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本套装涵盖《R语言数据可视化：科技图表绘制》、《ggplot2科技绘图：基于R语言的数据可视化》《GraphPad Prism科技绘图与数据分析》，讲述了如何使用R语言、ggplot2和GraphPad Prism进行数据可视化和绘制美观的科技图表，尤其适合科研人员、本科生和研究生使用。
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| 內容簡介： |
《R语言数据可视化：科技图表绘制》内容简介
《R语言数据可视化：科技图表绘制》结合编者多年的数据分析与科研绘图经验精心编撰，旨在帮助读者利用R语言及ggplot2在内的多种可视化包绘制引人入胜的专业化图表。全书共11章，第1~3章主要讲解R语言的基础知识，包括对象与变量、数据结构、数据存取、传统及网格绘图系统的绘图函数及参数控制，尤其对ggplot2包进行了详细讲解。第4~11章结合R及其附加包的数据可视化功能，分别讲解类别比较数据、数值关系数据、分布式数据、层次关系数据、网络关系数据、局部整体型数据、时间序列数据、多维数据的可视化实现方法。帮助读者尽快掌握利用R语言及可视化包进行科技图表的制作与数据展示。
《R语言数据可视化：科技图表绘制》注重基础，内容翔实，突出示例讲解，既适合广大科研工作者、工程师和在校学生等不同层次的读者自学使用，也可以作为大中专院校相关专业的教学参考书。
《GraphPad Prism科技绘图与数据分析》内容简介
《GraphPad Prism科技绘图与数据分析》以GraphPad Prism 9.4为软件平台，结合编者多年的数据分析经验，通过大量实例系统全面地介绍Prism在科研数据处理中的使用方法与技巧。全书共11章：第1~3章主要讲解GraphPad Prism的基础知识，包括用户界面、项目组成、图形的输出、数据的输入、数据表类型、图形的修饰与美化等；第4~11章结合Prism数据表的特点，分别讲解各类数据表的数据格式、数据表能够完成的图表绘制以及可以实现的统计分析等。通过阅读本书，可以帮助读者快速掌握GraphPad的应用，从而更好地处理和分析科研数据。
《GraphPad Prism科技绘图与数据分析》注重基础，内容翔实，突出示例讲解，既可以作为从事数据分析处理的科研工程技术人员的自学用书，还可以作为高等学校相关专业的本科生和研究生的教学用书。
《ggplot2科技绘图：基于R语言的数据可视化》内容简介
《ggplot2科技绘图：基于R语言的数据可视化》详细讲解R语言中的ggplot2绘图包在科研图表制作中的使用方法与技巧。全书共11章。第1、2章讲解R语言的基础知识和数据基本操作，为读者奠定坚实的基础；第3~9章则专注于ggplot2包的详细讲解，内容包括ggplot2绘图系统、注释与页面布局、创建基本图表、创建统计图表、添加几何元素到图表、统计变换绘图，以及标度函数的应用；第10、11章对多个拓展包进行详细介绍，尤其是ggpubr包，帮助读者在科研图表制作和数据展示方面得到进一步提升。
《ggplot2科技绘图：基于R语言的数据可视化》结构合理，叙述详细，示例丰富，既可以作为从事数据分析处理的科研工程技术人员的自学用书，也可以作为大中专院校相关专业的教学参考书。
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| 目錄：
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《R语言数据可视化：科技图表绘制》目录
第1章 R语言基础 1
1.1 R语言概述 1
1.1.1 R语言的诞生 1
1.1.2 R语言的特点 2 1.1.3 R语言绘图系统 3
1.1.4 图形语法4
1.2 R语言的获取与安装 5
1.2.1 安装程序下载 5
1.2.2 R语言的安装与启动 7
1.2.3 辅助工具RStudio 8
1.2.4 包的安装与加载 · 10
1.3 对象与变量 13
1.3.1 对象 13
1.3.2 变量 14
1.4 数据结构 15
1.4.1 数据类型 16
1.4.2 向量 17
1.4.3 矩阵与数组 21
1.4.4 数据框 23
1.4.5 列表 26
1.4.6 因子 29
1.5 数据存取与抽样 30
