制作PPT漸變，最“騷氣”的方法

家晚上好呀，我是利兄~

PPT圈有一句話，就是PPT要想做的騷，漸變色嘛少不了。

要想做好PPT，就必須要學(xué)會(huì)使用漸變色。

我們來看幾個(gè)案例哈，都是漸變色的使用案例。

背景的色塊使用漸變效果

文字使用漸變，看起來更有質(zhì)感。

還有漸變蒙版的使用

騷不騷氣，那么這個(gè)漸變色到底該如何使用呢？

我們?cè)谧鲆环軵PT的時(shí)候，首先就是確定風(fēng)格和配色。

我們的主色通常比較好確定，基本上是logo色或者VI色。

如果logo是單色系的，我們還需要調(diào)配出一個(gè)漸變色，作為備用。

舉個(gè)非常簡(jiǎn)單的例子

比如領(lǐng)英公司的PPT介紹，通常用的是領(lǐng)英的藍(lán)色。

我們確定主色之后，還可以在主色的基礎(chǔ)上，延伸出漸變色。

直接用主色做出來的蒙版是這樣的，還不錯(cuò)吧。

我們用漸變蒙版做一個(gè)呢，效果可能會(huì)更加潮。

下面這兩個(gè)案例都是用漸變蒙版做得PPT。

內(nèi)頁也是一樣的，我們通常是用色塊，可以得到這樣一頁P(yáng)PT。

如果用漸變色，視覺效果會(huì)更加豐富。

那么這個(gè)漸變色是如何來設(shè)置的，我教大家一種非常好用的方法。

一定要記好了，尤其是還不太會(huì)配色的朋友。

漸變色的調(diào)節(jié)只要是通過漸變填充來實(shí)現(xiàn)的。

主要是通過漸變類型，漸變方向，漸變光圈，還有透明度這四個(gè)參數(shù)來控制。

其中最重要的是漸變的光圈設(shè)置。

很多人不會(huì)使用漸變，不是軟件操作不會(huì)，而是漸變色的顏色選取不會(huì)。

我們?cè)谠O(shè)置漸變光圈的時(shí)候，如何通過一種顏色，延伸出它的漸變色呢?

非常簡(jiǎn)單。

1、首先，我們將漸變光圈的兩端都設(shè)置為主色，顏色相同。

漸變光圈是下圖這樣的。

PPT展示的下圖這樣的。

2、我們選中其中一個(gè)漸變光圈，然后打開顏色工具，將里面的顏色模式由RGB調(diào)整為HSL。

3、我們?cè)贖SL模式里面，我們接下來就可以選擇與主色相搭配的顏色。

第一種，是我們調(diào)整它的亮度，那么我們就可以得到同色系漸變。

下圖這一頁P(yáng)PT，用的就是這種配色方法，同色系配色。

第二種，我們?cè)贖SL模式里面，我們調(diào)整它的色調(diào)，飽和度和亮度不變，我們可以得到相近色的漸變或者鄰近色。

我們來看一下，這一頁P(yáng)PT，我們就是用的這個(gè)配色方法。

操作起來是不是非常簡(jiǎn)單，這是色塊的漸變。

字體的漸變，還有所不同，同樣以主色為主的一個(gè)漸變色，在淺色背景下和深色背景下，他的感覺是不一樣的。

比如這樣一頁P(yáng)PT，白色文字，感覺有點(diǎn)慘白。

我們可以用B站的粉色。

調(diào)整之后得到這樣一頁P(yáng)PT，是不是顯得有點(diǎn)暗，因?yàn)锽站LOGO主色，看起來是有點(diǎn)暗的。

如果是淺色背景，那么這個(gè)亮度就剛剛好了。

所以，我們調(diào)整漸變色也是一樣的，如果是深色背景，我們的亮度就要調(diào)高一點(diǎn)。

比如這個(gè)案例，我們就是先調(diào)節(jié)亮度，再通過相近色配色的方法得到的。

對(duì)了，最后的最后，我再給大家推薦一個(gè)超牛逼的漸變色網(wǎng)站。

Gradient

網(wǎng)址：https://cssgradient.io/gradient-backgrounds/

里面包含了設(shè)計(jì)圈最常用的漸變樣式，大家可以看看，學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)。

