установить пределы осей в пэчворк при объединении объектов ggplot2

Question

При объединении ggplot2объекты, использующие лоскутное одеяло. Я хотел бы иметь возможность легко установить для всех графиков один и тот же диапазон оси x и / или оси y.

представитель:

library(patchwork)
library(ggplot2)
library(dplyr)
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union

p1 <- mtcars %>% 
  ggplot() + 
  geom_point(aes(mpg, disp)) + 
  ggtitle('Plot 1')

p2 <- mtcars %>% 
  filter(disp < 300) %>% 
  ggplot() + 
  geom_point(aes(mpg, disp)) + 
  ggtitle('Plot 2')

p1 + p2

^{Создано 01.02.2020 пакетом REPEX (v0.3.0)}

ожидаемый результат, устанавливающий его для обеих осей, имеющих одинаковый диапазон для обоих графиков:

library(patchwork)
library(ggplot2)
library(dplyr)
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union

p1 <- mtcars %>% 
  ggplot() + 
  geom_point(aes(mpg, disp)) + 
  ggtitle('Plot 1')

p2 <- mtcars %>% 
  filter(disp < 300) %>% 
  ggplot() + 
  geom_point(aes(mpg, disp)) + 
  ggtitle('Plot 2') +
  xlim(ggplot_build(p1)$layout$panel_scales_x[[1]]$range$range) +
  ylim(ggplot_build(p1)$layout$panel_scales_y[[1]]$range$range)

p1 + p2

^{Создано 01.02.2020 пакетом REPEX (v0.3.0)}

У кого-нибудь есть идеи?

Answer 1

Хорошо, извините за ответ на свой вопрос, но я только что нашел решение...

Этого можно добиться, используя &, который применяет функцию ко всем графикам в объекте пэчворк.

1) представитель:

library(patchwork)
library(ggplot2)
library(dplyr)
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union

p1 <- mtcars %>% 
  ggplot() + 
  geom_point(aes(mpg, disp)) + 
  ggtitle('Plot 1')

p2 <- mtcars %>% 
  filter(disp < 300) %>% 
  ggplot() + 
  geom_point(aes(mpg, disp)) + 
  ggtitle('Plot 2')

p_combined <- p1 + p2

p_combined

^{Создано 01.02.2020 пакетом REPEX (v0.3.0)}

2) Получите минимальные и максимальные значения из диапазонов:

p_ranges_x <- c(ggplot_build(p_combined[[1]])$layout$panel_scales_x[[1]]$range$range,
  ggplot_build(p_combined[[2]])$layout$panel_scales_x[[1]]$range$range)

p_ranges_y <- c(ggplot_build(p_combined[[1]])$layout$panel_scales_y[[1]]$range$range,
                ggplot_build(p_combined[[2]])$layout$panel_scales_y[[1]]$range$range)

3) Примените эти диапазоны к объекту лоскутного шитья:

p_combined & 
  xlim(min(p_ranges_x), max(p_ranges_x)) & 
  ylim(min(p_ranges_y), max(p_ranges_y))

^{Создано 01.02.2020 пакетом REPEX (v0.3.0)}

Answer 2

Вот небольшое изменение, которое превратит указанную выше операцию в функцию:

apply_consistent_y_lims <- function(this_plot){
    num_plots <- length(this_plot$layers)
    y_lims <- lapply(1:num_plots, function(x) ggplot_build(this_plot[[x]])$layout$panel_scales_y[[1]]$range$range)
    min_y <- min(unlist(y_lims))
    max_y <- max(unlist(y_lims))
    this_plot & ylim(min_y, max_y)
}