小云最近分享了许多复现的内容，给小伙伴带来了许多的教程。这次小云将引领小伙伴迈入数据可视化的奇妙世界，追随着经典图表，我们要知道数据可视化不仅仅是对数字的展示，更是对信息的解读和理解，是从数据中提炼出价值的关键一环。
所以小云这次分享的内容，是实现高分文献中有关高密度数据的可视化方法，我们先来看一下是怎样的情况，这副图是来自NatureIF64.8高分文献中《Graph pangenome captures missing heritability and empowers tomato breeding》中的图3a和c，因为都是多数据，所以小云就一起分享给小伙伴，先来看一下图：
这个图a呢其实就是频率直方图，而图c就是两幅散点图组合而成的组合散点图。有的小伙伴可能不了解，我们这里简介一下
频率直方图，其实就是数据分布的拓扑图，透过高低起伏的柱状，展示数据的分布规律。它是对数据分布形态最直观的呈现方式，让我们一目了然地洞察数据的聚集点和分散趋势，
而组合散点图则是展现变量之间关系的画布，每一个点的位置不仅是数值的体现，更是变量之间联系的折射。通过点的布局和趋势，我们能够窥探出变量之间的相关性、规律性或者异常情况。这两幅图呢，我们可以将自己非常庞大的数据进行展示，
这次分享内容将，小云将教小伙伴学习数据处理的技巧，选择合适的图表工具。
下面我们就开始学习吧！我们首先绘制直方图，先加载我们实用的包
然后这里师妹实用示例的数据，小伙伴可以按照数据格式自行去设置、
这里就需要我们不同类型的数据， 文献中是三个类型的数据，
然后我们挑选一下颜色吧
这里小云作为演示随便选几个颜色，和文章中不相同，但是是一样使用方法
然后加载我们要使用的绘图包
接下来我们就可以绘制图了，小伙伴发现文献中的图注
前面h2这个标识，小伙伴有的数据可能是整数幂，或者log该如何，总不能用AI去P吧，这里师妹教给小伙伴如何再R中展示出注释，其实很简单，再数据文本框加上这样的注释符号
\textit{h}${^2}，然后就可以了，这里小云就不一步一步的绘制了，代码的注释小云也进行了标记，我们使用scale_fill_manual函数进行颜色的标记，再直方图中，我们还使用一些自定义主题函数进行修改样式，小伙伴可以按照自己喜欢的去修改，下面我们就进行绘制图：
这样看其实除了颜色和文献不想同，其他都一样，图注的表示我们也复现出来，
小伙伴注意下代码中的for循环，如何小伙伴是多个分组不止是三个，那就改一下i in 1:3
这是对分组的一个循环，因为数据比较多，
下面呢，我们就绘制图3c，其实原理都很简单，我们进行散点图的绘制，然后将两个散点图进行组合一下，就行了，不过注意的是，散点图中的点是三角形，我们就需要再绘图函数中进行修改点的类型，
我们先看一下数据格式：
最后的分组也就两个组，小伙伴可以按照格式自行去修改
然后我们绘制上面的散点图
图注的介绍小云也进行了注释
然后就我们绘制下面的散点图
两个图的绘制方式差不多
然后我们将这两个图进行组合
是不是和文献中的一样了呢，好了，这次的复现我们就到此为止了，小伙伴要多多理解代码的意思，将自己的数据套用进去，这样就能绘制出自己想要的图形了！快去动手试试吧