你们是否有超级羡慕那些能做一手好图的人，俗语有云一图胜千言，做了一手好图很容易提升我们文章的逼格。所以我也常常在想，网络上有那种可视化的示例代码和示例效果图供我们参考学习的吗？

1. 简单介绍

1. 网站对绘图进行了分类
2. 网站提供搜索功能，可以搜索需要的图形类型，例如heatmap
3. 每一个图形都给出了代码
4. 将代码复制到Rstudio中逐条运行

2. 样例展示

2.1 词云

1. 安装所需要的包
2. 载入相关的包
3.绘制词云

# Change the shape:
wordcloud2(demoFreq, size = 0.7, shape = 'star')

# Change the shape using your image
wordcloud2(demoFreq, figPath = "~/Desktop/R-graph-gallery/img/other/peaceAndLove.jpg", size = 1.5, color = "skyblue", backgroundColor="black")

2.2 气泡图

1. 安装所需要的包
2. 载入安装包
3. 最基本的气泡图 geom_point()

data <- gapminder %>% filter(year=="2007") %>% dplyr::select(-year)

# Most basic bubble plot
ggplot(data, aes(x=gdpPercap, y=lifeExp, size = pop)) +
  geom_point(alpha=0.7)

4. 用 scale_size()

我们需要在上一张图表上改进的第一件事是气泡大小。scale_size()允许使用range参数设置最小和最大圆圈的大小。请注意，您可以使用来定制图例名称name。

data <- gapminder %>% filter(year=="2007") %>% dplyr::select(-year)

# Most basic bubble plot
data %>%
  arrange(desc(pop)) %>%
  mutate(country = factor(country, country)) %>%
  ggplot(aes(x=gdpPercap, y=lifeExp, size = pop)) +
    geom_point(alpha=0.5) +
    scale_size(range = c(.1, 24), name="Population (M)")

5. 添加第四个维度：颜色

data <- gapminder %>% filter(year=="2007") %>% dplyr::select(-year)
data %>%
  arrange(desc(pop)) %>%
  mutate(country = factor(country, country)) %>%
  ggplot(aes(x=gdpPercap, y=lifeExp, size=pop, color=continent)) +
    geom_point(alpha=0.5) +
    scale_size(range = c(.1, 24), name="Population (M)")

6. 变得漂亮

一些经典的改进：

使用viridis包装获得漂亮的调色板
使用的theme_ipsum()所述的hrbrthemes包
定制轴职称xlab和ylab
将笔划添加到圆圈：更改shape为21并指定color（笔划）和fill

# Libraries
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(hrbrthemes)
library(viridis)

# The dataset is provided in the gapminder library
library(gapminder)
data <- gapminder %>% filter(year=="2007") %>% dplyr::select(-year)

# Most basic bubble plot
data %>%
  arrange(desc(pop)) %>%
  mutate(country = factor(country, country)) %>%
  ggplot(aes(x=gdpPercap, y=lifeExp, size=pop, fill=continent)) +
    geom_point(alpha=0.5, shape=21, color="black") +
    scale_size(range = c(.1, 24), name="Population (M)") +
    scale_fill_viridis(discrete=TRUE, guide=FALSE, option="A") +
    theme_ipsum() +
    theme(legend.position="bottom") +
    ylab("Life Expectancy") +
    xlab("Gdp per Capita") +
    theme(legend.position = "none")