如何将多个ggplot图组合成可公开的图

1 如何把多个图组合成一幅图？

数据科学的生命周期离不开分析/研究结果的交流。事实上，数据可视化是R作为一种数据科学语言相对于最著名的Python具有优势的领域之一。由于ggplot2是R程序员的可视化DSL(领域特定语言)，现在的竞争变成了如何有效地使用ggplot2包在给定的位置显示可视化。

在本教程中，我们将学习如何组合多个ggplot图来生成可公开的图。我们将要使用的R包是cowplot。

关于包

正如在包描述中所提到的，“cowplot包旨在为ggplot2提供一个可公开的主题，该主题需要最小限度地调整轴标签的大小、图背景等，还需要将多个图组合成一个图并对这些图进行标记。”

包安装

cowplot可以直接从CRAN安装，使用以下代码:

install.packages( "cowplot")

或者github的开发版本可以使用devtools安装，也可以使用以下代码远程安装:

#install.packages("devtools")

devtools::install_github( "wilkelab/cowplot")

包加载

一旦安装了这个包，我们可以使用下面的代码来加载cowplot(就像在R中加载的其他包一样):

library(cowplot)

library(ggplot2)

建造我们的第一个组合图

在cowplot中，它的工作方式是，我们将各个ggplot图分配为一个R对象(默认为ggplot类型)。这些对象最终被cowplot用来生成统一的单一图。

在下面的代码中，我们将使用R的内建数据集iris构建三个不同的直方图，然后将一个个地分配给R对象。最后，我们将使用cowplot包的函数plot_grid()来组合我们感兴趣的两个图。

#building the first plot

plot_histogram_SL<- ggplot(iris) +

geom_histogram(aes(Sepal.Length), fill = "#eeff00", bins = 200)

#building the second plot

plot_histogram_PL <- ggplot(iris) +

geom_histogram(aes(Petal.Length))

#building the third plot

plot_histogram_PL_SL <- ggplot(iris,aes(Petal.Length, Sepal.Length)) +

geom_point(alpha = 0. 2)

#Arranging Multiple Plots in Columns - 2 in 1

plot_grid(plot_histogram_SL,

plot_histogram_PL_SL,

labels = c( 'Fig B', 'Fig C'),

label_x = 0. 2,

ncol = 2)

如下图：

在上面的图中，你可以看到这两个图被标注了标题/标签图B和图C。正如上面的代码所写，这些标签被添加到plot_grid()函数的参数标签中。

我们还可以通过其他方式使用cowplot来排列上面的图。让我们看几个例子:

将多个图按着2行1列组合#Arranging Multiple Plots inRows - 2in1

plot_grid(plot_histogram_PL,

plot_histogram_SL,

labels = c( 'Fig A', 'Fig B'),

label_x = 0.2,

nrow = 2)

如下图：

3幅图组合#A cowplot plot with ggplot - 3 in 1

plot_grid(plot_histogram_SL,

plot_histogram_PL_SL,

labels = c( 'Fig B', 'Fig C'),

label_x = 0.2,

ncol = 2) -> new_p1

plot_grid(plot_histogram_PL,

new_p1,

#labels = c('Fig A','Fig B'),

label_x = 0.2,

nrow = 2)

如下图：

正如上面的代码，我们可以把ggplot生成的图通过cowplot组合起来。通过这种方式，我们可以根据给定的位置和业务/用例需求以多种方式组合多个ggplot图。本教程中使用的全部代码可以在github上找到。

作者：Abdul Majed Raja

最后编辑：2022-06-19

作者：萌小白

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