r-ggplot-quickplot

零代码 ggplot2 可视化工具 - 上传 CSV 数据，自动生成专业图表。

三种运行模式

| 模式 | 适用场景 | 优点 | |------|----------|------| | Docker 模式 | 个人电脑/桌面 | 简单易用，生态完善 | | Singularity 模式 | HPC/共享服务器 | 无需 root，适合集群 | | 本地模式 | 有 R 环境 | 零依赖，最轻量 |

Docker 模式（桌面/个人电脑）

前置要求

安装 Docker Desktop：https://www.docker.com/products/docker-desktop/

快速开始

前置要求

安装 Docker Desktop：https://www.docker.com/products/docker-desktop/

快速开始

# Windows
run_docker.bat input/sample_data.csv

# Linux/macOS
./run_docker.sh input/sample_data.csv

使用示例

# 使用示例数据
./run_docker.sh input/sample_data.csv

# 使用自定义数据
./run_docker.sh input/my_data.csv output/

# 指定输出目录
./run_docker.sh data.csv results

本地模式

1. 安装依赖

需要安装 R (>= 4.0) 和 ggplot2：

install.packages('ggplot2')

2. 准备数据

上传 CSV 文件到 input 目录。支持的列：

| 列名 | 类型 | 说明 | 用途 | |------|------|------|------| | x | 数值 | X轴变量 | 散点图、折线图 | | y | 数值 | Y轴变量 | 散点图、折线图 | | category | 文本 | 分类变量 (A-E) | 柱状图、箱线图、分面图 | | value | 数值 | 数值指标 | 柱状图、箱线图、直方图 | | group | 文本 | 分组 (Control/Treatment) | 散点图、分组折线图 | | time | 数值 | 时间点 | 折线图 |

2. 运行绘图

执行以下命令：

cd <skill-directory>
Rscript run_plot.R input/your_data.csv

3. 获取结果

图表自动保存到 output/ 目录：

| 文件 | 图表类型 | 说明 | |------|----------|------| | 01_scatter_basic.png | 散点图 | 基础散点图 | | 02_scatter_advanced.png | 高级散点图 | 带颜色、大小、分组 | | 03_barplot_vertical.png | 柱状图 | 按分类汇总的垂直柱状图 | | 04_barplot_horizontal.png | 水平柱状图 | 按值排序的水平柱状图 | | 05_boxplot.png | 箱线图 | 带数据点的箱线图 | | 06_lineplot.png | 折线图 | 分组时间序列折线图 | | 07_histogram.png | 直方图 | 数值分布直方图 | | 08_facet.png | 分面图 | 按分类分面的散点图 | | 09_publication_style.png | 出版级图表 | 300 DPI 出版风格 |

命令行参数

Rscript run_plot.R <input_file> [options]

参数说明

| 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | <input_file> | 输入 CSV 文件路径 | 必填 | | --output-dir | 输出目录 | output | | --dpi | 图片分辨率 | 150 | | --width | 图片宽度 (英寸) | 8 | | --height | 图片高度 (英寸) | 6 |

使用示例

# 使用默认设置
Rscript run_plot.R input/sample_data.csv

# 自定义输出设置
Rscript run_plot.R input/my_data.csv --output-dir results --dpi 300 --width 10 --height 8

输入数据格式

最小数据要求

只需要 x 和 y 两列即可生成散点图：

x,y
2.3,5.1
3.1,4.8
1.8,6.2

完整数据示例

x,y,category,value,group,time
2.3,5.1,A,23,Control,1
3.1,4.8,A,45,Treatment,1
1.8,6.2,B,12,Control,2
4.2,3.9,B,67,Treatment,2

注意事项

• CSV 文件必须包含表头行
• 支持中文字段名
• 缺失值用 NA 表示
• 日期格式建议使用 YYYY-MM-DD

图表配置 (config.yaml)

可以通过配置文件自定义图表样式：

# 图表类型设置
charts:
  scatter: true
  barplot: true
  boxplot: true
  lineplot: true
  histogram: true
  facet: true

# 样式设置
style:
  theme: minimal    # minimal, classic, bw, light
  palette: steelblue
  font_size: 12

# 输出设置
output:
  format: [png, pdf]  # 支持 png, pdf, svg
  dpi: 150
  width: 8
  height: 6

自动检测逻辑

脚本会自动检测输入数据的列，并生成适合的图表：

| 检测到的列 | 自动生成的图表 | |-----------|---------------| | x, y | 散点图 | | category, value | 柱状图、箱线图 | | time, value | 折线图 | | value (单列) | 直方图 | | 多分类列 | 分面图 | | group | 分组着色 |

输出示例

成功运行后会显示：

=== r-ggplot-quickplot 执行完成 ===
输入文件: input/sample_data.csv
输出目录: output/

生成的图表:
  ✓ 01_scatter_basic.png
  ✓ 02_scatter_advanced.png
  ✓ 03_barplot_vertical.png
  ✓ 04_barplot_horizontal.png
  ✓ 05_boxplot.png
  ✓ 06_lineplot.png
  ✓ 07_histogram.png
  ✓ 08_facet.png
  ✓ 09_publication_style.png

共生成 9 个图表文件
===============================

Docker 镜像构建与发布

构建本地镜像

# Linux/macOS
./build_docker.sh

# Windows
docker build -t r-ggplot-quickplot .

发布到 Docker Hub

# 设置用户名
export DOCKER_USERNAME=your_username

# 构建并推送
./build_docker.sh latest

使用预构建镜像

如果镜像已发布，用户可以直接使用：

docker pull your_username/r-ggplot-quickplot:latest

Singularity 模式（HPC/服务器集群）

适用于高校、科研机构等共享服务器环境。

前置要求

联系管理员在服务器上安装 Singularity，或在本地构建镜像后上传。

构建镜像

# 在有 Singularity 的环境中
singularity build r-ggplot-quickplot.sif Singularity.def

# 或使用构建脚本
./build_singularity.sh

使用示例

# 使用示例数据
./run_singularity.sh input/sample_data.csv

# 使用自定义数据
./run_singularity.sh input/my_data.csv output/

手动运行

singularity exec \
    --bind ./input:/app/input:ro \
    --bind ./output:/app/output \
    r-ggplot-quickplot.sif \
    Rscript /app/run_plot.R /app/input/data.csv --output-dir /app/output

本地模式依赖安装

首次使用时，如缺少 R 包会自动安装：

install.packages('ggplot2')

如需额外功能，可手动安装：

install.packages('ggpubr')      # 出版级图表
install.packages('patchwork')   # 多图组合
install.packages('ggthemes')    # 主题风格

故障排除

错误：缺少 ggplot2

Rscript -e "install.packages('ggplot2')"

错误：输入文件不存在

# 检查文件路径
ls -la input/sample_data.csv

错误：列名不匹配

确保 CSV 文件包含所需列，或检查列名是否拼写正确。

技术细节

• R 版本: >= 4.0.0
• ggplot2 版本: >= 3.5.0
• 输出格式: PNG (默认), PDF, SVG
• 编码: UTF-8