以上就是今天的主要內(nèi)容，希望大家喜歡。

是不是還不錯(cuò)，趕快用起來吧。

制作不易，喜歡的話幫忙“點(diǎn)贊”“分享”一下唄。

查看下面圖片，獲取福利

自從踏上工作后，時(shí)間過的很快，轉(zhuǎn)眼間到了二月份，昨天下班前收集的一套歐美的PPT模板，今天推薦給大家，希望能夠在日常工作中幫到你。

文件包總共包含了10種不同的配色PPTX文件，深色+淺色底各5個(gè)，尺寸比例為16：9。

每套PPT包含了60頁幻燈片模板，并且很容易編輯，不需要軟件輔助，內(nèi)部圖形設(shè)計(jì)也非常漂亮，采用多種色彩搭配設(shè)計(jì)。

世界地圖是必不可少的，同樣也包含了中國地圖，矢量格式容易編輯。

作為一款高逼格PPT模板，分析圖表是必不可少的，條形/折線/柱形圖也是包含在內(nèi)的，通過編輯excel數(shù)據(jù)自動(dòng)變換。

使用了大量的圖標(biāo)進(jìn)行點(diǎn)綴，圖標(biāo)可以在PPT中自由修改大小和顏色，矢量格式，不需要安裝圖標(biāo)字體。

遺憾的是效果預(yù)覽中的人物及其他圖片均不包含在內(nèi)，沒有圖片的地方使用了帶有“place your image here”字樣的圖片為代替，替換起來非常方便，只需右擊-填充-圖片-選擇自己的圖片即可。

到這里基本介紹完了，本套PPT模板下載地址：

https://www.gfxaa.com/6521.html

歡迎關(guān)注頂尖PPT

分享來自全球最頂尖，最時(shí)尚的keynote、Powerpoint模板

能轉(zhuǎn)換：R圖和統(tǒng)計(jì)表轉(zhuǎn)成發(fā)表級(jí)的Word、PPT、Excel、HTML、Latex、矢量圖等

R包export可以輕松的將R繪制的圖和統(tǒng)計(jì)表輸出到 Microsoft Office (Word、PowerPoint和Excel)、HTML和Latex中，其質(zhì)量可以直接用于發(fā)表。

你和PPT高手之間，就只差一個(gè)iSlide
Excel改變了你的基因名，30% 相關(guān)Nature文章受影響，NCBI也受波及

特點(diǎn)

可以用命令將交互式R圖或ggplot2、Lattice或base R圖保存到Microsoft Word、Powerpoint或其他各種位圖或矢量格式。
完全可編輯的Powerpoint矢量格式輸出，支持手動(dòng)整理繪圖布局。
將統(tǒng)計(jì)分析的輸出保存為Excel、Word、PowerPoint、Latex或HTML文檔的表格形式。
自定義R輸出格式。

安裝

export包可以在Windows、Ubuntu和Mac上跨平臺(tái)運(yùn)行。不過有些Mac發(fā)行版默認(rèn)情況下沒有安裝cairo設(shè)備，需要自行安裝。如果Mac用戶已安裝XQuartz，這個(gè)問題就解決了，它可以從https://www.xquartz.org/免費(fèi)獲得。

官方CRAN發(fā)布（以不能用）

install.packages("export")

從 Github 安裝（推薦

install.packages("officer")
install.packages("rvg")
install.packages("openxlsx")
install.packages("ggplot2")
install.packages("flextable")
install.packages("xtable")
install.packages("rgl")
install.packages("stargazer")
install.packages("tikzDevice")
install.packages("xml2")
install.packages("broom")
install.packages("devtools")
devtools::install_github("tomwenseleers/export")

該包主要包括以下幾種轉(zhuǎn)換

graph2bitmap
graph2office
graph2vector
rgl2bitmap 轉(zhuǎn)換3D圖
table2office
table2spreadsheet
table2tex
graph2bitmap: 將當(dāng)前R圖保存到bmp文件中
graph2png: 將當(dāng)前R圖保存到png文件中
graph2tif: 將當(dāng)前R圖保存到TIF文件中
graph2jpg: 將當(dāng)前R圖保存為JPEG文件

