Hadley Wickham创建的可视化包ggplot2可以流畅地进行优美的可视化，但是如果要通过ggplot2定制一套图形，尤其是适用于杂志期刊等出版物的图形，对于那些没有深入了解ggplot2的人来说就有点困难了，ggplot2的部分语法是很晦涩的。为此 Alboukadel Kassambara创建了基于ggplot2的可视化包ggpubr用于绘制符合出版物要求的图形。
上篇文章中提了一下如何通过ggpubr包为ggplot图添加p-value以及显著性标记,本文将详细介绍。利用数据集ToothGrowth进行演示
基于ggplot2包以及corrplot包的相关矩阵可视化包ggcorrplot，ggcorrplot包提供对相关矩阵重排序以及在相关图中展示显著性水平的方法，同时也能计算相关性p-value
计算相关矩阵
R内置函数cor()可以用来计算相关系数：cor(x, method = c("pearson", "kendall", "spearman"))，如果数据有缺失值，用cor(x, method = "pearson", use = "complete.obs")。
使用k-means聚类所需的包：
factoextra cluster
当我们在图形中添加标签时，标签之间很容易相互重叠，包 ggrepel就专门用来解决这个问题！ 首先我们来看看通过geom_text()添加标签时的情形：
简介 本文主要简单介绍一下magick包，主要用于图像处理
circlize包
circlize包在德国癌症中心的华人博士Zuguang Gu开发的，有兴趣的可以去看看他的 Github主页。这个包有两个文档，一个是介绍基本原理的绘制简单 圈圈图的，也是本次要介绍的。另外一份文档专门介绍基因组数据绘制圈圈图 Genomic Circos Plot,我自己还没看完，下次再介绍。 根据我的学习发现这个包与ggplot2很相似，也是先创建一个图层，然后不断的添加图形元素（point、line、bar等），这些简单的图形元素都有circos.这个前缀进行绘制，比如要绘制点，则用circos.points()。具体的下面一一介绍。
简介 条形图可以说是我们最常用的数据可视化方法了，通常用于展示不同分类条件下（在x轴上）某个数值型变量的取值（y轴上）。绘制条形图时需要特别注意的一个细节是条形图的条形高度有时表示的是数据集中变量的频数，有时表示的则是变量本身。本文将会介绍这两类条形图的绘图技巧。