r-ggplot-quickplot

零代码 ggplot2 可视化工具 - 上传 CSV 数据，自动生成专业图表。

三种运行模式

模式	适用场景	优点
Docker 模式	个人电脑/桌面	简单易用，生态完善
Singularity 模式

Docker 模式（桌面/个人电脑）

前置要求

安装 Docker Desktop：https://www.docker.com/products/docker-desktop/

快速开始

前置要求

安装 Docker Desktop：https://www.docker.com/products/docker-desktop/

快速开始

CODEBLOCK0

使用示例

CODEBLOCK1

本地模式

1. 安装依赖

需要安装 R (>= 4.0) 和 ggplot2：

CODEBLOCK2

2. 准备数据

上传 CSV 文件到 input 目录。支持的列：

列名	类型	说明	用途
INLINECODE0	数值	X轴变量	散点图、折线图
INLINECODE1

2. 运行绘图

执行以下命令：
CODEBLOCK3

3. 获取结果

图表自动保存到 output/ 目录：

文件	图表类型	说明
INLINECODE7	散点图	基础散点图
INLINECODE8

命令行参数

CODEBLOCK4

参数说明

参数	说明	默认值
INLINECODE16	输入 CSV 文件路径	必填
INLINECODE17

使用示例

CODEBLOCK5

输入数据格式

最小数据要求

只需要 x 和 y 两列即可生成散点图：

CODEBLOCK6

完整数据示例

CODEBLOCK7

注意事项

- CSV 文件必须包含表头行
支持中文字段名
缺失值用 NA 表示
日期格式建议使用 INLINECODE28

图表配置 (config.yaml)

可以通过配置文件自定义图表样式：

CODEBLOCK8

自动检测逻辑

脚本会自动检测输入数据的列，并生成适合的图表：

检测到的列	自动生成的图表
INLINECODE29, INLINECODE30	散点图
INLINECODE31, INLINECODE32

输出示例

成功运行后会显示：

CODEBLOCK9

Docker 镜像构建与发布

构建本地镜像

CODEBLOCK10

发布到 Docker Hub

CODEBLOCK11

使用预构建镜像

如果镜像已发布，用户可以直接使用：

CODEBLOCK12

Singularity 模式（HPC/服务器集群）

适用于高校、科研机构等共享服务器环境。

前置要求

联系管理员在服务器上安装 Singularity，或在本地构建镜像后上传。

构建镜像

CODEBLOCK13

使用示例

CODEBLOCK14

手动运行

CODEBLOCK15

本地模式依赖安装

首次使用时，如缺少 R 包会自动安装：

CODEBLOCK16

如需额外功能，可手动安装：

CODEBLOCK17

故障排除

错误：缺少 ggplot2

CODEBLOCK18

错误：输入文件不存在

CODEBLOCK19

错误：列名不匹配

确保 CSV 文件包含所需列，或检查列名是否拼写正确。

技术细节

- R 版本: >= 4.0.0
ggplot2 版本: >= 3.5.0
输出格式: PNG (默认), PDF, SVG
编码: UTF-8

r-ggplot-quickplot

零代码 ggplot2 可视化工具 - 上传 CSV 数据，自动生成专业图表。

三种运行模式

模式	适用场景	优点
Docker 模式	个人电脑/桌面	简单易用，生态完善
Singularity 模式

Docker 模式（桌面/个人电脑）

前置要求

安装 Docker Desktop：https://www.docker.com/products/docker-desktop/

快速开始

前置要求

安装 Docker Desktop：https://www.docker.com/products/docker-desktop/

快速开始

bash

Windows

rundocker.bat input/sampledata.csv

Linux/macOS

./rundocker.sh input/sampledata.csv

使用示例

bash

使用示例数据

./rundocker.sh input/sampledata.csv

使用自定义数据

./rundocker.sh input/mydata.csv output/

指定输出目录

./run_docker.sh data.csv results

本地模式

1. 安装依赖

需要安装 R (>= 4.0) 和 ggplot2：

r
install.packages(ggplot2)