使用幫助信息如下：

graph2bitmap(x=NULL, file="Rplot", fun=NULL, type=c("PNG","JPG", "TIF"),
        aspectr=NULL, width=NULL, height=NULL, dpi=300,scaling=100,
        font=ifelse(Sys.info()["sysname"]=="Windows", "Arial",
        "Helvetica")[[1]], bg="white", cairo=TRUE,
        tiffcompression=c("lzw", "rle", "jpeg", "zip", "lzw+p", "zip+p"),
        jpegquality=99, ...)

aspectr: 期望縱橫比。如果設(shè)置為空，則使用圖形設(shè)備的縱橫比。
width: 所需寬度(英寸);可以與期望的縱橫比aspectr組合。
height: 所需高度(英寸);可以與期望的縱橫比aspectr組合。
scaling: 按一定比例縮放寬度和高度。
font: PNG和TIFF輸出中標(biāo)簽所需的字體; Windows系統(tǒng)默認(rèn)為Arial，其他系統(tǒng)默認(rèn)為Helvetica。
bg: 所需的背景顏色，例如“白色”或“透明”。
cairo: 邏輯，指定是否使用Cairographics導(dǎo)出。
tiffcompression: 用于TIF文件的壓縮。
jpegquality: JPEG壓縮的質(zhì)量。

準(zhǔn)備開始

安裝完 export包后，先調(diào)用該包

library(export)

用ggplot2繪圖

library(ggplot2)
library(datasets)

x=qplot(Sepal.Length, Petal.Length, data=iris,
        color=Species, size=Petal.Width, alpha=I(0.7))

qplot()的意思是快速作圖，利用它可以很方便的創(chuàng)建各種復(fù)雜的圖形，其他系統(tǒng)需要好幾行代碼才能解決的問題，用qplot只需要一行就能完成。

使用半透明的顏色可以有效減少圖形元素重疊的現(xiàn)象，要?jiǎng)?chuàng)建半透明的顏色，可以使用alpha圖形屬性，其值從0（完全透明）到1（完全不透明）。更多ggplot2繪圖見ggplot2高效實(shí)用指南 (可視化腳本、工具、套路、配色) （往期教程更有很多生物信息相關(guān)的例子）。

鳶尾花(iris)是數(shù)據(jù)挖掘常用到的一個(gè)數(shù)據(jù)集，包含150個(gè)鳶尾花的信息，每50個(gè)取自三個(gè)鳶尾花種之一（setosa,versicolour或virginica)。每個(gè)花的特征用下面的5種屬性描述萼片長(zhǎng)度(Sepal.Length)、萼片寬度(Sepal.Width)、花瓣長(zhǎng)度(Petal.Length)、花瓣寬度(Petal.Width)、類(Species)。

在console里展示數(shù)據(jù)圖（長(zhǎng)寬比自己調(diào)節(jié)）：

導(dǎo)出圖形對(duì)象

# 需運(yùn)行上面的ggplot2繪圖
# Create a file name
# 程序會(huì)自動(dòng)加后綴
filen <- "output_filename" # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/ggplot")
# There are 3 ways to use graph2bitmap():
### 1. Pass the plot as an object
graph2png(x=x, file=filen, dpi=400, height=5, aspectr=4)
graph2tif(x=x, file=filen, dpi=400, height=5, aspectr=4)
graph2jpg(x=x, file=filen, dpi=400, height=5, aspectr=4)

導(dǎo)出當(dāng)前繪圖窗口展示的圖

### 2. Get the plot from current screen device
# 注意這個(gè)x，是運(yùn)行命令，展示圖像
x
graph2png(file=filen, dpi=400, height=5, aspectr=4)
graph2tif(file=filen, dpi=400, height=5, aspectr=4)
graph2jpg(file=filen, dpi=400, height=5, aspectr=4)

導(dǎo)出自定義函數(shù)輸出的一組圖

### 3. Pass the plot as a functio
plot.fun <- function(){
  print(qplot(Sepal.Length, Petal.Length, data=iris,
              color=Species, size=Petal.Width, alpha=0.7))
}
graph2png(file=filen, fun=plot.fun, dpi=400, height=5, aspectr=4)
graph2tif(file=filen, fun=plot.fun, dpi=400, height=5, aspectr=4)
graph2jpg(file=filen, fun=plot.fun, dpi=400, height=5, aspectr=4)

轉(zhuǎn)換后的圖形:

