在日常生活中，饼图以一种非常简单明了的方式经常出现在我们的视野中，因此，该种图形的展现形式也被沿用到了生物信息分析结果的可视化图形中，下面主要介绍用R语言代码轻松实现画不同类型的饼图——平面和立体的饼图。

详细过程步骤：（以基因功能和个数为例，步骤1-2为画平面和立体饼图同样的操作）

1. 准备饼图文件并导入：（文件以最为常见的txt文本格式为例）

2. 计算每个条目在之后的饼图中所占的比例：

ratio=sprintf("%.2f",100*dat[,2]/sum(dat[,2])) #计算每个功能所占的比重（保留2位小数，可自己设定小数位数）

ratio=paste(ratio,"%",sep="") #计算之后画图时需要加上百分比

label=paste(dat[,1], ratio,sep="n") #设定之后画图时需要加上的信息。

3. 画平面的饼图pie(dat[,2],col=c("pink","hotpink","lightskyblue","cyan" ,"lightgreen","yellow","orange","moccasin","seashell") ,border="black",labels=label,font=2)

每个参数的含义：

col：规定每个部分的颜色的参数；

border：边框的颜色参数；

labels：饼图上每个部分的标注参数；

font：标注的字体大小参数。

4. 3D的饼图绘制

library(plotrix)

pie3D(dat[,2],col=c("pink","hotpink","lightskyblue","cyan" ,"lightgreen","yellow","orange","moccasin","seashell"),border="white",labels=label,font=2,labelcex=1,explode=0.1,radius=0.95)

以上为两种饼图的详细绘制方法，能够将功能的信息、每个功能中涉及到的基因的个数比例均展示在图上，这显然要比纯粹的文字结果具有更加直观、美观。

设置颜色的那里是不是看上去不太亲民呢？

我们可以使用R提供的RColorBrewer包来一步到位！

接上面代码：

library(RColorBrewer)

pie3D(dat[,2],col=brewer.pal(5,"Set3"),border="white",labels=label,font=2,labelcex=1,explode=0.1,radius=0.95)

（转自：云生信）