与ggplot2并排绘制

作者: 镜乃Kagamino
发布时间: 2025-01-22 02:02:48 (9天前)
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流浪海。 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 运用 <code> tidyverse </code> </p> <pre> <code> x <- rnorm(100) eps <- rnorm(100,0,.2) df <- data.frame(x, eps) %>% mutate(p1 = 3*x+eps, p2 = 2*x+eps) %>% tidyr::gather("plot", "value", 3:4) %>% ggplot(aes(x = x , y = value))+ geom_point()+geom_smooth()+facet_wrap(~plot, ncol =2) df </code> </pre> <P> <a href="https://i.stack.imgur.com/2AYoK.png" rel="nofollow noreferrer"> <img src =“https://i.stack.imgur.com/2AYoK.png”alt =“在此处输入图片说明”/> </A> </p> </DIV>

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WL | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> ggplot2基于网格图形，它提供了一个不同的系统，用于在页面上排列图形。该 <code> par(mfrow...) </code> 命令没有直接等价物，作为网格对象（称为 <EM> grobs </EM> ）不一定是立即绘制的，但可以在转换为图形输出之前作为常规R对象进行存储和操作。这样可以实现更大的灵活性 <EM> 现在画这个 </EM> 基础图形的模型，但战略必然有点不同。 </p> <P> 我写 <code> grid.arrange() </code> 提供尽可能接近的简单界面 <code> par(mfrow) </code> 。在最简单的形式中，代码看起来像： </p> <pre> <code> library(ggplot2) x <- rnorm(100) eps <- rnorm(100,0,.2) p1 <- qplot(x,3*x+eps) p2 <- qplot(x,2*x+eps) library(gridExtra) grid.arrange(p1, p2, ncol = 2) </code> </pre> <P> <a href="https://i.stack.imgur.com/Vngm0.png" rel="noreferrer"> <img src =“https://i.stack.imgur.com/Vngm0.png”alt =“在此处输入图片说明”/> </A> </p> <P> 更多选项详述 <a href="https://cran.r-project.org/web/packages/gridExtra/vignettes/arrangeGrob.html" rel="noreferrer"> 这个小插曲 </A> 。 </p> <P> 一个常见的抱怨是情节不一定是对齐的，例如：当他们有不同大小的轴标签时，这是设计的： <code> grid.arrange </code> 不会尝试使用特殊情况的ggplot2对象，并将它们平等地对待其他grob（例如，格子图）。它只是将凹凸放置在矩形布局中。 </p> <P> 对于ggplot2对象的特殊情况，我写了另一个函数， <code> ggarrange </code> ，具有类似的界面，尝试对齐绘图面板（包括刻面图）并尝试在用户定义时尊重纵横比。 </p> <pre> <code> library(egg) ggarrange(p1, p2, ncol = 2) </code> </pre> <P> 这两个功能兼容 <code> ggsave() </code> 。有关不同选项和一些历史背景的一般概述， <a href="https://cran.r-project.org/web/packages/egg/vignettes/Ecosystem.html" rel="noreferrer"> 这个小插图提供了更多信息 </A> 。 </p> </DIV>

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部落用户 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 使用reshape包你可以做这样的事情。 </p> <pre> <code> library(ggplot2) wide <- data.frame(x = rnorm(100), eps = rnorm(100, 0, .2)) wide$first <- with(wide, 3 * x + eps) wide$second <- with(wide, 2 * x + eps) long <- melt(wide, id.vars = c("x", "eps")) ggplot(long, aes(x = x, y = value)) + geom_smooth() + geom_point() + facet_grid(.~ variable) </code> </pre> </DIV>

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v-star*위위 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 是的，您需要妥善安排数据。一种方法是： </p> <pre> <code> X <- data.frame(x=rep(x,2), y=c(3*x+eps, 2*x+eps), case=rep(c("first","second"), each=100)) qplot(x, y, data=X, facets = . ~ case) + geom_smooth() </code> </pre> <P> 我相信在plyr或重塑中有更好的技巧 - 我仍然没有达到速度在哈德利的所有这些强大的包装上。 </p> </DIV>

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雪浴冰灵 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 使用 <a href="https://github.com/thomasp85/patchwork" rel="noreferrer"> 拼凑物 </A> 包，你可以简单地使用 <code> + </code> 运营商： </p> <pre> <code> # install.packages("devtools") devtools::install_github("thomasp85/patchwork") library(ggplot2) p1 <- ggplot(mtcars) + geom_point(aes(mpg, disp)) p2 <- ggplot(mtcars) + geom_boxplot(aes(gear, disp, group = gear)) library(patchwork) p1 + p2 </code> </pre> <P> <a href="https://i.stack.imgur.com/tGpnx.png" rel="noreferrer"> <img src =“https://i.stack.imgur.com/tGpnx.png”alt =“拼凑”/> </A> </p> </DIV>

