之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现，下面的B图是折线图加柱形图，相对比较容易实现，上面的A图稍微有点复杂，我想到的办法是拼图，图A可以看成三个热图，然后加一个堆积柱形图，最后将四个图组合到一起。那就按照这个思路试一下看能不能实现。

首先画热图

这个热图和常规的还稍微有点不太一样，可以简单的理解为带有缺失值的热图，缺失值是空白格，其他值分别填充颜色。

那我们就按照这个思路来构造数据

 

将数据集按照以上格式整理好，存储在csv文件中。

df<-read.csv("example_data/ggplot2_heatmap.csv",header=T)

df1<-reshape2::melt(df)

library(ggplot2)
ggplot(df1,aes(x=variable,y=A))+
  geom_tile(aes(fill=value),color="black")+
  theme(panel.background = element_blank())

 

df1$value1<-ifelse(is.na(df1$value),0,df1$value)
df1$value1<-as.factor(df1$value1)
summary(df1)
ggplot(df1,aes(x=variable,y=A))+
  geom_tile(aes(fill=value1),color="black")+
  scale_fill_manual(values = c("white","red","red2","red4"))+
  theme(panel.background = element_blank())

 

这样是不是和文章开头提到的图有点像了。

接下来是美化

df1$A<-factor(df1$A,levels = rev(df$A))
ggplot(df1,aes(x=variable,y=A))+
  geom_tile(aes(fill=value1),color="black")+
  scale_fill_manual(values = c("white","red","red2","red4"))+
  theme(panel.background = element_blank())

 

ggplot(df1,aes(x=variable,y=A))+
  geom_tile(aes(fill=value1),color="black")+
  scale_fill_manual(values = c("white","orangered","red2","red4"))+
  scale_x_discrete(position = "top")+
  theme(panel.background = element_blank(),
        axis.title = element_blank(),
        axis.ticks = element_blank(),
        axis.text.x.top = element_text(angle = 90,
                                       hjust = 0,
                                       vjust= 0.5),
        plot.title = element_text(hjust=0.5),
        legend.position = "none")+
  labs(title = "Plant growth and development")

 

ggplot(df1,aes(x=variable,y=A))+
  geom_tile(aes(fill=value1),color="black")+
  scale_fill_manual(values = c("white","orangered","red2","red4"))+
  scale_x_discrete(position = "top")+
  theme(panel.background = element_blank(),
        axis.title = element_blank(),
        axis.ticks = element_blank(),
        axis.text.x.top = element_text(angle = 90,
                                       hjust = 0,
                                       vjust= 0.5),
        plot.title = element_text(hjust=0.5),
        legend.position = "none")+
  labs(title = "Plant growth and development")+
  geom_text(aes(label=value1,color=value1))+
  scale_color_manual(values = c("white","black","black","black"))