setwd("/Users/15878/Desktop/") data<-read_excel("huizhi.xlsx") b<-ggplot(data,aes(x=Beta(DL)/Beta(IM),y=GMV-Precuneus)) b+geom_point(size=2,color='blue')+ coord_fixed()+theme_classic()+ geom_smooth(method = "lm",formula = y ~ x,size=2,color="black",fill="green")+ theme (aspect.ratio=1,axis.text.x = element_text (size = 15),axis.title.x = element_text (size = 15),axis.title.y = element_text(size = 15),axis.text.y = element_text (size = 15))+ stat_cor(data=data, method = "pearson") ggsave("KRd.png",dpi=300,limitsize = FALSE,width=10,height=10,units="cm")解释代码

这段代码使用了 ggplot2 包来绘制散点图。首先，通过 `setwd()` 函数设置工作目录，然后使用 `read_excel()` 函数读取名为 "huizhi.xlsx" 的 Excel 文件中的数据。接下来，创建了一个 `ggplot()` 对象 `b`，并使用 `aes()` 函数指定了 x 轴和 y 轴的变量。通过 `geom_point()` 函数添加散点图层，并指定点的大小和颜色。使用 `coord_fixed()` 函数使 x 轴和 y 轴的比例相等。使用 `theme_classic()` 函数设置图表主题风格，使用 `geom_smooth()` 函数添加一条拟合直线层，指定了拟合方法为线性回归，并设置线的大小、颜色和填充颜色。使用 `theme()` 函数设置图表的主题元素，例如坐标轴标签和刻度标签的字体大小等。最后，使用 `stat_cor()` 函数添加了一个相关系数文本框，并使用 `ggsave()` 函数将图表保存为名为 "KRd.png" 的 PNG 文件，并指定了分辨率、大小和单位等参数。