R语言中有很多现成的R包，可以绘制venn图，但是最多支持5组，当组别数大于5时，venn图即使能够画出来，看上去也非常复杂，不够直观；
在实际的数据分析中，组别大于5的情况还是经常遇到的，这是就可以考虑用花瓣图来进行数据的可视化
比如下面这个例子：
来源于该链接 https://www.researchgate.net/figure/235681265_fig3_The-pan-genome-of-Sinorhizobium-The-flower-plots-and-Venn-diagrams-illustrate-the-number
A和D是我们常见的venn图，B和C 就是花瓣图了
在花瓣图中，我们能够看到两种信息；
1）所有样本共有的信息；
2）每个样本独有的信息；
花瓣图既美观，展示信息也很直观，那么这样的图如何画呢？
我在网上找了半天，也没找到现成的工具，只能自己写代码来画!
在写代码之前，首先来分析下这张图，每一片花瓣就是一个椭圆型，整幅图片可以看做有1个椭圆通过旋转得到
通过以上分析，我们只需要先画一个椭圆，然后循环旋转即可
中间的调试过程就不细讲了，直接看写好的代码
flower_plot <- function(sample, value, start, a, b,
ellipse_col = rgb(135, 206, 235, 150, max = 255),
circle_col = rgb(0, 162, 214, max = 255),
circle_text_cex = 1.5
) {
par( bty = "n", ann = F, xaxt = "n", yaxt = "n", mar = c(1,1,1,1))
plot(c(0,10),c(0,10),type="n")
n <- length(sample)
deg <- 360 / n
res <- lapply(1:n, function(t){
draw.ellipse(x = 5 + cos((start + deg * (t - 1)) * pi / 180),
y = 5 + sin((start + deg * (t - 1)) * pi / 180),
col = ellipse_col,
border = ellipse_col,
a = a, b = b, angle = deg * (t - 1))
text(x = 5 + 2.5 * cos((start + deg * (t - 1)) * pi / 180),
y = 5 + 2.5 * sin((start + deg * (t - 1)) * pi / 180),
value[t]
) if (deg * (t - 1) < 180 && deg * (t - 1) > 0 ) {
text(x = 5 + 3.3 * cos((start + deg * (t - 1)) * pi / 180),
y = 5 + 3.3 * sin((start + deg * (t - 1)) * pi / 180),
sample[t],
srt = deg * (t - 1) - start,
adj = 1,
cex = circle_text_cex
) } else {
text(x = 5 + 3.3 * cos((start + deg * (t - 1)) * pi / 180),
y = 5 + 3.3 * sin((start + deg * (t - 1)) * pi / 180),
sample[t],
srt = deg * (t - 1) + start,
adj = 0,
cex = circle_text_cex
)
}
})
draw.circle(x = 5, y = 5, r = 1.3, col = circle_col, border = circle_col)
}
这里我写成了1个函数，函数的调用方式如下;
flower_plot(c("WSM419", "A321", "M1", "M2", "M22", "M58",
"M102", "M161", "KH36b", "KH36c", "KH36d", "KH53a", "KH53b"),
c(519, 556, 83, 62, 415, 425, 357, 441, 22, 41, 33, 44, 43), 90, 0.5, 2)第一个参数为样本名字构成的向量，第二个参数为每个样本独有的数目，第三个参数为起始椭圆的角度，第四个参数为椭圆的短轴的长度，第五个参数为椭圆的长轴的长度
效果图如下：