需要用 R 包来作图。unifrac 的距离矩阵已得出，还需要什么信息，以及可视化的代码是什么

为了在R中使用unifrac（统一分数）距离矩阵制作可视化图表，通常需要以下几个步骤：

1. **数据准备**：首先，你需要一个包含样本标签的数据框（data frame），其中每个样本对应于距离矩阵中的一个行或列。同时，这个标签将用于表示图形中的不同类别。

2. **加载必要的包**：你需要`vegan`包来进行多维标度（MDS, Multidimensional Scaling）或者其他适合处理这类生态学距离矩阵的分析，以及`ggplot2`或`plotly`等包进行图形绘制。

3. **计算 MDS**：对于 unifrac 距离矩阵，你可以使用 ` Vegan` 中的 `metaMDS()` 函数进行非尺度或多尺度嵌入（如NMDS）。

4. **创建散点图**：使用 `ggplot2` 或 `ggdendro` 来创建散点图，如果数据还有分支结构，可以考虑用 `ggdendro` 或 `dendextend` 包结合层次聚类树。例如，用 `ggplot(data = data, aes(x = MDS1, y = MDS2, color = sample_labels)) + geom_point()`。

5. **添加图例和标题**：最后，记得给图形加上适当的图例说明样本类别和标题。

**示例代码片段**（假设你的数据集叫df，distance_matrix是unifrac距离矩阵，sample_labels是样本标签）：

library(vegan)
library(ggplot2)

# 计算 MDS
mds <- metaMDS(distance_matrix, k = 2) # 选择2维度

# 创建数据框，包括MDS坐标和样本标签
mds_data <- data.frame(MDS1 = mds$points[,1], MDS2 = mds$points[,2], Sample = df$sample_labels)

# 可视化
ggplot(mds_data, aes(x = MDS1, y = MDS2, color = Sample)) +
  geom_point(size = 3) +
  labs(title = "Unifrac Distance Matrix Visualization", x = "MDS Dimension 1", y = "MDS Dimension 2") +
  theme_bw()