1.5.1 数据存取 30
1.5.2 数据抽样 33
1.6 获取帮助信息 34
1.6.1 使用内置帮助函数 34
1.6.2 R语言相关软件和资料 35
1.7 本章小结 35
第2章 传统绘图系统 36
2.1 常用的绘图函数 36
2.1.1 高级绘图函数 36
2.1.2 低级绘图函数 41
2.2 图形参数控制 · 45
2.2.1 图形控制 45
2.2.2 颜色控制 50
2.3 页面布局 53
2.3.1 par()函数 54
2.3.2 layout()函数 55
2.3.3 同时打开多个绘图窗口 57
2.4 本章小结 58
第3章 网格绘图系统 59
3.1 基本语法 59
3.1.1 ggplot2语法框架 60
3.1.2 数据和图形属性映射 60
3.1.3 几何对象 63
3.1.4 统计变换 68
3.2 坐标系统 72
3.2.1 笛卡儿坐标系 72
3.2.2 极坐标系 74
3.2.3 地理坐标系 75
3.3 图形分面 76
3.4 标度函数 78
3.4.1 颜色标度函数 79
3.4.2 坐标标度函数 85
3.5 主题函数 89
3.6 注释 94
3.6.1 添加文本注释 94
3.6.2 通过嵌套为图形做注释 98
3.6.3 为坐标轴添加对数刻度线 98
3.7 页面布局与保存 99
3.7.1 页面布局 100
3.7.2 保存图形 105
3.8 本章小结 105
第4章 类别比较数据可视化106
4.1 柱状图 106
4.1.1 柱状图释义 106
4.1.2 单一柱状图 107
4.1.3 分组柱状图 108
4.1.4 堆积柱状图109
4.1.5 百分比柱状图 110
4.1.6 均值柱状图 111
4.1.7 不等宽柱状图 112
4.2 条形图 113
4.3 棒棒糖图 114
4.3.1 基础棒棒糖图 115
4.3.2 带基线的棒棒糖图 119
4.3.3 克利夫兰点图 120
4.3.4 哑铃图 122
4.4 雷达图 124
4.5 玫瑰图 131
4.6 径向柱状图 135
4.6.1 基础径向柱状图 135
4.6.2 带标签的径向柱状图 137
4.6.3 带断点的径向柱状图 138
4.6.4 分组径向柱状图 139
4.6.5 为径向柱状图添加元素 142
4.6.6 分组堆叠径向柱状图 144
4.7 词云图 147
4.8 本章小结 150
第5章 数值关系数据可视化 151
5.1 散点图 151
5.1.1 二维散点图 152
5.1.2 三维散点图153
5.1.3 线性拟合与置信区间 154
5.1.4 带标定区域的散点图 ·156
5.1.5 利用viridis包绘制散点图 158
5.2 气泡图 161
5.2.1 绘制基础气泡图 161
5.2.2 美化气泡图 162
5.3 等高线图 164
5.4 三元相图 167
5.5 瀑布图 171
5.6 火山图 172
5.7 本章小结 179
第6章 分布式数据可视化 180
6.1 直方图 180
6.2 核密度图 182
6.3 箱线图 185
6.4 小提琴图 188
6.5 金字塔图 195
6.6 脊线图 201
6.7 点阵图 204
6.8 本章小结 208
第7章 层次关系数据可视化 209
7.1 旭日图 209
7.2 树状图 215
7.3 桑基图 223
7.4 矩形树状图 228
7.5 圆堆积图 233
7.6 本章小结 239
第8章 网络关系数据可视化 240
8.1 节点链接图 240
8.2 弧线图 248
8.3 蜂巢图 253
8.4 和弦图 256
8.5 边绑定图 262
8.6 本章小结 269
第9章 局部整体型数据可视化 270
9.1 饼图 270
9.2 散点复合饼图 273
9.3 华夫图 275
9.4 马赛克图 280
9.5 本章小结 285
第10章 时间序列数据可视化 286
10.1 折线图 286
10.2 面积图 289
10.3 地平线图 294
10.4 螺旋图 298
10.5 日历图 304
10.6 本章小结307
第11章 多维数据可视化 308
11.1 热图 308
11.2 矩阵散点图 314
11.3 平行坐标图 320
11.4 本章小结 ·325
参考文献 326
《GraphPad Prism科技绘图与数据分析》目录
目 录
