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