與Office系列的交互

大部分圖的細(xì)節(jié)修改都是用代碼完成的，不需要后續(xù)的修飾；但如果某一些修改比較特異，不具有程序的通用性特征，或?qū)崿F(xiàn)起來比較困難，就可以考慮后期修改。比如用AI文章用圖的修改和排版。熟悉PPT的，也可以用PPT，這時(shí)R的圖導(dǎo)出PPT，就要用到graph2office系列函數(shù)了。

graph2ppt: 將當(dāng)前R圖保存到Microsoft Office PowerPoint/LibreOffice Impress演示文稿中。

graph2doc:將當(dāng)前的R圖保存到Microsoft Office Word/LibreOffice Writer文檔中。

函數(shù)參數(shù)展示和解釋

graph2office(x=NULL, file="Rplot", fun=NULL, type=c("PPT", "DOC"),
        append=FALSE, aspectr=NULL, width=NULL, height=NULL,scaling=100,
        paper="auto", orient=ifelse(type[1]=="PPT","landscape", "auto"),
        margins=c(top=0.5, right=0.5, bottom=0.5, left=0.5),
        center=TRUE, offx=1, offy=1, upscale=FALSE, vector.graphic=TRUE, ...)

margins: 預(yù)設(shè)留白邊距向量。
paper: 紙張尺寸——“A5”至“A1”用于Powerpoint導(dǎo)出，或“A5”至“A3”用于Word輸出;默認(rèn)“auto”自動(dòng)選擇適合您的圖形的紙張大小。如果圖太大，無法在給定的紙張大小上顯示，則按比例縮小。
orient: 所需的紙張方向-“自動(dòng)”，“縱向”或“橫向”; Word輸出默認(rèn)為“自動(dòng)”，Powerpoint默認(rèn)為“橫向”。
vector.graphic: 指定是否以可編輯的向量DrawingML格式輸出。默認(rèn)值為TRUE，在這種情況下，編輯Powerpoint或Word中的圖形時(shí)，可以先對(duì)圖形元素進(jìn)行分組。如果設(shè)置為FALSE，則將該圖以300 dpi的分辨率柵格化為PNG位圖格式。(柵(shān)格化,是PS中的一個(gè)專業(yè)術(shù)語,柵格即像素,柵格化即將矢量圖形轉(zhuǎn)化為位圖。)

同樣有3種導(dǎo)出方式

# 需運(yùn)行上面的ggplot2繪圖
# Create a file name
filen <- "output_filename" # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/ggplot")
# There are 3 ways to use graph2office():
### 1. Pass the plot as an object
# 導(dǎo)出圖形對(duì)象
graph2ppt(x=x, file=filen)
graph2doc(x=x, file=filen, aspectr=0.5)
### 2. Get the plot from current screen device
# 導(dǎo)出當(dāng)前預(yù)覽窗口呈現(xiàn)的圖
x
graph2ppt(file=filen, width=9, aspectr=2, append=TRUE)
graph2doc(file=filen, aspectr=1.7, append=TRUE)
### 3. Pass the plot as a function
# 導(dǎo)出自定義函數(shù)輸出的一系列圖
graph2ppt(fun=plot.fun, file=filen, aspectr=0.5, append=TRUE)
graph2doc(fun=plot.fun, file=filen, aspectr=0.5, append=TRUE)

導(dǎo)出到office(ppt和word)中的圖形，是可編輯的:

其它導(dǎo)出到ppt的例子（設(shè)置長(zhǎng)寬比）

graph2ppt(file="ggplot2_plot.pptx", aspectr=1.7)

增加第二張同樣的圖，9英寸寬和A4長(zhǎng)寬比的幻燈片 (append=T，追加)

graph2ppt(file="ggplot2_plot.pptx", width=9, aspectr=sqrt(2), append=TRUE)

添加相同圖形的第三張幻燈片，寬度和高度固定

graph2ppt(file="ggplot2_plot.pptx", width=6, height=5, append=TRUE)

禁用矢量化圖像導(dǎo)出

graph2ppt(x=x, file=filen, vector.graphic=FALSE, width=9, aspectr=sqrt(2), append=TRUE)

用圖填滿幻燈片

graph2ppt(x=x, file=filen, margins=0, upscale=TRUE, append=TRUE)

