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用par设置ggplot2参数?这个可以有!

2018-03-01  本文已影响0人  Y叔_HKU

有小伙伴在说可以用par(mar)来设置画图的margin,但不能应用于ggplot2,这个可能很多新手都会很困扰,可能需要一段时间的探索之后,才能发现原来是用theme来设定。

这当然你可以归结于说ggplot2和base plot是不同的东西,但从实质画图参数这一点而言,并没有什么同与不同,无非是设置的方式不同而已,而这种方式都是人定义的,我们完全可以人为定义它们兼容。

image

这里我用了一个ggpar的函数,我们传入mar=rep(6,4),就像我们用par一样,而这个ggpar它事实上就设置了par,所以我画第一张图,用base plot,我们发现margin已经按照我们的设定分配了。

然后我打开另一个画图窗口,再用ggplot2画,我们发现咦ggplot2也认这个参数,margin也设置好了。当然细心的你可能发现ggplot2的画图区域更小,这是base plot和ggplot2对margin的定义不同的缘故,base plot的margin是画图框外面的区域,而ggplot2的margin是画图内容之外的区域,像axis text和label都在画图区域之内,这样你再对比右边的两张图,你就会发现margin果然是一致的,ggpar果然同时改变了base plot和ggplot2的默认设置。

然后我再改变ggplot2的主题,再打开一个画图窗口,然后再设置ggpar,证明ggpar可以应用于ggplot2当前的任何主题。画出了图中代码下面的图。

就是这么神奇!你只要能够深入了解,很多东西就不是不可以,而是可能,以及该如何实现。

产生上面图的代码如下:

library(yyplot2)
ggpar(mar=rep(6,4))
d=data.frame(x=rnorm(10), y=rnorm(10))
plot(d$x, d$y)
X11()
ggplot(d, aes(x,y)) + geom_point() 
theme_set(theme_minimal())
X11()
ggpar(mar=rep(1,4))
ggplot(d, aes(x,y)) + geom_point() 

到上面为止,已经让人掉下巴了,但不够完美,因为它引入了一个新函数!这简直是废话,因为没有新函数的引入就没有这个可以兼容彼此的功能。能不能不要搞多个函数?我早上醒来的时候这样问自己,并且跟自己说做为男人不能说不行!(这可咋整?请思考3分钟再往下看)


ggpar必须要有,不然没这功能,你需要用ggpar来设置,或者你不带参数单独跑ggpar(),它会去获取你已经设置或者没有设置(默认值)的par参数。再者你用theme_set换默认主题时,你需要再跑ggpar()去追加par的设置到默认主题中,这合情合理,也就每次多跑一下ggpar(),让彼此兼容!

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但能不能让它存在于无形之中?也就是说我还像往常一样,用了par()来设置,然后ggplot2也认,而我用theme_set设置主题的时候,也不需要跑ggpar去追加par设置。这听起来特别美好!

要实现其实也不难,就是重置函数,我们把R的par函数给换掉,你par还是你par,该干的话照干,你par已经不是你par,它还跑了ggpar.

par = function(...) { graphics:::par(...); ggpar()}

一句话的事情,然后你用parggplot2就认了。

image
theme_set = function(...) {ggplot2::theme_set(...); yyplot::ggpar()}

theme_set也是一样,当你换主题的时候,自动追加par的设置。

image

什么叫存在于无形之中?你不是也得重定义partheme_set函数嘛,如果你能这样问我?我给你点个赞,我们再把这两个简单的函数放在.Rprofile中,这样你每次打开R,这两个函数就被定义了,而你啥都没有干!然后你用的par,该怎么用还怎么用,但是ggplot2认你的设置,你用theme_set换主题,会自己追加par设置,你啥额外的事情都不用干!!!这就叫存在于无形中,这就叫完全兼容。

这个ggpar函数我放在yyplot包中,只是给大家开个眼界,是知识限制了我们的想像力。目前版本只适用于设置margin,其它一些参数也是可以的,大家有兴趣可以去github上fork,或者我以后在实践中觉得有必要搞(因为可以让设置ggplot2默认主题参数变得容易),再继续搞吧。目前只是抛砖引玉,放飞大家的想像力。

这个需求可能还是比较大的,毕竟ggplot2的设置还是比较困难的,而且R新手多半是有学base plot的,会让主题设置变得非常容易。

值得重温的yyplot系列

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