第1章 初识GraphPad Prism 1
1.1 GraphPad Prism简介 1
1.1.1 软件特色 2
1.1.2 GraphPad Prism的功能 3
1.1.3 GraphPad Prism的基本概念 4
1.2 GraphPad Prism工作界面 5
1.2.1 启动GraphPad Prism 5
1.2.2 欢迎窗口 6
1.2.3 数据表类型 10
1.2.4 工作界面 13
1.2.5 首选项设置 18
1.3 GraphPad Prism的项目组成 20
1.3.1 数据表 20
1.3.2 信息 23
1.3.3 结果 24
1.3.4 图表 25
1.3.5 布局 28
1.3.6 族 29
1.4 图表输出与发送 30
1.4.1 导出图表 30
1.4.2 发送图表 32
1.4.3 打印图表 32
1.5 Prism示例旅程 32
1.5.1 操作流程 33
1.5.2 示例进阶 33
1.6 本章小结 38
第2章 数据的输入 39
2.1 创建数据表 39
2.1.1 利用命令新建数据表 40
2.1.2 利用导航浏览器创建数据表 41
2.1.3 通过复制现有表创建数据表 42
2.2 输入数据 42
2.2.1 导入Excel数据 42
2.2.2 导入文本文件数据 45
2.2.3 直接导入文件 46
2.2.4 在XY表的X列插入序列 47
2.3 编辑数据表 48
2.3.1 行标题 48
2.3.2 数据排序 50
2.3.3 更改数据表列宽 51
2.3.4 调整显示小数位数 51
2.3.5 排除或突出显示数值 52
2.3.6 删除或移除整个数据集 53
2.4 带误差线的散点图绘制示例 54
2.4.1 数据输入 54
2.4.2 生成图表 55
2.4.3 图表修饰 56
2.4.4 曲线拟合分析 60
2.4.5 图表再次修饰 61
2.5 本章小结 64
第3章 图表修饰与美化 65
3.1 创建图表 65
3.1.1 新数据的新图表 66
3.1.2 现有数据的新图表 67
3.1.3 复制图表 69
3.2 图表修饰 71
3.2.1 图形类修饰与美化 71
3.2.2 坐标轴类修饰与美化 74
3.2.3 图表的旋转、翻转与反转 77
3.3 图表配色 78
3.3.1 使用配色方案 78
3.3.2 定义配色方案 79
3.4 图表美化示例 80
3.4.1 导入数据 81
3.4.2 生成图表 82
3.4.3 图表修饰 82
3.5 本章小结 85
第4章 XY表及其图表描述 86
4.1 XY表数据的输入 86
4.1.1 输入界面 87
4.1.2 XY表可绘制的图表 90
4.1.3 XY表可完成的统计分析 92
4.2 XY表的图表绘制 92
4.2.1 散点图 92
4.2.2 双Y轴图 98
4.2.3 火山图 102
4.2.4 瀑布图 109
4.2.5 面积图 113
4.3 统计分析及图表绘制 117
4.3.1 线性回归分析 117
4.3.2 非线性回归分析 121
4.3.3 简单逻辑回归 127
4.3.4 相关性分析 132
4.3.5 通过标准曲线解析插值 136
4.4 本章小结 140
第5章 列表及其图表描述 141
5.1 列表数据的输入 141
5.1.1 输入界面 142
5.1.2 列表可绘制的图表 144
5.1.3 列表可完成的统计分析 149
5.2 列表图表绘制 150
5.2.1 散点图 150
5.2.2 不同样式图 153
5.2.3 悬浮条形图 155
5.2.4 森林图 159
5.3 统计分析及图表绘制 165
5.3.1 频数分析 165
5.3.2 离群值识别 172
5.3.3 描述性统计 177
5.3.4 单样本t检验 182
5.3.5 非配对t检验 186
5.3.6 配对t检验 192
5.3.7 常规单因素方差分析 199
5.3.8 重复测量（RM）单因素方差分析 208
5.3.9 一致性分析 215
5.4 本章小结 222
第6章 分组表及其图表描述 223
6.1 分组表数据的输入 223
6.1.1 输入界面 224
6.1.2 分组表可绘制的图表 226
6.1.3 分组表可完成的统计分析 231
6.2 分组表图表绘制 231
6.2.1 单Y值柱状图 231
6.2.2 单Y值条形图 242
6.2.3 多Y值柱状图 243
