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ggplot2多图组合一例

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发布:cheetahfly | 分类:考研

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最近无意中看到ggplot2包中自带的多图组合功能,练手了一张图,特此抛砖引玉,与大家分享讨论。以下是利用R语言自带的mtcars数据,用二维散点图叠加各自维度的密度图:代码如下:library(tidyverse)#画出左上的密度分 ...
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最近无意中看到ggplot2包中自带的多图组合功能,练手了一张图,特此抛砖引玉,与大家分享讨论。
以下是利用R语言自带的mtcars数据,用二维散点图叠加各自维度的密度图:
代码如下:
  1. library(tidyverse)
  2. # 画出左上的密度分布图
  3. g_top_left <- mtcars %>%
  4. ggplot(aes(x = mpg)) +
  5. geom_density(fill = "#177cb0") +
  6. theme_bw() +
  7. theme(panel.background = element_blank(),
  8. panel.border = element_blank(),
  9. axis.title = element_blank(),
  10. panel.grid.major = element_blank(),
  11. panel.grid.minor = element_blank(),
  12. axis.line.x = element_line(),
  13. axis.line.y = element_line()) +
  14. scale_x_continuous(expand = c(0.03, -0.4), limits = c(10, 35))

  15. # 画出右下的密度分布图
  16. g_bottom_right <- mtcars %>%
  17. ggplot(aes(x = wt)) +
  18. geom_density(fill = "#789262") +
  19. theme_bw() +
  20. theme(panel.background = element_blank(),
  21. panel.border = element_blank(),
  22. axis.title = element_blank(),
  23. panel.grid.major = element_blank(),
  24. panel.grid.minor = element_blank(),
  25. axis.line.x = element_line(),
  26. axis.line.y = element_line()) +
  27. coord_flip() +
  28. scale_x_continuous(expand = c(0, 0), limits = c(1.3, 5.8))

  29. # 画出左下的散点图
  30. g_bottom_left <- mtcars %>%
  31. ggplot(aes(x = mpg, y = wt)) +
  32. geom_point() +
  33. theme_bw()

  34. # 画出整体“画布”
  35. df <- data.frame(x = 1:10, y = 1:10)
  36. base <- ggplot(df, aes(x, y)) +
  37. geom_blank() +
  38. theme_bw() +
  39. theme(panel.background = element_blank(),
  40. panel.border = element_blank(),
  41. axis.text = element_blank(),
  42. axis.title = element_blank(),
  43. axis.ticks = element_blank(),
  44. axis.line = element_blank(),
  45. panel.grid.major = element_blank(),
  46. panel.grid.minor = element_blank())

  47. # 将小图在“画布”上组合
  48. base +
  49. annotation_custom(grob = ggplotGrob(g_bottom_left), xmin = 1, xmax = 8, ymin = 1, ymax = 8) +
  50. annotation_custom(grob = ggplotGrob(g_bottom_right), xmin = 8, xmax = 10, ymin = 1.3, ymax = 8.2) +
  51. annotation_custom(grob = ggplotGrob(g_top_left), xmin = 1, xmax = 8, ymin = 8, ymax = 10)
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