在许多时候，我们需要将多张图表放在一起，当然我们可以用PS来处理，但是作为一个R的Master，怎么可能容忍这种事情发生。本文总结了如何在一页放多张绘画，供大家参考。在网友的提醒下，从新梳理了方法。
方法一：multiplot function
用函数来处理，但是效果不是很好。
This is the definition of multiplot. It can take any number of plot objects as arguments, or if it can take a list of plot objects passed to plotlist.
# Multiple plot function
#
# ggplot objects can be passed in ..., or to plotlist (as a list of ggplot objects)
# - cols: Number of columns in layout
# - layout: A matrix specifying the layout. If present, 'cols' is ignored.
#
# If the layout is something like matrix(c(1,2,3,3), nrow=2, byrow=TRUE),
# then plot 1 will go in the upper left, 2 will go in the upper right, and
# 3 will go all the way across the bottom.
#
multiplot
library(grid)
# Make a list from the ... arguments and plotlist
plots
numPlots = length(plots)
# If layout is NULL, then use 'cols' to determine layout
if (is.null(layout)) {
# Make the panel
# ncol: Number of columns of plots
# nrow: Number of rows needed, calculated from # of cols
layout
ncol = cols, nrow = ceiling(numPlots/cols))
}
if (numPlots==1) {
print(plots[[1]])
} else {
# Set up the page
grid.newpage()
pushViewport(viewport(layout = grid.layout(nrow(layout), ncol(layout))))
# Make each plot, in the correct location
for (i in 1:numPlots) {
# Get the i,j matrix positions of the regions that contain this subplot
matchidx
print(plots[[i]], vp = viewport(layout.pos.row = matchidx$row,
layout.pos.col = matchidx$col))
}
}
}方法二：用ggpubr包
ggpubr包的全称为'ggplot2' Based Publication Ready Plots,基于ggplot2的出版级图形制作包。
Hadley Wickham创建的可视化包ggplot2可以流畅地进行优美的可视化，但是如果要通过ggplot2定制一套图形，尤其是适用于杂志期刊等出版物的图形，对于那些没有深入了解ggplot2的人来说就有点困难了，ggplot2的部分语法是很晦涩的。为此Alboukadel Kassambara创建了基于ggplot2的可视化包ggpubr用于绘制符合出版物要求的图形。
ggpubr的主要特点：
- ggpubr改写了一些ggplot的图形函数，省去了ggplot中许多晦涩的语法，对于初学者来说使用起来更容易。
-能够让非高级R用户绘制准出版级的精美图形；
- 更简单地设置图形的参数，包括颜色、标签；
- 轻松实现一页多图，添加图形注释；
- 为条形图、箱线图、线图等自动添加p值和显著性水平；
- ……
先放一张图
一页放多图
#安装ggpubr
library(ggpubr)
#未安装请用install.packages("ggpubr")安装
library(ggplot2)
library(tibble)
#生成图形数据
x
y
n
z
data
#生成p1-p6六个ggplot图形对象
p1
p2
p3
p4
p5
p6
#利用ggarrange将图像排列在一起
ggarrange(p1,p2,p3,p4,p5,p6,ncol = 2,nrow =3,widths = c(1,2),heights = c(1,1,2))
解读
一页放置多张图主要利用ggarrange()函数:
ggarrange(..., plotlist = NULL, ncol = NULL, nrow = NULL, labels = NULL,label.x = 0, label.y = 1, hjust = -0.5, vjust = 1.5,
font.label = list(size = 14, color = "black", face = "bold", family = NULL),
align = c("none", "h", "v", "hv"), widths = 1, heights = 1,
legend = NULL, common.legend = FALSE)
...需要画的图对象，plotlist需要画的图清单,ncol和nrow是要排列成几行几列
labels每个图的标签，label.x label.y hjust vjust font.label都是调整labels的位置参数，
align各个图的排列方式，是纵向还是横向排列，widths和heights调整各图的长宽比列
legend是各图的图例，commn.legend公共的图例
函数能画 "ggplot", "gtable", "grob", "recordedplot"等类, 或图形函数。
方法三：用gredExtra包grid.arrange函数
library(gridExtra)
#安装ggpubr时，会依赖于该包
grid.arrange(p1,p2,p3,p4,p5,p6,ncol=3,nrow=2)
方法四：用cowplot包的plot_grid函数
library("cowplot")
plot_grid(p1,p2,p3,p4,p5,p6, labels = c("A", "B", "C","D","E","F"), ncol = 2, nrow = 3)
方法五: R的基础绘图函数par()和layout()函数
许多时候我们会舍本逐末，追求一些高级的函数而忘记了R的基础绘图函数。对于R的基础画图函数画的图可以用par和layout处理。
par用于设置简单的几行几列，参数简单。
layout同过一个参数矩阵，构造图形布局。
同时同过width和height参数控制布局的比例，实现图形的任意布置。
首先将一幅图进行切块。
然后构建布局矩阵。
设置长宽比例。
最后填充图形。
par画出的结果
布局矩阵
layout结果
attach(mtcars)
par(mfrow=c(3,2))
hist(wt)
hist(mpg)
hist(disp)
hist(carb)
hist(wt)
hist(mpg)
#用layout函数,将整张图切成9块，3*3矩阵，12放一张图，3和6放一张，89放一张，4和5 单独一张图；
#构造布局矩阵
mat
mat
layout(mat)
hist(wt)
hist(mpg)
hist(disp)
hist(carb)
hist(wt)
上面的的方法存在一个问题，不同的函数画出的图没法放在一个页面里面。
方法六：grid包viewport函数
这里就会用到grid包，grid包以前是第三方包，随着其重要性，grid随着R包直接打包下载。grid包的核心是viewport,viewport中又可以嵌套viewport，多个viewport可以构成一颗树，详细的用法，我后续再出一篇博文介绍。
针对本文的例子我们用viewport将p1-p6。
grid一页多图
#新建一个绘图
grid.newpage()
#构建布局举证
l1
#主节点
vpmain
pushViewport(vpmain)
print(p1, vp=viewport(layout.pos.row=2:3, layout.pos.col=1:2))
print(p2, vp=viewport(layout.pos.row=1, layout.pos.col=1:2))
print(p3, vp=viewport(layout.pos.row=2:3, layout.pos.col=3))
print(p4, vp=viewport(layout.pos.row=1, layout.pos.col=3))
print(p5, vp=viewport(layout.pos.row=1:3, layout.pos.col=4))
print(p6, vp=viewport(layout.pos.row=4, layout.pos.col=4))
sessionInfo()信息
sessionInfo()
R version 3.5.1 (2018-07-02)
Platform: x86_64-apple-darwin15.6.0 (64-bit)
Running under: macOS High Sierra 10.13.6
Matrix products: default
BLAS: /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/libBLAS.dylib
LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.5/Resources/lib/libRlapack.dylib
locale:
[1] zh_CN.UTF-8/zh_CN.UTF-8/zh_CN.UTF-8/C/zh_CN.UTF-8/zh_CN.UTF-8
attached base packages:
[1] grid parallel stats4 stats graphics grDevices utils datasets methods
[10] base