6.2.4 多Y值条形图 250
6.2.5 热图 251
6.3 统计分析及图表绘制 257
6.3.1 双因素方差分析 258
6.3.2 三因素方差分析 265
6.3.3 多重t检验 270
6.4 本章小结 274
第7章 列联表及其图表描述 275
7.1 列联表数据的输入 275
7.1.1 输入界面 276
7.1.2 列联表可绘制的图表 277
7.1.3 列联表可完成的统计分析 278
7.1.4 列联表应用场景 278
7.2 统计分析及图表绘制 279
7.2.1 卡方检验 280
7.2.2 敏感性与特异性分析 287
7.2.3 趋势卡方检验 292
7.2.4 Fishers精确检验 295
7.3 本章小结 298
第8章 生存表及其图表描述 299
8.1 生存表数据的输入 299
8.1.1 输入界面 300
8.1.2 生存表可绘制的图表 301
8.1.3 生存表可完成的统计分析 302
8.2 统计分析及图表绘制 303
8.2.1 根据生存时间绘制生存曲线 303
8.2.2 根据起止时间绘制生存曲线 308
8.3 本章小结 313
第9章 局部整体表及其图表描述 314
9.1 局部整体表数据的输入 314
9.1.1 输入界面 315
9.1.2 整体部分表可绘制的图表 316
9.1.3 整体部分表可完成的统计分析 317
9.2 统计分析及图表绘制 317
9.2.1 局部占总体的比例 317
9.2.2 拟合优度卡方检验 323
9.3 本章小结 327
第10章 多变量表及其图表描述 328
10.1 多变量表数据的输入 328
10.1.1 输入界面 329
10.1.2 多变量表可绘制的图表 330
10.1.3 多变量表可完成的统计分析 331
10.1.4 多变量表数据变换与选择 331
10.1.5 多变量表提取数据并重新排列 336
10.2 统计分析及图表绘制 338
10.2.1 气泡图 338
10.2.2 相关矩阵分析 341
10.2.3 多元线性回归分析 344
10.2.4 多元逻辑回归分析 349
10.2.5 主成分分析 353
10.3 本章小结 363
第11章 嵌套表及其图表描述 364
11.1 嵌套表数据的输入 364
11.1.1 输入界面 365
11.1.2 嵌套表可绘制的图表 366
11.1.3 嵌套表可完成的统计分析 367
11.2 统计分析及图表绘制 368
11.2.1 描述性统计分析 368
11.2.2 正态性检验 372
11.2.3 异常值识别 373
11.2.4 单样本t检验 375
11.2.5 嵌套t检验 376
11.2.6 嵌套单因素方差分析 378
11.3 本章小结 384
附表 常用快捷键命令 385
参考文献 388
《ggplot2科技绘图 基于R语言的数据可视化》目录
目 录
第1章 R语言基础1
1.1 R语言概述1
1.1.1 R语言的诞生1
1.1.2 R语言的特点2
1.1.3 R语言绘图系统2
1.1.4 图形语法3
1.2 搭建R语言环境4
1.2.1 安装程序的下载4
1.2.2 R语言的安装与启动6
1.2.3 辅助工具Rstudio8
1.2.4 包的安装与加载10
1.3 对象与变量14
1.3.1 对象14
1.3.2 变量15
1.4 数据结构16
1.4.1 数据类型16
1.4.2 向量18
1.4.3 矩阵与数组22
1.4.4 数据框24
1.4.5 列表27
1.4.6 因子29
1.5 基本运算30
1.6 获取帮助信息32
1.6.1 使用内置帮助函数32
1.6.2 获取自带数据集信息33
1.6.3 R语言相关软件和资料34
1.7 本章小结34
第2章 数据基本操作35
2.1 管道操作35
2.2 数据存取38
2.2.1 读入R格式数据38
2.2.2 读取CSV/TXT格式数据40
2.2.3 读取Excel格式数据42
2.2.4 保存数据43
2.3 数据连接44
2.3.1 merge()函数44
2.3.2 cbind()函数与rbind()函数45
2.3.3 dplyr包的连接函数47
2.4 数据抽样49
2.4.1 生成随机数49
2.4.2 随机抽样50
2.4.3 系统抽样50
2.4.4 分层抽样51
2.5 数据塑形55
2.5.1 宽数据转换为长数据55
