在数据可视化中，韦恩图是展示多组数据交集关系的常用工具，尤其在生物信息（如基因差异表达分析）、统计分析等领域高频使用。但传统绘图工具常面临椭圆比例失衡、数值显示混乱、样式调整繁琐等问题，而 R 语言的eulerr包恰好能解决这些痛点 —— 它支持按数据比例自动适配图形，同时提供丰富的自定义参数，新手也能快速画出专业级韦恩图。本文将从包加载、数据准备、基础绘图到高级美化，一步步带大家掌握eulerr包的使用方法，所有代码可直接复制运行。

一、前期准备：安装并加载 eulerr 包

首先需确保eulerr包已安装，若未安装，可通过install.packages()函数完成安装，再用library()加载包。代码如下：

# 检查并安装eulerr包（仅首次使用需执行安装）
if (!require(eulerr)) {install.packages("eulerr")  # 从CRAN仓库安装
}
library(eulerr)  # 加载包

二、数据准备：构建韦恩图所需的交集统计数据

eulerr包绘图的核心是 **“分组 - 交集” 统计向量 **，需明确每组数据的独立数量及各组间的交集数量。以生物信息中 “多条件基因差异表达分析” 为例，假设我们有 3 个实验条件，需统计 “仅某条件特有基因数”“某两个条件共有基因数”“三个条件共有基因数”，具体数据构建如下：

# 设置随机种子（保证后续绘图结果可重复）
set.seed(123)# 构建基因集合交集统计向量
# 命名规则：独立组直接用组名，交集组用"组1&组2&..."格式
gene_data <- c("Condition1" = 150,          # 仅Condition1特有的基因数"Condition2" = 200,