輸出矢量圖

graph2svg: 將當(dāng)前的R圖保存為SVG格式
graph2pdf: 將當(dāng)前的R圖保存為PDF格式
graph2eps: 將當(dāng)前的R圖保存為EPS格式

函數(shù)參數(shù)解釋

graph2vector(x=NULL, file="Rplot", fun=NULL, type="SVG",aspectr=NULL,
        width=NULL, height=NULL, scaling=100,
        font=ifelse(Sys.info()["sysname"]=="Windows",
        "Arial","Helvetica")[[1]], bg="white", colormodel="rgb",
        cairo=TRUE,fallback_resolution=600, ...)

fallback_resolution: dpi中的分辨率用于柵格化不支持的矢量圖形。

#需運(yùn)行上面的ggplot2繪圖
# Create a file name
filen <- "output_filename" # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/ggplot")
# There are 3 ways to use graph2vector():
### 1. Pass the plot as an object
# 導(dǎo)出圖形對(duì)象
graph2svg(x=x, file=filen, aspectr=2, font="Times New Roman",
          height=5, bg="white")
graph2pdf(x=x, file=filen, aspectr=2, font="Arial",
          height=5,  bg="transparent")
graph2eps(x=x, file=filen, aspectr=2, font="Arial",
          height=5, bg="transparent")
# 導(dǎo)出當(dāng)前預(yù)覽窗口呈現(xiàn)的圖
### 2. Get the plot from current screen device
x
graph2svg(file=filen, aspectr=2, font="Arial",
          height=5, bg="transparent")
graph2pdf(file=filen, aspectr=2, font="Times New Roman",
          height=5, bg="white")
graph2eps(file=filen, aspectr=2, font="Times New Roman",
          height=5, bg="white")
# 導(dǎo)出自定義函數(shù)輸出的一系列圖
### 3. Pass the plot as a function
graph2svg(file=filen, fun=plot.fun, aspectr=2, font="Arial",
          height=5, bg="transparent")
graph2pdf(file=filen, fun=plot.fun, aspectr=2, font="Arial",
          height=5, bg="transparent")
graph2eps(file=filen, fun=plot.fun, aspectr=2, font="Arial",
          height=5, bg="transparent")

轉(zhuǎn)換3D圖形

rgl2png: 將當(dāng)前的rgl 3D圖形保存為PNG格式。

rgl2bitmap(file="Rplot", type=c("PNG"))

# Create a file name
filen <- tempfile("rgl") # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/rgl")
# Generate a 3D plot using 'rgl'
x=y=seq(-10, 10, length=20)
z=outer(x, y, function(x, y) x^2 + y^2)
rgl::persp3d(x, y, z, col='lightblue')
# Save the plot as a png
rgl2png(file=filen)
# Note that omitting 'file' will save in current directory

生成的3D圖形：

將生成的3D圖形保存為PNG格式：

輸出統(tǒng)計(jì)結(jié)果到表格 table2spreadsheet

table2excel: 導(dǎo)出統(tǒng)計(jì)輸出到Microsoft Office Excel/ LibreOffice Calc電子表格中的一個(gè)表.
table2csv:將統(tǒng)計(jì)輸出以CSV格式導(dǎo)出到表中(“，”表示值分隔，“。”表示小數(shù))
table2csv2: 將統(tǒng)計(jì)輸出以CSV格式導(dǎo)出到表中(“;”表示值分隔，”，”表示小數(shù))

table2spreadsheet(x=NULL, file="Rtable", type=c("XLS", "CSV",
  "CSV2"), append=FALSE, sheetName="new sheet", digits=2,
  digitspvals=2, trim.pval=TRUE, add.rownames=FALSE, ...)

sheetName: 一個(gè)字符串，給出創(chuàng)建的新工作表的名稱(僅針對(duì)type==”XLS”)。它必須是惟一的(不區(qū)分大小寫)，不受文件中任何現(xiàn)有工作表名稱的影響。
digits:除具有p值的列外，要顯示所有列的有效位數(shù)的數(shù)目。
digitspvals:具有p值的列要顯示的有效位數(shù)的數(shù)目。