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烏鴉喝酒 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 还有 <a href="https://cran.r-project.org/web/packages/multipanelfigure/vignettes/panel-positioning.html" rel="nofollow noreferrer"> multipanelfigure包 </A> 值得一提的是。另见 <a href="https://stackoverflow.com/a/51220506/786542"> 回答 </A> 。 </p> <pre class="lang-r prettyprint-override"> <code> 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)) library(magrittr) library(multipanelfigure) figure1 <- multi_panel_figure(columns = 2, rows = 2, panel_label_type = "none") # show the layout figure1 </code> </pre> <P> <img src =“https://i.imgur.com/b3zFLMp.png”alt =“”/> </p> <pre class="lang-r prettyprint-override"> <code> 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) figure1 </code> </pre> <P> <img src =“https://i.imgur.com/G3vmFaF.png”alt =“”/> </p> <pre class="lang-r prettyprint-override"> <code> # complex layout figure2 <- multi_panel_figure(columns = 3, rows = 3, panel_label_type = "upper-roman") figure2 </code> </pre> <P> <img src =“https://i.imgur.com/CS13Vdm.png”alt =“”/> </p> <pre class="lang-r prettyprint-override"> <code> 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) figure2 </code> </pre> <P> <img src =“https://i.imgur.com/fagCwvv.png”alt =“”/> </p> <P> 创建于2018-07-06由 <a href="http://reprex.tidyverse.org" rel="nofollow noreferrer"> 代表包 </A> （v0.2.0.9000）。 </p> </DIV>

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Hey ou | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 如果您想使用循环绘制多个ggplot图，上述解决方案可能效率不高（例如，如下所示： <a href="https://stackoverflow.com/questions/38223193/creating-multiple-plots-in-ggplot-with-different-y-axis-values-using-a-loop"> 使用循环在ggplot中创建具有不同Y轴值的多个图 </A> ），这是分析未知（或大）数据集的理想步骤（例如，当您想要绘制数据集中所有变量的计数时）。 </p> <P> 下面的代码显示了如何使用上面提到的'multiplot（）'，其来源如下： <a href="http://www.cookbook-r.com/Graphs/Multiple_graphs_on_one_page_(ggplot2)" rel="nofollow noreferrer"> http://www.cookbook-r.com/Graphs/Multiple_graphs_on_one_page_(ggplot2） </A> ： </p> <pre> <code> plotAllCounts <- function (dt){ plots <- list(); for(i in 1:ncol(dt)) { strX = names(dt)[i] print(sprintf("%i: strX = %s", i, strX)) plots[[i]] <- ggplot(dt) + xlab(strX) + geom_point(aes_string(strX),stat="count") } columnsToPlot <- floor(sqrt(ncol(dt))) multiplot(plotlist = plots, cols = columnsToPlot) } </code> </pre> <P> 现在运行该函数 - 获取在一页上使用ggplot打印的所有变量的计数 </p> <pre> <code> dt = ggplot2::diamonds plotAllCounts(dt) </code> </pre> <P> 需要注意的一点是： <BR/> 运用 <code> aes(get(strX)) </code> ，在使用时通常会在循环中使用 <code> ggplot </code> ，在上面的代码而不是 <code> aes_string(strX) </code> 不会绘制所需的图。相反，它会多次绘制最后一个情节。我还没弄清楚为什么 - 它可能必须这样做 <code> aes </code> 和 <code> aes_string </code> 被称为 <code> ggplot </code> 。 </p> <P> 否则，希望你会发现这个功能很有用。 </p> </DIV>

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你咖喱人biss嗷 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 您可以使用以下内容 <code> multiplot </code> 功能来自 <a href="http://www.cookbook-r.com/Graphs/Multiple_graphs_on_one_page_%28ggplot2%29/" rel="noreferrer"> Winston Chang的R食谱 </A> </p> <pre> <code> multiplot(plot1, plot2, cols=2) </code> </pre> <HR /> <pre> <code> 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 )) } } </code> </pre> </DIV>

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时间 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 该 <code> cowplot </code> package以适合发布的方式为您提供了一个很好的方法。 </p> <pre> <code> x <- rnorm(100) eps <- rnorm(100,0,.2) A = qplot(x,3*x+eps, geom = c("point", "smooth"))+theme_gray() B = qplot(x,2*x+eps, geom = c("point", "smooth"))+theme_gray() cowplot::plot_grid(A, B, labels = c("A", "B"), align = "v") </code> </pre> <P> <a href="https://i.stack.imgur.com/Z9LGD.png" rel="nofollow noreferrer"> <img src =“https://i.stack.imgur.com/Z9LGD.png”alt =“在此输入图片说明”/> </A> </p> </DIV>

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