​

01

—

图形组合布局

par(mfrow=c(2,2))

par(mfrow=c(2,2))，可以理解将绘图区域分割为2x2的矩阵区域，另可参照《R语言实战》3.5图形的组合

##################par(mfrow=c(2,2))####################

attach(iris)

opar <- par(no.readonly = TRUE)

# data(iris)

# head(iris)

# > head(iris)

# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species

# 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa

# 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa

# 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa

# 4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa

# 5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa

# 6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

​par(mfrow=c(2,2)) # 设置2x2的布局

plot(Sepal.Length,Sepal.Width, main = "第一张图")

boxplot(Sepal.Length, horizontal = TRUE, main = "第二张图")

boxplot(Sepal.Width, main = "第三张图")

hist(Petal.Length, main = "第四张图")​

par(opar)

detach(iris)

02

—

图形组合布局

par(fig=c(x1, x2, y1, y2), new = TRUE)

par(fig=c(x1, x2, y1, y2), new = TRUE)，取x1,x2,y1,y2四条线圈住的位置绘图图形，另可参照《R语言实战》3.5图形的组合

opar <- par(no.readonly = TRUE)

par(fig=c(0,0.8,0,0.8)) # 设置散点图的布局参数

plot(iris$Sepal.Length,iris$Sepal.Width) #绘制散点图​

par(fig=c(0,0.8,0.65,1),new = TRUE) #设置上方箱型图的布局参数

boxplot(iris$Sepal.Length, horizontal = TRUE, axes=FALSE) # 绘制上方箱型图​

par(fig=c(0.65,1,0,0.8),new = TRUE) #设置右侧箱型图的布局参数

boxplot(iris$Sepal.Width, axes=FALSE) # 绘制右侧箱型图​

mtext("par(fig=c(x1, x2, y1, y2), new = TRUE)",side = 3, outer=TRUE, line=-3)

par(opar)

03

—

图形组合布局

grid.layout & vplayout

library(ggplot2)

​#绘制基本ggplot图

base <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point()

p1 <- base + geom_smooth() + labs(title="图1") #如图1

​#用%+%调整映射关系中的数据

base <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point()

p2 <- base %+% subset(mpg, fl == "p") + labs(title="图2") #图2​#第二种调整数据的方法list

p3 <- base + list(subset(mpg, fl == "p"), geom_smooth(), labs(title="图3")) #图3​

###########一页多图########

library(grid)

grid.newpage()  ##新建页面

pushViewport(viewport(layout = grid.layout(2,2))) #将页面分成2*2矩阵

vplayout <- function(x,y){ viewport(layout.pos.row = x, layout.pos.col = y)}​

print(p1, vp = vplayout(1,1))   #（1,1)的位置画图1

print(p2, vp = vplayout(1,2))   #(1,2)的位置画图2

print(p3, vp = vplayout(2,1:2))  #（2,:)的位置画图

04

—

图形组合布局

plot_grid {cowplot}

install.packages("cowplot") #安装cowplot包

library(cowplot) # 加载

?plot_grid  #帮助函数查看具体usage

示例

library(ggplot2)​

df <- data.frame(  x = 1:10, y1 = 1:10, y2 = (1:10)^2, y3 = (1:10)^3, y4 = (1:10)^4)

​p1 <- ggplot(df, aes(x, y1)) + geom_point()

p2 <- ggplot(df, aes(x, y2)) + geom_point()

p3 <- ggplot(df, aes(x, y3)) + geom_point()

p4 <- ggplot(df, aes(x, y4)) + geom_point()

gridplot_grid(p1, p2, p3, p4)

05

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图形组合布局

multiplot{Rmisc}

############################# multiplot{Rmisc} ##################################

library(Rmisc)

library(ggplot2)​

df <- data.frame(  x = 1:10, y1 = 1:10, y2 = (1:10)^2, y3 = (1:10)^3, y4 = (1:10)^4)​

p1 <- ggplot(df, aes(x, y1)) + geom_point()

p2 <- ggplot(df, aes(x, y2)) + geom_point()

p3 <- ggplot(df, aes(x, y3)) + geom_point()

p5 <- ggplot(mpg, aes(as.factor(year), hwy)) +  geom_boxplot() +  facet_wrap(~class, scales = "free_y")​

multiplot(p1, p2, p3, p5, cols=2)​

“ 获取源代码请至“数据驱动实践”公众号后台回复：一页多图”