# Create a file name
filen <- "table_aov" # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/table_aov")
# Generate ANOVA output
fit=aov(yield ~ block + N * P + K, data=npk) # 'npk' dataset from base 'datasets'
x=summary(fit)
# Save ANOVA table as a CSV
### Option 1: pass output as object
# 輸出對(duì)象
table2csv(x=x,file=filen, digits=1, digitspvals=3, add.rownames=TRUE)
# 屏幕輸出導(dǎo)出到文件
### Option 2: get output from console
summary(fit)
table2csv(file=filen, digits=2, digitspvals=4, add.rownames=TRUE)
# Save ANOVA table as an Excel
# Without formatting of the worksheet
x
table2excel(file=filen, sheetName="aov_noformatting", digits=1, digitspvals=3, add.rownames=TRUE)
# 更多參數(shù)
# With formatting of the worksheet
table2excel(x=x,file=filen, sheetName="aov_formated", append=TRUE, add.rownames=TRUE, fontName="Arial", fontSize=14, fontColour=rgb(0.15,0.3,0.75),  border=c("top", "bottom"), fgFill=rgb(0.9,0.9,0.9), halign="center", valign="center", textDecoration="italic")

原始數(shù)據(jù)的表格：

轉(zhuǎn)換格式之后的，在console中的數(shù)據(jù)：

文件(csv和excel)中表格數(shù)據(jù)：

導(dǎo)出為Word中的表，再也不用復(fù)制粘貼調(diào)格式了 table2office

table2ppt: 導(dǎo)出統(tǒng)計(jì)輸出到Microsoft Office PowerPoint/ LibreOffice Impress演示文稿中的表

table2doc: 將統(tǒng)計(jì)輸出導(dǎo)出到Microsoft Office Word/ LibreOffice Writer文檔中的表

table2office(x=NULL, file="Rtable", type=c("PPT", "DOC"),
  append=FALSE, digits=2, digitspvals=2, trim.pval=TRUE,
  width=NULL, height=NULL, offx=1, offy=1,
  font=ifelse(Sys.info()["sysname"]=="Windows", "Arial",
  "Helvetica")[[1]], pointsize=12, add.rownames=FALSE)

# Create a file name
filen <- "table_aov"
# filen <- paste("YOUR_DIR/table_aov")
# Generate ANOVA output
fit=aov(yield ~ block + N * P + K, data=npk) # 'npk' dataset from base 'datasets'
# Save ANOVA table as a PPT
### Option 1: pass output as object
x=summary(fit)
table2ppt(x=x,file=filen, digits=1, digitspvals=3, add.rownames=TRUE)
### Option 2: get output from console
summary(fit)
table2ppt(x=x,file=filen, width=5, font="Times New Roman", pointsize=14, digits=4, digitspvals=1, append=TRUE, add.rownames=TRUE) # append table to previous slide
# Save ANOVA table as a DOC file
table2doc(x=x,file=filen, digits=1, digitspvals=3, add.rownames=TRUE)
summary(fit)
table2doc(file=filen, width=3.5, font="Times New Roman", pointsize=14,  digits=4, digitspvals=1, append=TRUE, add.rownames=TRUE) # append table at end of document

將表格數(shù)據(jù)導(dǎo)出到ppt和word中：

table2tex

table2html: 導(dǎo)出統(tǒng)計(jì)輸出到HTML表。

table2tex(x=NULL, file="Rtable", type="TEX", digits=2,
  digitspvals=2, trim.pval=TRUE, summary=FALSE, standAlone=TRUE,
  add.rownames=FALSE, ...)

summary:是否匯總數(shù)據(jù)文件。

standAlone:導(dǎo)出的Latex代碼應(yīng)該是獨(dú)立可編譯的，還是應(yīng)該粘貼到另一個(gè)文檔中。

add.rownames:是否應(yīng)該將行名添加到表中(在第一列之前插入一列)。

# Create a file name
filen <- tempfile(pattern="table_aov") # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/table_aov")
# Generate ANOVA output
fit=aov(yield ~ block + N * P + K, data=npk) # 'npk' dataset from base 'datasets'
x=summary(fit)
# Export to Latex in standAlone format
table2tex(x=x,file=filen,add.rownames=TRUE)
# Export to Latex to paste in tex document
summary(fit) # get output from the console
table2tex(file=filen, standAlone=FALSE,add.rownames=TRUE)
# Export to HTML
table2html(x=x,file=filen) # or
summary(fit) # get output from the console
table2html(file=filen,add.rownames=TRUE)

