昨天，我们分享了跟着NC学作图 | 差异比较小提琴+柱状组合图的教程。这是单个图形的教程，如果是多个类似的图形，我们需要绘制呢？

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对于这个问题，我们很多同学首先想到的就是“拼图”，这也是我的首先想到的。

使用plot_grid()函数进行拼图

拼图的方式很多，我一直都是使用plot_grid()进行拼图，我个人认为这是很简单的方法。

plot_grid()操作

### 数据

head(df)
CCLE_ID all_pseudotime emt_score target_tissue CI.05 CI.95
1 22RV1_PROSTATE 49.27840 -1.104890 brain -3.824015 -2.976779
2 22RV1_PROSTATE 49.27840 -1.104890 lung -3.824015 -2.721612
3 22RV1_PROSTATE 49.27840 -1.104890 bone -3.824015 -2.503531
4 22RV1_PROSTATE 49.27840 -1.104890 liver -3.285850 -2.146388
5 22RV1_PROSTATE 49.27840 -1.104890 kidney -3.824015 -3.141363
6 2313287_STOMACH 45.07075 -1.792617 kidney -4.034838 -4.034838
mean penetrance status_metpot
1 -3.220084 0.14285714 weakly_metastatic
2 -3.135029 0.07142857 weakly_metastatic
3 -2.940992 0.07142857 weakly_metastatic
4 -2.438389 0.21428571 weakly_metastatic
5 -3.467631 0.07142857 weakly_metastatic
6 -4.034838 0.00000000 non_metastatic

## 绘制图形
p1
p2
p3
..............

## 拼图 
plot_grid(p1,p2,p3,
          p4,p5,p6,
          p7,p8,p9,
          p10,p11,p12,
          ncol = 3, nrow = 4, labels = "AUTO", align = "hv", label_size = 16)

具体参数：

• ncol和nrow:行与列的数量
• labels = “AUTO” `：自动标注A、B、C等，也可以自己设定
• label_size：labels的大小
• align：Specifies whether graphs in the grid should be horizontally ("h") or vertically ("v") aligned. Options are "none" (default), "hv" (align in both directions), "h", and "v"
  .....
  具体参数可以看plot_grid()文档。

同类型的图，你需要话很多遍，或者直接写个for循环也可以的。

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偷懒的操作要如何做呢？

使用facet_wrap()函数即可，具体操作请看下面的。
直接使用前面的数据和代码绘制[跟着NC学作图 | 差异比较小提琴+柱状组合图]

多个图形

添加facet_wrap(~target_tissue)即可。因此，在数据中需要有target_tissue的分类信息。

ggviolin(df, "status_metpot", "emt_score", fill = "status_metpot",
             palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),
             add = "boxplot", add.params = list(fill = "white"),xlab="Metastatic Potential")+ 
  stat_compare_means(comparisons = my_comparisons,method="wilcox")+ 
  geom_hline(yintercept=0, linetype="dashed", color = "red")+
  ## 添加该信息组
  facet_wrap(~target_tissue)

ENDING！！

往期文章：

1. 最全WGCNA教程（替换数据即可出全部结果与图形）

WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码一

WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码二

WGCNA分析 | 全流程代码分享 | 代码三

2. 精美图形绘制教程

精美图形绘制教程

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小杜的生信筆記 ，主要发表或收录生物信息学的教程，以及基于R的分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；分享感兴趣的文献和学习资料!!