y轴 肿瘤微环境的打分

p=ggviolin(data, x="scoreType", y="Score", fill = "Risk",

    xlab="",

    ylab="TME score",

    legend.title="Risk",

    add = "boxplot", add.params = list(color="white"),#小提琴图中间，加箱线图

    palette = c("blue","red"), width=1)#低风险蓝色，高风险红色

p=p+rotate_x_text(45)#x轴倾斜45度

#差异分析

p1=p+stat_compare_means(aes(group=Risk),

      method="wilcox.test",

      #<0.001 ***

      symnum.args=list(cutpoints = c(0, 0.001, 0.01, 0.05, 1), symbols = c("***", "**", "*", " ")),

      label = "p.signif")

#输出图形

pdf(file="vioplot.pdf", width=6, height=5)

print(p1)

dev.off()

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