都AI时代了！做科研竟还用Origin、GraphPad Prism这些老方法？R语言小提琴图带你玩转数据可视化-优快云博客

"同样是展示数据分布，为什么大佬的图能一眼看出玄机？"
"箱线图+密度曲线的完美CP，解锁数据可视化新姿势！"

今天手把手教你用R语言绘制小提琴图，让你的数据会说话👇

小提琴图：数据界的「变形金刚」

🔍 什么是小提琴图？
它是「箱线图」和「核密度图」的私生子——

左右宽度：显示数据分布密度（越宽密度越高）
中间凹槽：标记中位数位置
外围须线：标记四分位数范围

💡 为什么必须学？
1️⃣ 单图抵三图：同时展示分布形态、集中趋势、离群值
2️⃣ 组间对比神器：横向对比不同类别数据差异（如基因表达差异）
3️⃣ 异常值捕手：自动标出数据中的"离群刺客"

实操演示：3分钟画出专业级小提琴图

# 代码来源：https://www.r2omics.cn/# 加载R包，没有安装请先安装  install.packages("包名") library(tidyverse)
# 读取箱线图数据文件df = read.delim("https://www.r2omics.cn/res/demodata/boxplot.txt",# 将此处换成你自己电脑里的文件                header = T      # 指定第一行是列名)
# 把数据转换成ggplot常用的类型（长数据）df = df %>%  pivot_longer(-1,names_to = "Sample",values_to = "Value")
# 绘图p = ggplot(df,aes(x=Sample,y=Value,fill=Sample))+  # stat_boxplot(geom = "errorbar",    # 添加误差线  #  width=0.3)+  geom_violin(alpha = 1,              # 透明度              trim = T,               # 是否修剪尾巴，即将数据控制到真实的数据范围内              scale = "count",         # 如果“area”(默认)，所有小提琴都有相同的面积(在修剪尾巴之前)。如果是“count”，区域与观测的数量成比例。如果是“width”，所有的小提琴都有相同的最大宽度。
               )+  theme_bw()+                          # 主题  theme(    axis.text.x = element_text(angle = 90,                               vjust = 0.5    )       # x轴刻度改为倾斜90度，防止名称重叠  )p