＃ 顏色設置：palettes． ggsurvplot（fit， data ＝ lung，           surv．median．line ＝ ＂hv＂，legend．title ＝ ＂sex＂，           legend．labs ＝ c（＂Male＂， ＂Female＂），           pval ＝ TRUE，conf．int ＝ TRUE，risk．table ＝ TRUE，           tables．height ＝ 0．2，tables．theme ＝theme＿cleantable（），           palette ＝ c（＂＃E7B800＂， ＂＃2E9FDF＂））

＃ 同時改變font size， style and colorggsurvplot（fit， data ＝ lung， main ＝ ＂Survival curve＂，           font．main ＝ c（16， ＂bold＂， ＂blue＂），           font．x ＝ c（14， ＂bold．italic＂， ＂red＂），           font．y ＝ c（14， ＂bold．italic＂， ＂grey＂），           font．tickslab ＝ c（12， ＂plain＂， ＂darkgreen＂））

＃接下來，我們將講解如何在一張圖片上繪制多個生存曲線，這里使用R內(nèi)置數(shù)據(jù)colon（自變量更多）

＃查看colon數(shù)據(jù)View（colon）

＃我們選擇自變量sex（性別）＋ rx（治療方式）＋adhere（鄰近器官）

＃擬合多個生存曲線fit3 ＜－ survfit（ Surv（time， status） ～ sex ＋ rx ＋ adhere，data ＝ colon ）＃ 畫多個生存曲線 ggsurvplot（fit3， data ＝ colon，                     fun ＝ ＂cumhaz＂， conf．int ＝ TRUE，                     ggtheme ＝ theme＿bw（））

＃以上圖形可以看出，圖形復雜且雜亂，因此需要分割圖片

＃ 分割開多個生存曲線 ggsurv＜－ggsurvplot（fit3， data ＝ colon，                    fun ＝ ＂cumhaz＂， conf．int ＝ TRUE，                    risk．table ＝ TRUE， risk．table．col＝＂strata＂，                    ggtheme ＝ theme＿bw（））curv＿facet ＜－ ggsurv＄plot ＋ facet＿grid（rx ～ adhere）curv＿facet