R包介绍：使用ggalluvial绘制共线性图（alluvial）

一 导言

共线性图作为新近出现的一种数据可视化方式，以其直观、形象的方式受到大家的普遍欢迎，也在众多文章中获得了应用。该图的核心理念就是将不同时期间同一批数据的关系connect起来，即不同阶段中所有样品在众多分类间的流动情况（流动或许表述的不是那么准确，但的确是这样一种形式）。考虑到部分读者对这种图的需求，因此本推文将以代码加解说的方式展示如何进行这类图片的绘制（有没有很贴心）。

二 R包使用

首先，我们需要做的就是加载对应的R包

随后，设置命令行参数的意义。这里是为了方便后续直接调用，其中argfilename是笔者放置参数的文件。

划重点：这里需要强调一下输入文件（inputfilename）的格式及其对应的意义。其中survey用于表示不同的时期，subject表示相应的样品编号，response则表示该样品编号在survey时期应该归属于哪个respones种类中。

对应的参数文件为

其次，通过命令行参数读取对应的数据

对于输出图片而言，我们需要的是确定输出图片的长、宽、像素、边界的大小（当然，读者可以自行设定调节参数用于绘制符合自己要求的数据），本文则将参数写到对应的参数文件中，再以参数文件的解析获取对应的图片输出数据

再次，通过相应的代码完成图片的绘制。这里的绘图参数都是ggplot2的常见参数，读者可以从官方文档中得到详细解答，笔者在这里就不进行赘述了。至于输入文件的内容及其意义详见本文开端中的‘划重点’部分。

最后，一张完美的共线性图随即诞生（手动鼓掌）。

三 惯例小结

其实这一图片绘制充分体现了可视化的理念吧，也就是所见即所得。虽说这一图片的实现并不是特别困难，但是能够想到使用这一形式表示图片，已经是在可视化的方向上前进了一大步了。

Multi-omics Hammer软件下载地址：

https://github.com/wangjun258/Multi-omics-Hammer

Multi-omics Visual软件下载地址：https://github.com/wangjun258/Multi_omics_Visual/releases/tag/Multi_omics_Visual_v1.03

PS：因为本软件是用python脚本撰写，调用了部分依赖包，用户首次使用需要安装python以及对应的包，安装之后便可永久使用。

本公众号开发的相关软件，Multi-omics Hammer软件和Multi-omics Visual软件欢迎大家使用。文末是本公众号在其他平台的账户，也欢迎大家关注并多提意见。

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另外，怎么说呢，投币也可，不强求，但奢求。