一、准备工作；

用excel创建如下图的excel数据，然后保存成CSV格式

image.png

创建工作目录

getwd()

把准备好的文件放在这个工作目录下

一、读入数据；

 dt1<- read.csv("test.csv",sep=",", header = T)

read.csv和read.csv2与read.table相同，但默认值除外。
它们用于读取“逗号分隔值”文件（’.csv’）或（read.csv2）在使用逗号作为小数点和分号作为字段分隔符的国家/地区中使用的变体。
类似地，read.delim和read.delim2用于读取默认分隔符为TAB的文件。 请注意，这些变体中的header =
TRUE和fill = TRUE，并且注释字符已禁用。
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A.read.delim和read.table的区别为：

读取数据速度不同、要求不同、空串不同。

一、读取数据速度不同

1、read.delim：read.delim的读取数据速度比read.table的读取数据速度更快。

2、read.table：read.table的读取数据速度比read.delim的读取数据速度更慢。

二、要求不同

1、read.delim：read.delim不要求所有列都对等，会按最大列，或指定的列数填充。

2、read.table：read.table严格要求所有列都对等。
三、空串不同

1、read.delim：read.delim空串时，可指定相应的字符或数字填充进行读取。

2、read.table：read.table不允许有空串，必须有相应的字符或数字才可以进行读取。

B.sep和header的含义见

初学者R语言：外部数据导入 - 简书 (jianshu.com)

geom_point(）可以设置散点的大小，形状，颜色等，如geom_point(size=6,shape=1）具体见R语言绘图基础篇-散点图（geom_point） - 知乎 (zhihu.com)

二、加载ggplot2包；

library(ggplot2)

三、建立颜色与数据的关系,这里让点按照数据大小显示不同的颜色；

p1<-ggplot(dt1, aes(No, Fst,color= factor(Gene)))+geom_point()

四、设置x轴和y轴范围

设置x轴范围

p1<-p1+scale_x_continuous(limits = c(0, 114),breaks = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,100,101,102,103,104[105],105,106,107,108,109,110,111,112,113,114))

1：114指的是1，2，3，4......114

设置y轴范围

p1<-p1+scale_y_continuous(limits = c(-0.065377,0.910141),breaks = c(0,0.25,0.50,0.75,1),labels = c("0.00","0.25","0.50","0.75","1.00"))

五、设置图例、坐标轴、图表的标题；

p1<-p1+labs(y="Fst",x="SNP")

六、自定义图表主题，对图表做精细调整；

top.mar=0.2

right.mar=0.2

bottom.mar=0.2

left.mar=0.2

mytheme<-theme(panel.grid.major =element_blank(),

              panel.grid.minor = element_blank(),

              panel.background = element_blank(),

              panel.border = element_blank(),

              axis.line.y = element_line(color = "black"),

              axis.line.x = element_line(color = "white"),

              axis.title.y = element_text(size = rel(1.2)),

              axis.title.x = element_text(size = rel(1.2),color = "black"),

              axis.text.y = element_text(size=rel(1.2),color="black"),

              axis.text.x = element_text(size=rel(1.2),color="black"),

              plot.margin=unit(x=c(top.mar,right.mar,bottom.mar,left.mar),units="inches"))



mytheme<-theme(panel.grid.major =element_blank(),

                panel.grid.minor = element_blank(),

                panel.background = element_blank(),

                panel.border = element_blank(),

                axis.line.y = element_line(color = "black"),

                axis.line.x = element_line(color = "black"),

                #axis.title.x = element_text(size = rel(1.2)),

                axis.title.y = element_text(size = rel(1.2)),

                axis.text.y = element_text(size=rel(1.2),color="black"),

                #axis.text.x = element_text(size=rel(1.2),color="black"),

                plot.margin=unit(x=c(top.mar,right.mar,bottom.mar,left.mar),units="inches"))

p1<-p1+mytheme

ggsave(file="4.pdf",width = 15,height = 4)

作者：EwanH
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来源：简书
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