在ggplot2中创建任意面板

Question

在基础绘图中，我可以通过以下方式创建一个由四个面板组成的图形面板：

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

这将导致

我想用ggplot2做同样的事情，但我不知道该怎么做。我不能使用 facets，因为我的真实数据与这个简单的例子不同，结构也非常不同，并且我希望有两个图形是散点图，另外两个是直方图。如何在 ggplot2 中创建面板或窗格？

- JD Long

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这里有一个很好的解决方案: https://dev59.com/GXI_5IYBdhLWcg3wFu_L#1532659 - Andrie

类似问题：https://dev59.com/YE_Sa4cB1Zd3GeqP-j7N - Andrie

看起来这个答案上的建议六适用于JD Long本人。这让我很开心。 :) - Iterator

@迭代器：这太有趣了。谢谢分享！ - Matt Bannert

哈！太棒了。在Stack Overflow上，就像整个经济一样，自私的行为可能会产生积极的外部效应！ - JD Long

Answer 1

参考Josh O'Brien的例子：我很惊讶没有人提到gridExtra包中的grid.arrange：

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

这个问题好像已经在这里提到了：multiple graphs in one canvas using ggplot2

对我来说，这比记住所有的视口设置要容易得多。

- Ben Bolker

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很棒的指针。没有什么比已经打包好的函数更好了，我喜欢它还可以接受grid.layout()的选项设置。 - Josh O'Brien

grid.arrange相比于multiplot有以下几个增强：i) 可处理网格/栅格对象；ii) 与ggsave兼容；iii) 布局参数；iv) 默认的nrow/ncol；v) arrangeGrob版本，可以避免直接绘图；vi) 左右两侧标题的占位符；vii) as.table参数可反转绘制顺序。 - baptiste

@baptiste，使用grid.arrange绘制两个图形并使用ggsave保存它们，结果只保存了一个图形到pdf文件。你确定grid与ggsave兼容吗？ - Eduardo

@Eduardo，你有点在这里搞旧答案，但简而言之：使用ggsave（file =“whatever.pdf”，arrangeGrob（p1，p2，p3））和最新版本的gridExtra。 grid.arrange仅显示，arrangeGrob是您需要存储对象的内容。 ggsave在内部跟踪最新的ggplot2打印，但grid.arrange没有。 - baptiste

Answer 2

编辑：{Ben Bolker指出了一个更好的选择，即来自gridExtra包的grid.arrange。但是，如果你是ggplot2用户，则R Cookbook网站仍然值得一看。}

在R Cookbook的这个页面上有一个很好的multiplot函数的代码（绝对值得一访），它对于这种情况非常有用。直接引用该网站的内容:

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 ))
    }

}

使用3行2列的布局进行6个绘图的尝试（其中包括JD Long的4个绘图和两个奖励绘图！）：

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)

给出这个图:

如果这个函数并不完全符合您的需求，但至少它可以为您提供一个不错的起点！

- Josh O'Brien

Answer 3

感谢Andrie和Harlan之前对我问题的评论和答案！我根据他们的建议制作了这个解决方案，达到了我想要的效果：

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))

得到的结果如下：

- JD Long

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额外的奖励：你的图表似乎增加了一种模式。 :) - Iterator

Answer 4

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。请参见下面的示例

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 包

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 包

library(cowplot)

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

Patchwork 包

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软件包

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

2018年7月6日创建于 reprex包 (v0.2.0.9000)。

- Tung

Answer 5

我认为值得更多关注的实用工具是wq::layOut（注意大写字母“O”）。它与base::layout类似，可以对不同大小的图进行布局，并按行和列排列。每个传递给layOut的参数都是一个由3个元素组成的列表，包括图形、要绘制它的行索引和要绘制它的列索引。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))

- Gregor Thomas