作者：科研猫 | 小猎豹
责编：科研猫 | 依米
今天教大家来画一种非常知性优雅(一眼万年那种的~)的图形：小提琴图。
小提琴图
定义：Violin plot，和Boxplot一样，也是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图，其形状类似小提琴。它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。
解读：小提琴图是【箱线图】与【核密度图】的结合，箱线图展示了分位数的位置，核密度图则展示了任意位置的密度，通过小提琴图可以知道哪些位置的数据点聚集的较多，因其形似小提琴而得名。如下图所示，其外围的曲线宽度代表数据点分布的密度，中间的箱线图则和普通箱线图表征的意义是一样的，代表着中位数、上下分位数、极差等。
绘制方法：使用ggplot2包的geom_violin()函数绘制小提琴图，为了更好地表征数据分布，再用geom_boxplot()函数叠加一个箱线图。
绘图操作：使用科研猫提供的提琴图·R代码，只要提供几个参数即可：
(1)设置用来绘图的数据文件；
(2)设置小提琴的颜色，可以是red、blue、green等各种颜色，当你想绘制多种颜色时，使用“random”；
(3)设置x轴的标签；
(4)设置y轴的标签
然后直接运行代码即可。
只需短短几秒，你就会彻底爱上我们的代码，我们的小提琴图。超高颜值、时尚穿搭，editor都说爱了呢。
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介绍完小提琴图，给大家隆重介绍一下全网首个开源绘图平台-Hiplot。Hiplot是openbiox联合科研猫郑重推出的，免费注册，无需安装，一站式绘图的开源绘图平台，你还在等什么？导言
数据可视化在科研工作中发挥着越来越重要的作用。基于可视化图形，我们可以更好地展示科研数据中的主要特征和规律。以生物医学为例，大多数临床医学学生和初级科研工作者一般需要花费数十天乃至数月的时间去熟悉和掌握常用的数据可视化工具，如 SPSS、Origin 和 Graphpad。之后才有可能去完成部分基础的数据统计分析和可视化。如果是要专门从事数据分析和建模方向的相关人员则还需额外学习一门甚至数门编程语言(如 MATLAB、R 和 Python )。而要达到能够自由探索数据的水平则还需要额外花费更多时间去深入学习和进阶。
近年来，随着各类云计算平台(如生物医学领域的 Galaxy 和 DNAnexus)、相关 IT 软硬件基础设施的发展(如分布式计算、容器技术、软件包管理器、数据分析流程构建框架等)，初级科研工作者已经可以相对比较轻松地获取相关数据的上游分析结果。特别是当常规组学数据的上游分析流程趋于稳定和完善，数据上游分析流程的可自定义程度和可变程度已经大大降低。而数据分析下游流程中的可视化和个性化深度解读已经成为当前用户面临的最大挑战：
- 开源用户社区开发的可视化软件或方法大多还没有很好的整合在一个统一的用户接口之下；
- 国内缺少活跃的针对科研数据可视化的协作社区，“** 画图群”成为初级科研用户为数不多的选择；
- 国内缺少类似于 Graphpad、MATLAB 核心数据可视化软件和平台，在被美国禁用之后，只能花费额外成本进行流程迁移或重头开始开发；
- 相关数据可视化工具仍然相对匮乏，杂志和用户需求旺盛，已发布多年的 Circos 圆圈图可视化，通过封装一些便捷操作就可以发表文章：
- Rasche H, Hiltemann S. Galactic Circos: User-friendly Circos plots within the Galaxy platform. Gigascience. 2020;9(6):giaa065. doi:10.1093/gigascience/giaa065;
- Marx H, Coon JJ. MS-Helios: a Circos wrapper to visualize multi-omic datasets. BMC Bioinformatics. 2019;20(1):21. Published 2019 Jan 11. doi:10.1186/s12859-018-2564-9; Yu Y, Ouyang Y, Yao W.
- shinyCircos: an R/Shiny application for interactive creation of Circos plot. Bioinformatics. 2018;34(7):1229-1231. doi:10.1093/bioinformatics/btx763)
国内外开发的一些平台和工具用户体验一般：用户界面不够美观；中英文支持的屈指可数；上手仍然有一定难度；部分平台的文件管理不太方便；用户能够主动参与平台建设的少之又少。
Hiplot简介
Hiplot 是由 openbiox 社区于 2019 年 10 月发起，并在新冠疫情爆发后快速发展的一个社区开发项目：致力于建立一个快速迭代、支持中英文环境的科研数据可视化平台和协作社区。目前该平台建设已初具规模，已提供基于 R 语言的 40 余种基础可视化的功能。
Hiplot 项目发起的初衷就是为了解决广大临床医学学生和科研工作者的基础科研方面的可视化需求：
- 基础可视化：覆盖大多数基础的科研可视化功能，参照 SPSS、GraphPad、国内外开发的相关可视化软件和工具
- 进阶可视化：包括 Shiny 在内的复杂可视化图形和应用；文献图表的重现和再分析；新的可视化图形展示插件：如基于 Circos、circlize 的二次开发；openbiox 社区贡献的可视化应用(如 UCSCXenaShiny 和 bioshiny)
- 其他任务：低计算量的其他任务(如文献数据资源下载、RESTful APIs 访问等)
- 文件管理(支持上传、下载、复制、移动、删除、在线预览和编辑等操作)
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