对于时间序列的数据我们通常用Spaghetti Plots进行展示，但是由于大量的纵向数据的重叠性，我们引入了Lasagna Plots来展示数据的层次性。今天就为大家介绍下LasagnaPlots的实现，我们需要用到包lasagnar，接下来我们看下包的安装：
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library(devtools)
install_github("swihart/lasagnar") install_github("swihart/lasagnar")此处需要注意的是R版本必须是3.6.2以上的版本才能正常安装此包。否则会出无法安装此包。当然，因为github的开源性，我们可以直接下载后在Rstudio中导入这个包也可以直接使用。当然还需要另外的一些包来辅助：
代码语言：javascript复制library(fields)
library(lasagnar)
library(ggplot2)
library(reshape2)
library(RColorBrewer)
library(colorspace)接下来我们看下其中主要的功能：
1. Lasagna 主要实现图的绘制。
其中的参数我们就不做详细介绍了，毕竟都是基础的绘图参数，需要注意的就是要注意X的矩阵的格式，我们看下实例：
代码语言：javascript复制mat <- matrix(1:100, nrow=10, ncol=10,byrow=TRUE)[sample(1:10),]
rownames(mat) <- letters[1:nrow(mat)]
lasagna(mat)
2. gglasagna 基于ggplot2的绘图。
其参数和lasagna基本一致。我们直接看实例：
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## the matrix containing data for Figure02a
H.mat <- matrix(NA, nrow=4, ncol=6)
H.mat[1, 1:6] = 100*c(2, 1, 1, 1, 1, 2)
H.mat[2, 1:6] = 100*c(2, 2, 2, 3, 2, 1)
H.mat[3, 1:6] = 100*c(2, 2, 1, 1, 1, 3)
H.mat[4, 1:6] = 100*c(3, 3, 2, 1, 2, 3)
## set rownames with ids
rownames(H.mat)<-c("P1","T1","P2","T2")
## set colnames with time / location /column index:
colnames(H.mat)<-seq(ncol(H.mat))
## name your dimensions
names(dimnames(H.mat))<-c('Subject','Time')
par(mai = c(.34,.39,.34,.09))
## base:
lasagna(H.mat)
gglasagna(H.mat, legend=T,axes=T)
以上就是基础的lasagna的绘制，此包还提供了几个排序函数：
- wr()对行内的值进行排序:如果显示的值是离散的，那么使用wr.disc();连续使用wr.cont ()。我们直接看实例：
lasagna(wr.disc(H.mat))
- er()对整个行进行排序，保留时态(列)信息。默认情况下是根据最低值出现的百分比进行排序，然后百分比最高的主题是最后一行;最低的就是最高的。实例：
lasagna(er(H.mat))
- wc()在列中进行排序，打乱了行特定于列的性质，但揭示了组级的时间模式。与wr()一样，有一个离散的和连续的wc.disc()和wc.cont()实现。实例：
lasagna(wc.disc(H.mat))
其它的颜色设置以及更加细节的操作我们就不赘述了，希望用户自由发挥，绘制自己的美图。
