今天，我将介绍统计学中一个有趣的图——小提琴图。为什么叫小提琴图？因为画的像小提琴。小提琴图片不常见，但她优雅的身材经常出现在一些高分文章中，如下图。
之前一直想写一篇关于小提琴绘画的文章。为此，我提前做了埋伏，写了两篇文章，算是“伏笔”。看完这两篇文章，再看小提琴图就变得很简单了，因为是盒子图和内核密度图的结合。你必须非常努力才能看起来毫不费力。铺垫了这么久，就为了今天的“带”，那么今天，我们假设大家都看过这两篇文章，直接学会了小提琴的画法。
用r画小提琴图，有两个包:vioplot和ggplot2。本文使用的数据是一段时间内的温度、湿度、风力的数值，仍然可以理解为箱线图。让我们来比较一下这两种绘画方法。
Vioplot方法
>。install.packages("vioplot ")
>。库(“vioplot”)
#安装并加载vioplot包
>。数据<。-read.table("violin1.txt "，header=T)
>。x1<。-数据$temp
>。x2<。-数据美元相对湿度
>。x3<。-数据$wind
>。vioplot(x1，x2，x3，name = c(" Temp "，" RH "，" Wind ")，col="gold "，ylim =c(0，90))
>。标题(xlab = "因子"，ylab = "值")
#画一幅小提琴的画
代码很简单，绘制结果如下:
Ggplot2方法
>。库(“ggplot2”)
#加载ggplot2包
>。数据1<。-read.table("violin2.txt "，header=T)
#导入数据
>。p1<。-g plot(data 1，aes(x=Factor，y=value，fill = Factor))+geom _ violin(alpha = 0.7)
#画一张小提琴的图片，在这里涂上不同的颜色。
>。p2<。-p1+geom_jitter(alpha=0.3，col="red "，show.legend=FALSE)
#添加抖动点(抖动点)
>。神话<。-theme _ bw()+theme(panel . grid . major = element _ line(color = " white ")，panel . grid . minor = element _ line(color = " white ")，legend.title = element_blank())
#改变画布背景主题，“移除”网格线等。
>。P1+神话
>。p2+神话
绘制结果如下:
总结
此外，与核密度图一样，violin图也可以用于比较组学研究中不同样本之间的基因表达丰度。明天我会把我的数据上传到论坛，大家可以尝试自己做一张地图。其实文中的图纸是可以进一步调整和美化的。由于篇幅所限，这里不再赘述。关于R绘图，也可以点击“阅读原文”到网上课堂学习周老师的视频教程。
参考文献:
霍乱弧菌和促进致病单元格168.1 (2017): 172-185。
李，盛，等。急性髓系白血病表观遗传和遗传异质性的不同演变和动力学自然医学22.7 (2016): 792-799。(中频=29.886)
原位癌的侵袭性进展需要SMARCE1。国家科学院学报(2017): 201703931。
郑，丘鹏，等:“环状核糖核酸谱揭示了一个丰富的环3，它通过海绵多种微小核糖核酸调节细胞生长。”《自然通讯》7 (2016)。
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