2.5.2 长数据转换为宽数据58
2.5.3 分割列60
2.5.4 合并列62
2.6 缺失值与空值处理63
2.6.1 缺失值63
2.6.2 空值66
2.7 本章小结68
第3章 ggplot2绘图系统69
3.1 基本语法69
3.1.1 ggplot2语法框架70
3.1.2 数据和图形属性映射72
3.1.3 创建几何对象76
3.1.4 添加统计变换84
3.2 坐标系统88
3.2.1 笛卡儿坐标系88
3.2.2 极坐标系90
3.2.3 地理坐标系91
3.3 图形分面93
3.4 标度函数96
3.4.1 颜色标度函数97
3.4.2 坐标标度函数104
3.5 主题函数113
3.6 保存图形118
3.7 本章小结118
第4章 注释与页面布局119
4.1 添加注释119
4.1.1 添加文本注释120
4.1.2 通过嵌套为图形做注释123
4.1.3 为坐标轴添加对数刻度线124
4.2 页面布局126
4.2.1 利用patchwork包126
4.2.2 利用gridExtra包131
4.3 本章小结134
第5章 创建基本图表135
5.1 散点图135
5.2 折线图140
5.3 柱状图143
5.4 阶梯图150
5.5 等高线图152
5.6 核密度图155
5.7 面积图160
5.8 频率多边图162
5.9 栅格图164
5.10 本章小结168
第6章 创建统计图表169
6.1 直方图169
6.2 二维直方图172
6.3 箱线图175
6.4 小提琴图181
6.5 分组点图184
6.6 添加误差条188
6.7 本章小结193
第7章 添加几何元素到图表194
7.1 指定参考线194
7.2 添加随机抖动197
7.3 平滑线200
7.4 垂直线203
7.5 带状图205
7.6 区间线段207
7.7 多边形209
7.8 文本标签211
7.9 边缘短线214
7.10 空几何对象216
7.11 本章小结218
第8章 统计变换绘图219
8.1 绘制直方图和频率折线图219
8.2 绘制条形图222
8.3 绘制密度曲线224
8.4 绘制置信椭圆227
8.5 绘制等高线图229
8.6 绘制箱线图231
8.7 添加平滑曲线234
8.8 绘制经验累积分布函数图237
8.9 绘制Q-Q图239
8.10 绘制分位数线242
8.11 绘制数学函数图244
8.12 绘制重复点数量图246
8.13 绘制数据中的唯一值249
8.14 显示原始数据251
8.15 其他统计变换函数253
8.16 本章小结255
第9章 标度256
9.1 标度概述256
9.2 颜色标度257
9.2.1 颜色标度函数汇总257
9.2.2 调色板参数设置260
9.2.3 RColorBrewer调色板262
9.3 坐标标度266
9.4 透明度标度268
9.5 点形状标度272
9.6 点大小/线粗细标度275
9.7 线型标度278
9.8 线宽标度281
9.9 本章小结284
第10章 拓展包ggpubr285
10.1 ggpubr概述285
10.2 快速创建图表288
10.2.1 点图288
10.2.2 散点图290
10.2.3 密度图293
10.2.4 箱线图295
10.2.5 小提琴图297
10.2.6 直方图299
10.2.7 便捷绘图函数汇总302
10.3 添加统计标记307
10.3.1 添加回归线和相关系数308
10.3.2 添加显著性标记309
10.3.3 手动添加显著性标记313
10.3.4 添加统计标记函数汇总315
10.4 图形美化和调整316
10.4.1 排列多幅图316
10.4.2 调整图例、标题和坐标轴标签318
10.4.3 添加注释和文本321
10.4.4 导出图形323
10.5 本章小结326
第11章 其他拓展包327
11.1 主题包（ggthemes）327
11.2 峰峦图（ggridges）330
11.3 水平条形图（ggHoriPlot）332
11.4 相关矩阵图（ggcorrplot）338
11.5 添加统计注释（ggstatsplot）340
11.6 生存分析（ggsurvfit）347
11.7 蜂群图（ggbeeswarm）351
11.8 跟踪点/线（ggtrace）353
11.9 马赛克图（ggmosaic）357
