ggplot2绘图数据-R语言-图表-决策-Linux-PythonR. python新手日记

R语言之可视化①⑧子图组合patchwork包

2018-12-22  本文已影响379人  柳叶刀与小鼠标

目录

R语言之可视化①误差棒

R语言之可视化②点图

R语言之可视化③点图续

R语言之可视化④点韦恩图upsetR

R语言之可视化⑤R图形系统

R语言之可视化⑥R图形系统续

R语言之可视化⑦easyGgplot2散点图

R语言之可视化⑧easyGgplot2散点图续

R语言之可视化⑨火山图

R语言之可视化⑩坐标系统

R语言之可视化①①热图绘制heatmap

R语言之可视化①②热图绘制2

R语言之可视化①③散点图+拟合曲线

R语言之可视化①④一页多图(1)

R语言之可视化①⑤ROC曲线

R语言之可视化①⑥一页多图(2)

R语言之可视化①⑦调色板

R语言之可视化①⑧子图组合patchwork包

=======================

正文

其实前面已经介绍两个子图组合的博客,但是看到这个patchwork包还是眼前一亮,因为它非常简单易懂且功能强大

普通功能

# install.packages("devtools")
devtools::install_github("thomasp85/patchwork")
library(ggplot2)
library(patchwork)

p1 <- ggplot(mtcars) + geom_point(aes(mpg, disp))
p2 <- ggplot(mtcars) + geom_boxplot(aes(gear, disp, group = gear))

p1 + p2

仅仅靠'+'符号便可以完成子图组合


p1 + p2 + plot_layout(ncol = 1, heights = c(3, 1))
p1 + plot_spacer() + p2

-可以通过将部分子图包装在括号中来制作嵌套布局。在这种情况下,画布布局的范围为不同的嵌套级别。



p3 <- ggplot(mtcars) + geom_smooth(aes(disp, qsec))
p4 <- ggplot(mtcars) + geom_bar(aes(carb))

p4 + {
  p1 + {
    p2 +
      p3 +
      plot_layout(ncol = 1)
  }
} +
  plot_layout(ncol = 1)

高级功能

除了将图和布局一起添加之外,还定义了一些非常简单的运算符。 '- '功能类似'+',但将左侧和右侧放在相同的嵌套级别(而不是将右侧放入左侧嵌套级别)。

p1 + p2 + p3 + plot_layout(ncol = 1)
p1 + p2 - p3 + plot_layout(ncol = 1)

我们可以看到现在(p1 + p2)和p3处于同一水平。

(p1 | p2 | p3) /
      p4
(p1 + (p2 + p3) + p4 + plot_layout(ncol = 1)) * theme_bw()
p1 + (p2 + p3) + p4 + plot_layout(ncol = 1) & theme_bw()

可以使用&或将主题添加到所有子图中,而不是单独修改所有图。 两者的不同之处在于只会影响当前嵌套级别的图,&影像所有子图。


上一篇下一篇

猜你喜欢

热点阅读