作者：黄天元，复旦大学理学博士，热爱数据科学与开源工具（R），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现。著有《R语言高效数据处理指南》（《R语言数据高效处理指南》(黄天元)【摘要 书评 试读】- 京东图书）、《文本数据挖掘——基于R语言》（《文本数据挖掘 基于R语言》(黄天元)【摘要 书评 试读】- 京东图书）。知乎专栏：R语言数据挖掘。邮箱：huang.tian-yuan@qq.com.欢迎合作交流。
这份可视化其实很久就开始玩了，但是由于比较忙一直也没有时间形成一个帖子来记录。早年卡看到TidyTuesday上面有大佬做的可视化（GitHub - z3tt/TidyTuesday: My contributions to the #TidyTuesday challenge），实在是惊艳，让我知道刚好能用和极致体验是存在巨大差异的。同样使用一个ggplot2，但是有人却可以使用得如此细致入微，通过一个又一个细节让你感觉到可视化的美丽与威力。
恰逢之前在统计之都的公众号上看到一份分析（数说风云：中科院近20年院士增选之数据分析），这是关于中科院历年增选院士所做的统计。这份分析对数据做了很好的清洗和整理，又以开源自由的精神分享了数据（https://github.com/cosname/CAS-fellow/），因此就想用这份数据做点东西。
闲话休叙，先上图：
我相信只要可视化专家来，它依然有很多细节可以修缮，还具有提升的空间（欢迎评论区提出）。但是这个可视化作品比起我以前的可视化实现，肯定是用了更多的设计思路。我这里不再用文字去解释这个图，如果看这个图还不能理解这个图的意思，那必须是作者的问题。
这里只来提一些细节，来阐明这份看起来比较简单的可视化，其实需要考虑多少因素，在设计上需要反复调节：
1、背景颜色：每一个学校机构都会有自己标志性的背景色，不是乱选的。比如清华是紫色、北大是红色、复旦是蓝色。中科院的话，就是这种背景色比较合适，不信大家来看看我院的其他宣传稿（一图读懂：中国科学院“基础研究十条”）。这里使用的背景色是skyblue，也就是天蓝色。
2、字体：中文来说，使用楷体看起来比较舒服。英文这里使用Times New Roman，都是系统自带的颜色。使用showtext包进行载入。字体的选择，也是需要反复尝试的，不是所有情况都适用。
3、边框和背景线：ggplot2中的默认绘图，会带有边框和背景线，比如下面这种效果：
但是我们这里，需要把背景设为透明色，边框和网格线全部去掉，不然可能就不好看。
4、配色：不同的人有不同的配色偏好，好不好看也很讲主观好恶，但是一定要说出个所以然来才行。这里右图配色用了我最近在网上找到的一个调色板（https://github.com/johannesbjork/LaCroixColoR），左图则是看到有其他人用过这个，感觉不是特别突兀，就使用了。其实就是需要尝试，没有捷径可走。
5、大小：无论是字体的大小，还是图片本身的大小，都是需要调节的，不然比例就会失衡。一般函数里面都会有size参数供你调节，最后出图可以调节长宽和像素（width/height/dpi）。这个依然需要不断尝试。
6、插入图片：左下角的院徽，是用cowplot来插入的。它的大小，放置的位置，都需要反复调整。当然，找到这个图片本身，也不容易，需要清晰，而且背景需要透明。
7、生成图片的文件格式：ggsave直接生成png经常会出现一些问题，让这个图走样。这里采用先存成pdf，然后使用magick包再转成png的方法来保存图片，最后文件大小也合适，而且还比较清晰。可以给大家看看不会正确保存，图像的清晰度是什么样的：
上面提到的细节，肯定不是所有的细节，只是我能想起来的主要的细节，很多细节还需要自己去探索和调试。。现在终于理解为什么网上如果需要让别人协助你做一张图，价钱非常高，因为在这里面每一个细节能做的调试，都非常丰富。一张图调一天，一点都不意外。最后，奉上这个项目的代码和数据，供大家参考：
