Создание произвольных панелей в ggplot2
В базовой графике я могу создать 4 панели панели графики, выполнив следующие действия:
par(mfrow=c(2,2))
for (i in 1:4){
plot(density(rnorm(100)))
}
что приводит к
Я хотел бы сделать то же самое с ggplot2, но я не могу понять, как это сделать. Я не могу использовать фасеты, потому что мои реальные данные, в отличие от этого тривиального примера, имеют очень разные структуры, и я хочу, чтобы два графика были точечными, а два - гистограммами. Как можно создать панели или панели в ggplot2?
5 ответов
Следуя примеру Джоша О'Брайена: я удивлен, что никто не упомянул grid.arrange
от gridExtra
пакет еще:
library(gridExtra)
grid.arrange(q1,q2,q3,q4,q5,q6,nrow=3)
Кажется, здесь упоминается: несколько графиков на одном холсте с использованием ggplot2
Для меня это намного проще, чем запоминать все содержимое окна просмотра.
РЕДАКТИРОВАТЬ: {Бен Болкер указывает на еще лучший вариант - grid.arrange
от gridExtra
пакет. Если ты ggplot2
пользователь, тем не менее, сайт R Cookbook все еще стоит кликабельна.
}
Там код для хорошего multiplot
Функция на этой странице R Cookbook (определенно стоит посетить), которая полезна для такого рода вещей. Цитирование непосредственно с этого сайта:
multiplot <- function(..., plotlist=NULL, cols) {
require(grid)
# Make a list from the ... arguments and plotlist
plots <- c(list(...), plotlist)
numPlots = length(plots)
# Make the panel
plotCols = cols # Number of columns of plots
plotRows = ceiling(numPlots/plotCols) # Number of rows needed, calculated from # of cols
# Set up the page
grid.newpage()
pushViewport(viewport(layout = grid.layout(plotRows, plotCols)))
vplayout <- function(x, y)
viewport(layout.pos.row = x, layout.pos.col = y)
# Make each plot, in the correct location
for (i in 1:numPlots) {
curRow = ceiling(i/plotCols)
curCol = (i-1) %% plotCols + 1
print(plots[[i]], vp = vplayout(curRow, curCol ))
}
}
Испытайте это с 6 сюжетами в макете 3 на 2 (четыре сюжета JD Long и два бонусных!):
set.seed(2)
q1 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()
q2 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()
q3 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()
q4 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()
q5 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()
q6 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()
multiplot(q1, q2, q3, q4, q5, q6, cols=2)
дает эту цифру:
Если функция не совсем соответствует вашим потребностям, по крайней мере, она даст вам хорошую отправную точку!
Благодаря комментариям Андри и ответа Харлана на мой предыдущий вопрос (!) Я выбрал это решение, которое добилось того, чего я добился:
set.seed(2)
q1 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()
q2 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()
q3 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()
q4 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()
grid.newpage()
pushViewport(viewport(layout=grid.layout(2,2)))
vplayout <- function(x,y) viewport(layout.pos.row=x,layout.pos.col=y)
print(q1,vp=vplayout(1,1))
print(q2,vp=vplayout(1,2))
print(q3,vp=vplayout(2,1))
print(q4,vp=vplayout(2,2))
который дает:
По состоянию на июль 2018 года существует несколько пакетов, которые помогают красиво создавать многопанельные графики. Смотрите примеры ниже
library(ggplot2)
theme_set(theme_bw())
q1 <- ggplot(mtcars) + geom_point(aes(mpg, disp))
q2 <- ggplot(mtcars) + geom_boxplot(aes(gear, disp, group = gear))
q3 <- ggplot(mtcars) + geom_smooth(aes(disp, qsec))
q4 <- ggplot(mtcars) + geom_bar(aes(carb))
пакет с яйцом
library(grid)
library(egg)
ggarrange(q1, q2, q3, q4,
ncol = 2,
top = "Plot title",
bottom = textGrob(
"This footnote is right-justified",
gp = gpar(fontface = 3, fontsize = 10),
hjust = 1, x = 1)
)
#> `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'
пакет коровников
library(cowplot)
plot_grid(q1, q2, q3, q4,
ncol = 2,
labels = "AUTO")
#> `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'
пэчворк пакет
library(patchwork)
q1 + q2 + q3 + q4 +
plot_layout(ncol = 2) +
plot_annotation(title = "Plot title",
subtitle = "Plot subtitle",
tag_levels = 'A',
tag_suffix = ')')
#> `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'
# complex layout 1
q1 + {
q2 + plot_spacer() + {
q3 +
q4 +
plot_layout(ncol = 1)
}
} +
plot_layout(ncol = 1)
#> `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'
# complex layout 2
(q1 | q2 | q3) /
q4
#> `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'
# bonus: working with grob objects
p1 <- ggplot(mtcars) + geom_boxplot(aes(gear, disp, group = gear))
table1 <- tableGrob(mtcars[1:6, 1:4])
patchwork::wrap_plots(list(p1, table1), nrow = 1)
многоканальный пакет
library(magrittr)
library(multipanelfigure)
figure1 <- multi_panel_figure(columns = 2, rows = 2, panel_label_type = "none")
# show the layout
figure1
figure1 %<>%
fill_panel(q1, column = 1, row = 1) %<>%
fill_panel(q2, column = 2, row = 1) %<>%
fill_panel(q3, column = 1, row = 2) %<>%
fill_panel(q4, column = 2, row = 2)
#> `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'
figure1
# complex layout
figure2 <- multi_panel_figure(columns = 3, rows = 3, panel_label_type = "upper-roman")
figure2 %<>%
fill_panel(q1, column = 1:2, row = 1) %<>%
fill_panel(q2, column = 3, row = 1) %<>%
fill_panel(q3, column = 1, row = 2) %<>%
fill_panel(q4, column = 2:3, row = 2:3)
#> `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'
figure2
Создано 2018-07-06 пакетом представлением (v0.2.0.9000).
Утилита, я думаю, заслуживает большего внимания, потому что это wq::layOut
(обратите внимание на заглавную букву "О"). Это как base::layout
тем, что графики могут быть разных размеров, выложенными в строках и столбцах. Каждый аргумент layOut
3-элементный список, состоящий из графика, индексов строк, в которых он будет построен, и индексов столбцов, в которых он будет построен. Например:
library("ggplot2")
# Generate arbitrary ggplots
plot1 <- qplot(data = mtcars, x=wt, y=mpg, geom="point",main="Scatterplot of wt vs. mpg")
plot2 <- qplot(data = mtcars, x=wt, y=disp, geom="point",main="Scatterplot of wt vs disp")
plot3 <- qplot(wt,data=mtcars)
plot4 <- qplot(wt,mpg,data=mtcars,geom="boxplot")
plot5 <- qplot(wt,data=mtcars)
plot6 <- qplot(mpg,data=mtcars)
plot7 <- qplot(disp,data=mtcars)
wq::layOut(list(plot1, 1, 1),
list(plot2, 1, 2),
list(plot3, 2, 1),
list(plot4, 2, 2),
list(plot5, 3, 1:2),
list(plot6, 4, 1:2),
list(plot7, 1:2, 3))