2. 准备数据

上传 CSV 文件到 input 目录。支持的列：

列名	类型	说明	用途
x	数值	X轴变量	散点图、折线图
y

2. 运行绘图

执行以下命令：
bash
cd
Rscript runplot.R input/yourdata.csv

3. 获取结果

图表自动保存到 output/ 目录：

文件	图表类型	说明
01scatterbasic.png	散点图	基础散点图
02scatteradvanced.png

命令行参数

bash
Rscript runplot.R file> [options]

参数说明

参数说明默认值
<input_file> 输入 CSV 文件路径必填
--output-dir
输出目录 | output | | --dpi | 图片分辨率 | 150 | | --width | 图片宽度 (英寸) | 8 | | --height | 图片高度 (英寸) | 6 |
使用示例

bash

使用默认设置

Rscript runplot.R input/sampledata.csv

自定义输出设置
Rscript runplot.R input/mydata.csv --output-dir results --dpi 300 --width 10 --height 8
输入数据格式

最小数据要求

只需要 x 和 y 两列即可生成散点图：

csv
x,y
2.3,5.1
3.1,4.8
1.8,6.2

完整数据示例

csv
x,y,category,value,group,time
2.3,5.1,A,23,Control,1
3.1,4.8,A,45,Treatment,1
1.8,6.2,B,12,Control,2
4.2,3.9,B,67,Treatment,2

注意事项

- CSV 文件必须包含表头行
支持中文字段名
缺失值用 NA 表示
日期格式建议使用 YYYY-MM-DD

图表配置 (config.yaml)

可以通过配置文件自定义图表样式：

yaml

图表类型设置

charts:
scatter: true
barplot: true
boxplot: true
lineplot: true
histogram: true
facet: true

样式设置
style: theme: minimal # minimal, classic, bw, light palette: steelblue font_size: 12
输出设置
output: format: [png, pdf] # 支持 png, pdf, svg dpi: 150 width: 8 height: 6
自动检测逻辑

脚本会自动检测输入数据的列，并生成适合的图表：

检测到的列自动生成的图表
x, y 散点图
category, value
柱状图、箱线图 |
| time, value | 折线图 |
| value (单列) | 直方图 |
| 多分类列 | 分面图 |
| group | 分组着色 |

输出示例

成功运行后会显示：

=== r-ggplot-quickplot 执行完成 ===
输入文件: input/sample_data.csv
输出目录: output/

生成的图表:
✓ 01scatterbasic.png
✓ 02scatteradvanced.png
✓ 03barplotvertical.png
✓ 04barplothorizontal.png
✓ 05_boxplot.png
✓ 06_lineplot.png
✓ 07_histogram.png
✓ 08_facet.png
✓ 09publicationstyle.png

共生成 9 个图表文件
===============================

Docker 镜像构建与发布

构建本地镜像

bash

Linux/macOS

./build_docker.sh

Windows
docker build -t r-ggplot-quickplot .
发布到 Docker Hub

bash

设置用户名

export DOCKERUSERNAME=yourusername

构建并推送
./build_docker.sh latest
使用预构建镜像

如果镜像已发布，用户可以直接使用：

bash
docker pull your_username/r-ggplot-quickplot:latest

Singularity 模式（HPC/服务器集群）

适用于高校、科研机构等共享服务器环境。

前置要求

联系管理员在服务器上安装 Singularity，或在本地构建镜像后上传。

构建镜像

bash

在有 Singularity 的环境中

singularity build r-ggplot-quickplot.sif Singularity.def

或使用构建脚本
./build_singularity.sh
使用示例

bash

使用示例数据

./runsingularity.sh input/sampledata.csv

使用自定义数据
./runsingularity.sh input/mydata.csv output/
手动运行

bash
singularity exec \
--bind ./input:/app/input:ro \
--bind ./output:/app/output \
r-ggplot-quickplot.sif \
Rscript /app/run_plot.R /app/input/data.csv --output-dir /app/output

本地模式依赖安装

首次使用时，如缺少 R 包会自动安装：

r
install.packages(ggplot2)

如需额外功能，可手动安装：

r
install.packages(ggpubr) # 出版级图表
install.packages(patchwork) # 多图组合
install.packages(ggthemes) # 主题风格

故障排除

错误：缺少 ggplot2

bash
Rscript -e install.packages(ggplot2)

错误：输入文件不存在

bash

检查文件路径

ls -la input/sample_data.csv

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r-ggplot-quickplot R快速绘图