复现Nature顶刊图，换数据即可用！

本次使用R复现Nature子刊上的以下e图，

以文中的数据为例，这种图展示地图上某个位置（经纬度lat、lon）下各组分（C1、C2、C3、C4）的占比！

顶刊中，该类图常用于多中心研究时展示采样的分布情况！

例如，c图，展示在54个队列样本中，TCAF CN基因型的总体地理分布，饼图显示了给定群体中拷贝数的频率分布。

例如，A图，展示了携带blaIMP基因的基因组及其全球物种分布的细分情况。饼图的大小表示分离株的数量。

下面分享ggplot2结合其扩展快速绘制地图+散点饼图。

数据准备

concentration_data <- read_excel("r_data/scatterpie_data.xlsx", sheet = "Fig5e")
head(concentration_data, n=10)

每一行代表一个位置的名称（LIB）、经纬度（lat、Ion）、组分比例（C1～C4）。

按照以上格式准备数据即可将代码用于自己的数据。

R复现该图

核心代码，

ggplot() +
# 绘制世界地图
  geom_polygon(
    data = world_map,
    aes(x = long, y = lat, group = group),
    color = "#cccccc",   # 浅灰色边框
    linewidth = 1.2
  ) +
# 添加散点pie
  geom_scatterpie(
    data = concentration_data,
    aes(x = long, y = lat, r = 0.3),
    cols = pie_columns,
    color = "black",  # 白色边框分隔扇形
    alpha = 0.6,     # 透明度
    pie_scale = 1.0# 调整饼图整体大小
  )

原文中，该图展示，238个地理定位的西北撒哈拉以南非洲多样性面板成员中四个BGC簇的身份比例分布。

当然可以使用geom_text为每个点加上LIB的标签名称，

文本标签之间有部分相互覆盖，可以使用之前的方法让标签和点之间使用横线连接👉复现顶刊3张图，换数据即可用！

获取绘图代码+测试数据+数据处理方法+依赖包安装方法，

👇（备注：299）

《保姆级R可视化教程》59个章节，数百张图，旨在引导如何系统学习R语言可视化，部分展示如下：

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（加入学习，备注：299）