复现Nature 子刊两张图

详细教程👉：复现Nature子刊中的2张图，换个数据即可用！ ✅a图图1是原图，图2是模拟数据使用R复现的图。该图由3个密度图组成，图中图的排列方式值得借鉴： 🔸主密度图（6,327个数据） 🔸上子密度图（5,181个数据） 🔸下子密度图（1,146个数据） ✅b图，图3是原图，图4是模拟数据使用R复现的图。该图是分面山峦图，山峦图的作用、使用场景，之前有写过教程： Python山峦图👉Python“万水千山图”—山峦图/嵴线图 R山峦图👉这个顶刊宠图，实现这么简单！ 🔥精彩推荐： 《保姆级R可视化教程》来了！ Python matplotlib保姆级教程 嫌Matplotlib繁琐？试试Seaborn！ 复现Nature子刊上3张图，换数据即可用！ 复现Nature“水”子刊上配图，换数据即可用！ 喜提“Acceptance”，多亏这两张图，能顶60张图的工作量！ 复现Nature正刊上3张图，换数据即可用！ 复现IF50.0期刊上6张图，换数据即可用！ 复现中科院IF 25.9期刊上3张图，换数据即可用！ 复现Nature子刊中的2张图，换个数据即可用！ 复现IF 48.5的期刊图，这个图帮你省下50%版面费！ 喜提“Major Revision”，太多图，被质疑在堆工作量...... 审稿人：凭这个3D Heatmap，必须给minor revision 复现Nature子刊上3张图，换数据即可用！ 复现Nature“水”子刊上配图，换数据即可用！ 喜提“Acceptance”，多亏这两张图，能顶60张图的工作量！ 复现Nature正刊上3张图，换数据即可用！ 复现IF50.0期刊上6张图，换数据即可用！ 复现中科院IF 25.9期刊上3张图，换数据即可用！ 复现Nature子刊中的2张图，换个数据即可用！ 复现IF 48.5的期刊图，这个图帮你省下50%版面费！ 喜提“Major Revision”，太多图，被质疑在堆工作量...... 审稿人：凭这个3D Heatmap，必须给minor revision