導(dǎo)出到html或tex中的表格數(shù)據(jù)：

R統(tǒng)計(jì)和作圖

Graphpad，經(jīng)典繪圖工具初學(xué)初探
維恩(Venn)圖繪制工具大全（在線+R包）
在R中贊揚(yáng)下努力工作的你，獎(jiǎng)勵(lì)一份CheatShet
別人的電子書，你的電子書，都在bookdown
R語言 - 入門環(huán)境Rstudio
R語言 - 熱圖繪制 (heatmap)
R語言 - 基礎(chǔ)概念和矩陣操作
R語言 - 熱圖簡(jiǎn)化
R語言 - 熱圖美化
R語言 - 線圖繪制
R語言 - 線圖一步法
R語言 - 箱線圖（小提琴圖、抖動(dòng)圖、區(qū)域散點(diǎn)圖）
R語言 - 箱線圖一步法
R語言 - 火山圖
R語言 - 富集分析泡泡圖
R語言 - 散點(diǎn)圖繪制
R語言 - 韋恩圖
R語言 - 柱狀圖
R語言 - 圖形設(shè)置中英字體
R語言 - 非參數(shù)法生存分析
R語言 - 繪制seq logo圖
WGCNA分析，簡(jiǎn)單全面的最新教程
psych +igraph：共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
一文學(xué)會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析——Co-occurrence網(wǎng)絡(luò)圖在R中的實(shí)現(xiàn)
一文看懂PCA主成分分析
富集分析DotPlot，可以服
基因共表達(dá)聚類分析和可視化
R中1010個(gè)熱圖繪制方法
還在用PCA降維？快學(xué)學(xué)大牛最愛的t-SNE算法吧, 附Python/R代碼
一個(gè)函數(shù)抓取代謝組學(xué)權(quán)威數(shù)據(jù)庫HMDB的所有表格數(shù)據(jù)
文章用圖的修改和排版
network3D: 交互式桑基圖
network3D 交互式網(wǎng)絡(luò)生成
Seq logo 在線繪制工具——Weblogo
生物AI插圖素材獲取和拼裝指導(dǎo)
ggplot2高效實(shí)用指南 (可視化腳本、工具、套路、配色)
圖像處理R包magick學(xué)習(xí)筆記
SOM基因表達(dá)聚類分析初探
利用gganimate可視化全球范圍R-Ladies（R社區(qū)性別多樣性組織）發(fā)展情況
一分鐘繪制磷脂雙分子層：AI零基礎(chǔ)入門和基本圖形繪制
AI科研繪圖（二）：模式圖的基本畫法
你知道R中的賦值符號(hào)箭頭(<-)和等號(hào)（=）的區(qū)別嗎？
R語言可視化學(xué)習(xí)筆記之ggridges包
利用ComplexHeatmap繪制熱圖(一)
ggplot2學(xué)習(xí)筆記之圖形排列
R包reshape2，輕松實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)、寬數(shù)據(jù)表格轉(zhuǎn)換
用R在地圖上繪制網(wǎng)絡(luò)圖的三種方法
PCA主成分分析實(shí)戰(zhàn)和可視化附R代碼和測(cè)試數(shù)據(jù)
iTOL快速繪制顏值最高的進(jìn)化樹！
12個(gè)ggplot2擴(kuò)展包幫你實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的可視化
編程模板-R語言腳本寫作：最簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)與繪圖，包安裝、命令行參數(shù)解析、文件讀取、表格和矢量圖輸出
R語言統(tǒng)計(jì)入門課程推薦——生物科學(xué)中的數(shù)據(jù)分析Data Analysis for the Life Sciences
數(shù)據(jù)可視化基本套路總結(jié)
你知道R中的賦值符號(hào)箭頭<-和等號(hào)=的區(qū)別嗎？
使用dplyr進(jìn)行數(shù)據(jù)操作30例
交集intersect、并集union、找不同setdiff
R包reshape2，輕松實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)、寬數(shù)據(jù)表格轉(zhuǎn)換
1數(shù)據(jù)類型（向量、數(shù)組、矩陣、列表和數(shù)據(jù)框）
