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今天来用Chatgpt绘制一下R语言中常用的气泡图和热图！

1.气泡图：

# 创建示例数据
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)  # X轴数据
y <- c(2, 4, 1, 3, 5)  # Y轴数据
sizes <- c(6, 12, 18, 24, 30)  # 气泡的大小

# 绘制气泡图
plot(x, y, type="n", xlab="X Axis", ylab="Y Axis", main="Bubble Chart Example")
symbols(x, y, circles=sizes, inches=0.1, fg="blue", bg="lightblue", add=TRUE)

运行结果：

# 安装ggplot2包，如果已安装则加载它
if (!require(ggplot2)) install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

# 准备数据：包含X轴、Y轴位置和气泡大小的数据框
df <- data.frame(
  X = 1:5,                  # X轴位置
  Y = c(2, 4, 1, 3, 5),     # Y轴位置
  BubbleSize = c(6, 12, 18, 24, 30), # 气泡大小
  Category = factor(c("A", "B", "C", "D", "E"))     # 类别，用于颜色区分
)

# 绘制气泡图
ggplot(df, aes(x = X, y = Y, size = BubbleSize, color = Category)) +  # 添加颜色映射
  geom_point(alpha = 0.7, show.legend = TRUE) +  # 设定气泡透明度和显示图例
  scale_size(name = "气泡大小", range = c(10, 40)) +  # 控制气泡的显示大小范围
  scale_color_brewer(palette = "Set3", name = "类别") + # 使用预设的颜色板并添加图例标题
  theme_minimal(base_size = 14) +  # 使用简洁主题并设置基础字体大小
  labs(title = "美化后的气泡图",
       x = "X轴",
       y = "Y轴") +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),  # 居中对齐标题
        legend.position = "right")  # 将图例放置在右侧

# 显示图表

 热图

# 安装和加载pheatmap包
if (!require(pheatmap)) install.packages("pheatmap")
library(pheatmap)

# 创建示例数据
data <- matrix(rnorm(100), nrow=10)

# 绘制热图
pheatmap(data, 
         color = colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))(100),  # 定义颜色
         cluster_rows = TRUE, 
         cluster_cols = TRUE, 
         show_rownames = FALSE, 
         show_colnames = FALSE, 
         main = "Heatmap with pheatmap")

运行结果：

Chatgpt对于我们用R语言绘图的基本要求都完成的很好，代码也基本都能够copy过来直接运行不报错，我们只需要根据自己的数据修改参数就可以上手了。下一步其实可以探索输入给ChatGPT4你自己的数据集，比如csv\xlsx等等，让它帮你直接分析这些数据进行可视化，这个功能才比较实用。

本文标签： 语言chatGPT

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