如何繪製精美的瀑布圖
瀑布圖是一種用於展示擁有相同的X軸變數資料、不同的Y軸離散型變數和Z軸數值變數的專業繪圖，它可以清晰地展示不同樣本對同一差異蛋白的變化關係。
備註：X軸變數資料（如不同的指標）、不同的Y軸離散型變數（不同樣本相對含量）
需要用到的R包
ggplot2
繪圖用R包
RColorBrewer
包含大量專業繪圖色，繪製多樣本圖的基礎
reshape2
用於整理資料的R包
繪圖步驟
載入R包
library（ggplot2）
library（RColorBrewer）
library（reshape2）
匯入資料
檔案命名為Waterfall_Data。csv
data<-read。csv（“Waterfall_data。csv”，stringsAsFactors=FALSE）
整理資料
colnames（data）<-c（“X_Axis”，seq（60，25，-5））
plotdata<-melt（data，id。vars = “X_Axis”）
繪製瀑布圖
ggplot（plotdata，aes（X_Axis，value，fill=variable））+geom_area（color=“black”，size=0。25）+facet_grid（variable~。）+theme（text=element_text（size=15，face=“plain”，color=“black”），axis。title=element_text（size=10，face=“plain”，color=“black”），axis。text = element_text（size=10，face=“plain”，color=“black”），legend。position=“none”）
三進階畫法（3D瀑布圖）
相對於行分面瀑布圖，3D瀑布圖中不同類別間的差異更為直觀，能更好地觀察類與類之間的差距。
載入R包
library（plot3D）
library（RColorBrewer）
匯入資料
data<-read。csv（“Facting_Data。csv”，check。names =FALSE）
資料處理
N<-ncol（data）-1
plotdata<-data。frame（x=numeric（），y=numeric（），variable=character（））for （i in1：N）{tempdata<-data。frame（spline（data［，1］，data［，i+1］，n=300，method= “natural”））tempdata$variable<-colnames（data）［i+1］plotdata<-rbind（plotdata，tempdata）}
#插值處理
plotdata$variable<-as。numeric（plotdata$variable）
group<-unique（plotdata$variable）M<-length（group）
調整顏色
gg_color_hue <- function（n） {hues = seq（15， 375， length = n + 1）hcl（h = hues， l = 65， c = 100）［1：n］}colormap <- rev（gg_color_hue（M））
#brewer。pal（M，‘RdYlGn’）
繪製3D瀑布圖
pmar <- par（mar = c（5。1， 4。1， 4。1， 6。1））perspbox（z=as。vector（0），
#add=TRUE，
xlim=c（20，70），ylim=c（360，750），zlim=c（0，15），ticktype = “detailed”，bty = “f”，box = TRUE，colkey = FALSE，theta = -110， phi = 20， d=3）for （i in 1：M）{df0<-plotdata［plotdata$variable==group［i］，］Ndf<-nrow（df0）df<-rbind（df0，c（df0$x［1］，df0$y［Ndf］，df0$variable［Ndf］））with（df，polygon3D（x=variable，y=x， z=y， alpha=0。6，col=colormap［i］，lwd = 3，add=TRUE，colkey = FALSE））with（df0，lines3D（x=variable，y=x， z=y，lwd = 0。5，col=“black”，add=TRUE））}colkey （col=colormap，clim=range（plotdata$y），clab = “Z Value”， add=TRUE， length=0。5，side = 4）
#設定圖例
備註：X軸變數資料（不同樣本）、不同的Y軸離散型變數（不同指標）、Z軸數值變數（指標相對含量）