2讀寫數(shù)據(jù)所需的主要函數(shù)、與外部環(huán)境交互
3數(shù)據(jù)篩選——提取對(duì)象的子集
4向量、矩陣的數(shù)學(xué)運(yùn)算
5控制結(jié)構(gòu)
6函數(shù)及作用域
7認(rèn)識(shí)循環(huán)函數(shù)lapply和sapply
8分解數(shù)據(jù)框split和查看對(duì)象str
9模擬—隨機(jī)數(shù)、抽樣、線性模型
1初識(shí)ggplot2繪制幾何對(duì)象
2圖層的使用—基礎(chǔ)、加標(biāo)簽、注釋
3工具箱—誤差線、加權(quán)數(shù)、展示數(shù)據(jù)分布
4語法基礎(chǔ)
5通過圖層構(gòu)建圖像
6標(biāo)度、軸和圖例
7定位-分面和坐標(biāo)系
8主題設(shè)置、存儲(chǔ)導(dǎo)出
9繪圖需要的數(shù)據(jù)整理技術(shù)
創(chuàng)建屬于自己的調(diào)色板
28個(gè)實(shí)用繪圖包，總有幾個(gè)適合你
熱圖繪制
R做線性回歸
繪圖相關(guān)系數(shù)矩陣corrplot
相關(guān)矩陣可視化ggcorrplot
繪制交互式圖形recharts
交互式可視化CanvasXpress
聚類分析factoextra
LDA分析、作圖及添加置信-ggord
解決散點(diǎn)圖樣品標(biāo)簽重疊ggrepel
添加P值或顯著性標(biāo)記ggpubr
Alpha多樣性稀釋曲線rarefraction curve
堆疊柱狀圖各成分連線畫法：突出組間變化
沖擊圖展示組間時(shí)間序列變化ggalluvial
?；鶊Driverplot
微生物環(huán)境因子分析ggvegan
五彩進(jìn)化樹與熱圖更配ggtree
多元回歸樹分析mvpart
隨機(jī)森林randomForest 分類Classification 回歸Regression
加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析WGCNA
circlize包繪制circos-plot
R語言搭建炫酷的線上博客系統(tǒng)
28個(gè)實(shí)用繪圖包，總有幾個(gè)適合你
熱圖繪制
R做線性回歸
繪圖相關(guān)系數(shù)矩陣corrplot
相關(guān)矩陣可視化ggcorrplot
繪制交互式圖形recharts
交互式可視化CanvasXpress
聚類分析factoextra
LDA分析、作圖及添加置信-ggord
解決散點(diǎn)圖樣品標(biāo)簽重疊ggrepel
添加P值或顯著性標(biāo)記ggpubr
Alpha多樣性稀釋曲線rarefraction curve
堆疊柱狀圖各成分連線畫法：突出組間變化
沖擊圖展示組間時(shí)間序列變化ggalluvial
?；鶊Driverplot
微生物環(huán)境因子分析ggvegan
五彩進(jìn)化樹與熱圖更配ggtree
多元回歸樹分析mvpart
隨機(jī)森林randomForest 分類Classification 回歸Regression
加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析WGCNA
circlize包繪制circos-plot
R語言搭建炫酷的線上博客系統(tǒng)
維恩(Venn)圖繪制工具大全（在線+R包）
R包c(diǎn)irclize：柱狀圖用膩了？試試好看的弦狀圖
獲取pheatmap聚類后和標(biāo)準(zhǔn)化后的結(jié)果
增強(qiáng)火山圖，要不要試一下？
一個(gè)震撼的交互型3D可視化R包 - 可直接轉(zhuǎn)ggplot2圖為3D
贈(zèng)你一只金色的眼 - 富集分析和表達(dá)數(shù)據(jù)可視化
是Excel的圖，不！是R的圖
道友，來Rstudio里面看動(dòng)畫了
用了這么多年的PCA可視化竟然是錯(cuò)的?。?！

在線咨詢

上一篇：網(wǎng)站大神是如何開發(fā)整站的==PHP還是HTML
下一篇：「前端架構(gòu)師詳解Css3」案例“類天貓首頁品牌專欄”

您的項(xiàng)目需求

*請(qǐng)認(rèn)真填寫需求信息，我們會(huì)在24小時(shí)內(nèi)與您取得聯(lián)系。

整合營銷服務(wù)商

制作PPT漸變，最“騷氣”的方法