11.10 本章小结360
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《R语言数据可视化：科技图表绘制》前言
前言
欢迎阅读《R语言数据可视化：科技图表绘制》！本书的目标是帮助读者掌握数据可视
化的艺术，并深入理解如何利用R语言和其强大的ggplot2包等工具创建引人入胜的图形和
数据可视化。数据可视化是数据科学和数据分析的重要组成部分，它允许我们将复杂的数
据变得更加容易理解和有意义。
R语言是一种强大的开源数据分析和统计建模工具，备受数据科学家、研究人员和业
界专业人士的喜爱。它的灵活性、扩展性和丰富的数据处理能力使其成为数据可视化的理
想平台。作为一种开放源代码的语言，R语言拥有一个庞大的社区支持，这意味着用户可以
轻松访问数千个数据分析和可视化包。
R语言中的ggplot2包是最受欢迎的数据可视化包之一，它的强大之处在于设计理念和
优雅的语法。使用ggplot2可以轻松创建各种图表，从简单的散点图到复杂的多变量图形，
而无须过多地编程。
本书会引导读者逐步学习如何使用R语言及可视化包来创建令人印象深刻的数据可视
化图表。根据内容安排，本书共11章，章节安排如下：
第1章 R语言基础 第2章 传统绘图系统
第3章 网格绘图系统 第4章 类别比较数据可视化
第5章 数值关系数据可视化 第6章 分布式数据可视化
第7章 层次关系数据可视化 第8章 网络关系数据可视化
第9章 局部整体型数据可视化 第10章 时间序列数据可视化
第11章 多维数据可视化
书中的数据可视化应用部分提供了大量绘图示例，这些示例方便为读者提供绘图思
路，并展示了R语言及相关绘图包的强大功能，读者可以在此基础上进一步美化练习操作。
本书内容可以起到抛砖引玉的作用，对于各绘图包的详细功能，读者可以参考对应的说明
文件深入学习。
本书编写过程参考了R包的系列帮助文档，数据部分采用了自带数据。在学习过程中，
如果需要本书的原始数据，请关注“算法仿真”公众号，并发送关键词104981获取数据下载
链接。为帮助读者学习，在“算法仿真”公众号中会不定期提供综合应用示例帮助读者进
一步提高作图水平。
R语言及附属包本身是一个庞大的资源库与知识库，本书所讲难窥其全貌，虽然在本
书的编写过程中力求叙述准确、完善，但由于编者水平有限，书中欠妥之处在所难免，希望
读者和同仁能够及时指出，共同促进本书质量的提高。
本书结构合理、叙述详细、示例丰富，既适合广大科研工作者、工程师和在校学生等
不同层次的读者自学使用，也可以作为大中专院校相关专业的教学参考书。
本书提供了丰富的资源，除可以在正文中扫描二维码观看教学视频外，还可以扫描下
方二维码下载PPT和资源文件。
如果下载有问题，请联系booksaga@126.com，邮件主题为“R语言数据可视化：科技
图表绘制”。
最后，感谢你选择了本书，希望你在阅读过程中获得乐趣，同时能够从中获益。在学习
过程中，如遇到与本书有关的问题，可以访问“算法仿真”公众号获取帮助。
编 者
2023 年 12 月
《GraphPad Prism科技绘图与数据分析》前言
前言
GraphPad Prism是由GraphPad Software公司推出的一款专业的科研数据处理与绘图软件，是专为科研工作者设计的。使用GraphPad Prism可以在极短的时间内做出相应的分析、绘制出优美的图表，以便展示研究成果。
GraphPad Prism可以全面记录科研数据，方便用户相互之间进行有效的协作。GraphPad Prism项目的所有数据（原始数据、分析、结果、图形和布局）都包含在一个单一的文件中，一次单击即可完成数据共享，这就增强了分析结果的展示效果并简化了协作流程。
目前GraphPad Prism的最新版本为9.4，本书就是基于该版本编写的。全书共11章，可从逻辑上分为两部分。第一部分（第1~3章）主要讲解GraphPad Prism的基础知识，包括Prism用户界面、项目组成、图表的输出、数据的输入、数据表类型、图表的修饰与美化等。各章安排如下：
第1章 初识GraphPad Prism
第2章 数据的输入
第3章 图表修饰与美化
第二部分（第4~11章）结合Prism的数据表特点，分别讲解各类数据表的数据格式、数据表能够完成的图表绘制以及可以实现的统计分析等。各章按照数据表类型进行安排，具体如下：
第4章 XY表及其图表描述
第5章 列表及其图表描述
