1. 丰度图表概述
说白了，丰度图表就是用来回答“谁多谁少”这个问题的。
不管你是做生物信息的，还是搞市场分析的，数据里总有一类问题是：不同类别在总量中各占多少份额？ 这种描述“类别-数量”关系的可视化，就是丰度图表的核心。
我刚开始接触这玩意儿是在一个宏基因组项目里。那时领导让我展示“不同物种在样本里的比例”，我直接扔了个普通柱状图，结果一堆物种名挤在一起，完全看不清。后来才明白——丰度图表不是简单的柱状图，它有自己的数据结构和视觉语法。
1.1 什么是丰度图表
丰度图表的本质，是组成数据的可视化。
它的输入通常是一个矩阵：行是样本或个体，列是类别或特征，值是数量、频率或百分比。输出则是一张能让你一眼看出“谁占主导、谁在变化”的图。
举个例子，一份市场调研数据：
品牌 Q1份额 Q2份额 Q3份额
A 40% 35% 30%
B 30% 32% 35%
C 20% 22% 24%
D 10% 11% 11%这张表如果用堆叠柱状图展示，你一眼就能看出A在缩水，B和C在追赶。但如果用普通折线图，反而会丢失“总份额=100%”这个重要约束。
1.2 应用场景
丰度图表覆盖的领域比大多数人想象的要宽。我归纳下来，主要有这几个方向：
| 领域 | 典型问题 | 常用图表类型 |
|---|---|---|
| 生物信息学 | 微生物群落中各种菌的相对丰度；RNA-seq中基因表达占比 | 堆叠柱状图、热图、气泡图 |
| 市场分析 | 品牌市场份额随时间变化；用户类型构成 | 堆叠柱状图、马赛克图、饼图（慎用） |
| 环境科学 | 土壤中不同元素的比例；污染源贡献度 | 百分比堆叠柱状图、雷达图 |
| 财务分析 | 投资组合中各类资产占比；收入来源结构 | 树图、百分比条形图 |
| 社会调查 | 不同年龄段对政策的支持率分布 | 百分比堆叠柱状图、脊线图 |
其中，生物信息学是我遇到的最“专”的领域。我记得有一次做肠道菌群分析，样本有100多个，菌种400多种。普通堆叠柱状图死活看不出规律，我折腾了两天，最后改用热图加聚类才把结果讲清楚。
1.3 常见类型
丰度图表不是只有一种形式。选对类型，比画得漂亮重要得多。我按使用频率排个序：
堆叠柱状图
用得最多的类型，没有之一。每个柱子是一个样本或时间点，不同颜色代表不同类别，高度表示比例。
- 适用：样本数少（<20）、类别数少（<15）
- 避坑：类别一多就变成“彩虹条”，谁也看不清
- 我遇到过：有人把50个物种全塞进一根柱子，结果图例都快比图大了
热图
它是个矩阵图，每个格子的颜色深浅表示丰度高低。通常配合行/列聚类。
- 适用：样本多、类别多，想找出分组规律
- 注意：颜色映射必须线性，不要乱用彩虹色
- 我曾经：用热图做过一个300样本×100菌种的矩阵，聚类后模式一下就出来了
气泡图
散点图的变种：气泡大小表示丰度，x/y轴可以是样本身份或分类信息。
- 适用：同时展示三个维度（如物种、样本、丰度）
- 痛点：气泡重叠严重时，数据会被遮挡
- 我建议：配合透明度或抖动处理，别让大泡泡盖住小泡泡
其他类型
还有一些用得相对少的，比如百分比面积图（适合看连续变化的占比）、雷达图（适合多维度对比）、树图（适合显示层级占比）。这些在特定场景下很好用，但不要滥用。
- 对比单个类别在不同样本间变化 → 堆叠柱状图
- 对比所有类别在样本间的整体模式 → 热图
- 发现某个类别是否“突出” → 气泡图
嗯，基本概念就这些。下面我画了一张图，帮你把章节知识串起来。
选图表类型就像挑工具。你用锤子去拧螺丝，当然也能拧，但效率就是上不去。我一直强调，先把概念和场景想清楚，再动手画图。
知道什么是丰度图表、它在哪儿用、用什么类型画，才算打好基础。接下来我们聊聊更细的——设计原则，那是让图表从“能看”变成“好看”的关键。