pdf(file="barplot.pdf", width=9, height=6) outTab$t=as.numeric(outTab$t) outTab$Sig=factor(outTab$Sig, levels=c("Down", "Up")) gg1=ggbarplot(outTab, x="Pathway", y="t", fill = "Sig", color = "white", palette=c("blue3", "red3"), sort.val = "asc", sort.by.groups = T, rotate=TRUE, legend="right", title="", xlab="Term", ylab="t value of GSVA score, C2 vs C1", legend.title="Group", x.text.angle=60) print(gg1)

你可以在 `pdf()` 函数中添加 `pointsize` 参数来调整字体大小。例如，将字体大小设置为10，可以使用以下代码：

pdf(file = "barplot.pdf", width = 9, height = 6, pointsize = 10)

你也可以尝试不同的字体大小，以找到最适合你的图表的大小。

相关问题

termNum=10 #展示通路的数目 outTab=outTab[order(outTab$t),] outTab=outTab[c(1:termNum,(nrow(outTab)-termNum):nrow(outTab)),] pdf(file="barplot.pdf", width=9, height=6) outTab$t=as.numeric(outTab$t) outTab$Sig=factor(outTab$Sig, levels=c("Down", "Up")) gg1=ggbarplot(outTab, x="Pathway", y="t", fill = "Sig", color = "white", palette=c("blue3", "red3"), sort.val = "asc", sort.by.groups = T, rotate=TRUE, legend="right", title="", xlab="Term", ylab="t value of GSVA score, C2 vs C1", legend.title="Group", x.text.angle=60) print(gg1)

这段代码是用来生成一个条形图，展示通路的数目为10个，其中展示了通路的名称、GSVA分数的t值以及通路的显著性（Up或Down）。条形图使用ggplot2包进行绘制，其中调用了ggbarplot函数。条形图按照GSVA分数的t值进行排序，并且按照显著性进行着色（蓝色表示Down，红色表示Up）。在条形图的右侧生成了一个图例，分别表示Up和Down的颜色含义。最终生成的条形图被保存为一个PDF文件。

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' plt.figure(figsize=(20,15)) ax1=plt.subplot(211) Platform = data.groupby(by='Platform').sum() Platform =Platform.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform.index,y=Platform.Global_Sales,ax=ax1) plt.title("游戏平台累计发行量",size = 14) ax2=plt.subplot(212) Platform_near5 = data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum() Platform_near5 =Platform_near5.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform_near5.index,y=Platform_near5.Global_Sales,ax=ax2) plt.title("近五年游戏平台累计发行量",size = 14) plt.show()

这段代码使用了 `matplotlib` 和 `seaborn` 库来创建一个包含两个子图的图表，用于可视化游戏平台的累计发行量。

首先，通过 `matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'` 设置了字体为中文。

然后，使用 `plt.figure(figsize=(20,15))` 创建一个大小为 20x15 的图表。

接下来，使用 `plt.subplot(211)` 创建第一个子图，并将其赋值给变量 `ax1`。

通过 `data.groupby(by='Platform').sum()` 对数据集按照平台进行分组，并计算每个平台的累计发行量。然后使用 `.iloc[::,-1:]` 取出最后一列（即全球销售额），再按照全球销售额降序排序。结果存储在变量 `Platform` 中。

然后，使用 `sns.barplot()` 绘制条形图。通过 `x=Platform.index` 和 `y=Platform.Global_Sales` 将平台作为 x 轴的标签，全球销售额作为 y 轴的值。

使用 `plt.title()` 设置第一个子图的标题为 "游戏平台累计发行量"，设置字体大小为 14。

接下来，使用 `plt.subplot(212)` 创建第二个子图，并将其赋值给变量 `ax2`。

通过 `data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum()` 筛选出近五年（2011 年及以后）的数据，并按照平台进行分组，并计算每个平台的累计发行量。然后使用 `.iloc[::,-1:]` 取出最后一列（即全球销售额），再按照全球销售额降序排序。结果存储在变量 `Platform_near5` 中。

然后，使用 `sns.barplot()` 绘制条形图。通过 `x=Platform_near5.index` 和 `y=Platform_near5.Global_Sales` 将平台作为 x 轴的标签，全球销售额作为 y 轴的值。

使用 `plt.title()` 设置第二个子图的标题为 "近五年游戏平台累计发行量"，设置字体大小为 14。

最后一行的 `plt.show()` 用于显示图表。