第6章 分组表及其图表描述
第7章 列联表及其图表描述
第8章 生存表及其图表描述
第9章 局部整体表及其图表描述
第10章 多变量表及其图表描述
第11章 嵌套表及其图表描述
为便于读者学习，编者在讲解操作时，会对基础统计知识进行简要的介绍。当遇到不理解的专业知识时，请查阅统计分析方面的专业书籍。
本书编写过程参考了软件的帮助文档，数据部分采用了自带数据。学习过程中如果需要本书的原始数据，请关注“算法仿真”公众号，并发送关键词gp001来获取数据下载链接。
读者还可以扫描下面的二维码获取本书的资源文件：
如果下载有问题，请发送电子邮件至booksaga@126.com，邮件主题为“求GraphPad Prism科技绘图与数据分析下载资源”。
为了更好地匹配示例展示的功能，本书中图表的图题、图例、轴标题等并未严格按照图表本身的含义准确命名；同样地为了讲解软件的功能，本书中所绘图表并不能兼顾科研绘图的最终出版要求，但尽量以符合科研绘图的要求去绘制。读者在学习时应以掌握绘图（含美化）操作方法及统计分析方法为主，无须过度纠结此类命名。
本书结构合理、叙述详细、实例丰富，既适合广大科研工作者、工程师和在校学生等不同层次的读者自学使用，也可以作为高等学校相关专业的教学参考书。
GraphPad Prism本身是一个庞大的资源库与知识库，本书所讲难窥其全貌，虽然编者在本书的编写过程中力求叙述准确、完善，但由于水平有限，疏漏之处在所难免，希望读者和同仁能够及时指出，共同促进本书质量的提高。
为了方便解决本书的疑难问题，读者在学习过程中遇到与本书有关的技术问题时可以访问“算法仿真”公众号获取帮助，我们将竭诚为您服务。
编 者
2023年1月1日
《ggplot2科技绘图 基于R语言的数据可视化》前言
前 言
欢迎阅读《ggplot2科技绘图：基于R语言的数据可视化》！本书的目标是帮助读者掌握数据可视化的艺术，并深入了解如何利用R语言中的ggplot2包创建引人入胜的科技图表，展示数据的魅力。数据可视化是数据科学和数据分析的重要组成部分，它允许我们将复杂的数据变得更加容易理解和有意义。
ggplot2是R语言中的一个强大且使用广泛的数据可视化包，由Hadley Wickham开发。它基于语法图形学（Grammar of Graphics）的理论，提供了一种系统化的方式来创建复杂而优美的图表。ggplot2通过将数据、图层和美学映射相结合，使用户能够轻松地生成高质量的统计图形。其灵活的设计允许用户自由地添加、修改和组合图层，从而精确地控制图表的各个方面。无论是初学者还是高级数据分析师，ggplot2都能满足他们的需求，帮助他们从数据中提取有价值的信息，并以可视和美观的方式展示出来。
本书会引导读者逐步学习如何使用R语言中的ggplot2可视化包来实现令人印象深刻的数据可视化。全书共11章，各章安排如下：
第1章 R语言基础 第2章 数据基本操作
第3章 ggplot2绘图系统 第4章 注释与页面布局
第5章 创建基本图表 第6章 创建统计图表
第7章 添加几何元素到图表 第8章 统计变换绘图
第9章 标度 第10章 拓展包ggpubr
第11章 其他拓展包
本书在数据可视化应用部分提供了众多的绘图示例。这些示例不仅为读者提供了丰富的绘图技巧，也充分展现了ggplot2绘图包的强大功能。读者可以在这些示例的基础上进行进一步的美化和练习操作。
本书在编写过程参考了ggplot2包的系列帮助文档，数据部分采用了ggplot2包自带的数据。读者在学习过程中如果需要本书的原始数据，请关注“算法仿真”公众号，并发送关键词109505获取数据下载链接。在“算法仿真”公众号中会不定期提供综合应用示例，帮助读者进一步提高制图水平。
R语言的ggplot2包及拓展包本身是一个庞大的资源库与知识库，本书所讲难窥其全貌。虽然编者在编写过程中力求叙述准确、完善，但由于水平有限，书中疏漏之处在所难免，希望读者能够及时指出，共同促进本书质量的提高。
本书提供配套资源文件，需要读者用微信扫描下面的二维码下载，如果下载有问题，可发送邮件至booksaga@126.com，邮件主题为“ggplot2科技绘图：基于R语言的数据可视化”。
最后，感谢读者选择了本书，希望读者在阅读过程中能够获得乐趣，并能从中受益。
编 者
2024年6月
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