前面我们已经通过三期的内容来讲解了如何使用R包patchwork来拼图,排版和添加注释信息。
1.用R来拼图和排版,告别AI和PS(一)
2.用R来拼图和排版,告别AI和PS(二):调节宽度和高度
3. 用R来拼图和排版,告别AI和PS(三):添加注释信息
今天我们来聊聊布局
首先我们需要先来了解一下patchwork中的area这个函数
这个函数有四个参数,t和b表示的是网格中上边界和下边界,而l和r表示的是网格中的左边界和右边界。
我们先来结合一个具体的例子来看一下这个函数的具体使用方法
代码语言:javascript复制#安装patchwork包
devtools::install_github("thomasp85/patchwork@v1.1.0")
#加载ggplot2和patchwork
library(ggplot2)
library(patchwork)
#定义三个区域
layout <- c(
#如果只写两个参数,那么b = t, r = l
area(1, 1),
#写三个参数,那个r = l
area(1, 3, 3),
area(3, 1, 3, 2)
)
#画出三个区域
plot(layout)
可以看到这是一个3*3的九宫格,第一个区域top和left都是1,bottom和right也都是1,所以在左上角第一个小格子里。第二个区域top是1,left是3,bottom和right都是3,所以对应的区域是图中绿色区域。依此类推,大家可以自己推导一下第三个区域是不是蓝色所显示的区域。
了解了area这个函数以后,我们利用前几次展示的数据来看看如何布局。
代码语言:javascript复制#图1 散点图
p1 <- ggplot(mtcars)
geom_point(aes(mpg, disp))
ggtitle('plot1')
#图2 箱型图
p2 <- ggplot(mtcars)
geom_boxplot(aes(gear, disp, group = gear))
ggtitle('plot2')
#图3 拟合曲线
p3 <- ggplot(mtcars)
geom_smooth(aes(hp, wt))
ggtitle('plot3')
#图4 柱形图
p4 <- ggplot(mtcars)
geom_bar(aes(gear))
facet_wrap(~cyl)
ggtitle('plot4')
#图5 histogram
p5 <- ggplot(mtcars)
geom_histogram(aes(mpg))
ggtitle('plot5')
#采用上面构建的layout来展示p1,p1和p3
p1 p2 p3 plot_layout(design = layout)
是不是跟上面的布局一样,只是用我们自己的plot1,plot2和plot3来替换了原来的红,绿和蓝三个色块。
可能有些读者觉得,这个坐标有点晕,那么接下来给大家介绍一个更加简单直白的layout设置方法,可以达到相同的效果。
代码语言:javascript复制layout <- "
##BBBB
AACCDD
##CCDD
"
#这里plot的顺序跟上面的A,B,C和D相对应
p1 p2 p3 p4
plot_layout(design = layout)
其实,这也是一个九宫格,你可以细品一下。plot2对应B的位置,占第一行,第二三列。其他依此类推。
其实这里的layout写成下面的格式是一样的效果,大家可以体会一下这两种写法的区别。实际上上面那种写法,对应的是一个3*6的网格,而下面这种写法对应的是3*3的网格。
代码语言:javascript复制layout <- "
#BB
ACD
#CD
"
p1 p2 p3 p4
plot_layout(design = layout)
接下来大家就可以自由发挥啦,
代码语言:javascript复制layout <- '
##A
#B#
C##
'
wrap_plots( p1, p2, p3, design = layout)
比如说这种对角线排布
代码语言:javascript复制layout <- '
A#B
#E#
C#D
'
#注意这里的对应关系
wrap_plots(A= p3, B=p5, C=p2, D=p1,E=p4, design = layout)
还有这种“众星捧月”的形式
如果大家理解了原理,剩下的就是你的想象力了!
参考资料:
1.用R来拼图和排版,告别AI和PS(一)
2.用R来拼图和排版,告别AI和PS(二):调节宽度和高度
3. 用R来拼图和排版,告别AI和PS(三):添加注释信息