在 ggplot2 中创建任意窗格

Question

在基本图形中，我可以通过执行以下操作来创建一个 4 面板的图形窗格：

par(mfrow=c(2,2))
for (i in 1:4){
  plot(density(rnorm(100)))
}

导致

我想用 ggplot2 做同样的事情，但我不知道该怎么做。我不能使用构面，因为与这个简单的示例不同，我的真实数据具有非常不同的结构，我希望两个图是点图，两个是直方图。如何在ggplot2中创建面板或窗格？

Answer 1

截至 2018 年 7 月，有几个软件包可以帮助很好地创建多面板图。请参阅下面的示例

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))

egg package

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'

cowplot package

library(cowplot)

plot_grid(q1, q2, q3, q4, 
          ncol = 2,
          labels = "AUTO")
#> `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'

patchwork package

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) 

multipanelfigure package

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

由reprex package (v0.2.0.9000) 于 2018 年 7 月 6 日创建。

Answer 2

我认为值得更多关注的实用程序是wq::layOut（注意大写“O”）。就像base::layout 一样，这些图可以有不同的大小，按行和列排列。 layOut 的每个参数都是一个 3 元素列表，由绘图、绘制它的行索引和绘制它的列索引组成。例如：

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))

Answer 3

编辑： { Ben Bolker 指出了一个更好的选择——来自gridExtra 包的grid.arrange。但是，如果您是ggplot2 用户，那么 R Cookbook 站点仍然值得点击。 }

R Cookbook 的 multiplot 函数 on this page 的代码（绝对值得一看）对这类事情很有用。直接从该网站引用：

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 ))
    }

}

在 3×2 布局中尝试 6 个地块（JD Long 的四个地块，以及两个额外的地块！）：

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)

给出这个数字：

如果该功能不能完全满足您的需求，至少它为您提供了一个不错的起点！

Answer 4

以 Josh O'Brien 为例：我很惊讶还没有人在 gridExtra 包中提到 grid.arrange：

library(gridExtra)
grid.arrange(q1,q2,q3,q4,q5,q6,nrow=3)

这里好像提到了这个：multiple graphs in one canvas using ggplot2

对我来说，这比记住所有视口的东西要容易得多。

Answer 5

感谢 Andrie 的 cmets 和 Harlan 对我之前的问题 (！) 的回答，我提出了这个解决方案，它完成了我所追求的目标：

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))

产生：