＃ 颜色设置：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＂））

＃ 同时改变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＂））

＃接下来，我们将讲解如何在一张图片上绘制多个生存曲线，这里使用R内置数据colon（自变量更多）

＃查看colon数据View（colon）

＃我们选择自变量sex（性别）＋ rx（治疗方式）＋adhere（邻近器官）

＃拟合多个生存曲线fit3 ＜－ survfit（ Surv（time， status） ～ sex ＋ rx ＋ adhere，data ＝ colon ）＃ 画多个生存曲线 ggsurvplot（fit3， data ＝ colon，                     fun ＝ ＂cumhaz＂， conf．int ＝ TRUE，                     ggtheme ＝ theme＿bw（））

＃以上图形可以看出，图形复杂且杂乱，因此需要分割图片

＃ 分割开多个生存曲线 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