r - 使用 ggplot2 中子图的自定义 x,y 位置创建子图(构面)

Question

我们如何在 ggplot2 中自定义面板/子图的位置？

具体来说，我有一个分组的时间序列，我想为每个时间序列生成 1 个子图，其中包含子图的自定义位置，不一定在网格中。
facet_grid()或 facet_wrap()函数不提供面板位置的完全自定义，因为它使用网格。

library(tidyverse)

df = data.frame(group = LETTERS[1:5],
                x = c(1,2,3,1.5,2.5),
                y =c(2,1,2,3,3),
                stringsAsFactors = F)%>%
  group_by(group)%>%
  expand_grid(time = 1:20)%>%
  ungroup()%>%
  mutate(dv = rnorm(n()))%>%
  arrange(group,time)

## plot in grid          
df%>%                  
ggplot()+
  geom_line(aes(x=time,y=dv))+
  facet_grid(~group)

## plot with custom x, y position
## Is there an equivalent of facet_custom()?             
df%>%                  
ggplot()+
  geom_line(aes(x=time,y=dv))+
  facet_custom(~group, x.subplot = x, y.subplot = y)

仅供引用:这个数据集只是一个例子。我的数据是脑电图数据，其中每组代表一个电极(最多 64 个)，我想根据电极在头部的位置绘制每个电极的脑电图信号。

Answer 1

好吧，我想这不再是真正的“分面图”了。因此，我认为那里没有特定的功能。

但是你可以使用神奇的patchwork包，特别是 wrap_plots 中的布局选项.

正如主要包作者 Thomas 在小插图中所描述的，以下选项使用 area()可能有点冗长，但它会为您提供有关定位所有图的完整编程选项。

library(tidyverse)
library(patchwork)

mydf <- data.frame(
  group = LETTERS[1:5],
  x = c(1, 2, 3, 1.5, 2.5),
  y = c(2, 1, 2, 3, 3),
  stringsAsFactors = F
) %>%
  group_by(group) %>%
  expand_grid(time = 1:20) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(dv = rnorm(n())) %>%
  arrange(group, time)

## plot in grid
mylist <- 
  mydf %>% 
  split(., .$group) 

p_list <- 
  map(1:length(mylist), function(i){
  ggplot(mylist[[i]]) +
    geom_line(aes(x = time, y = dv)) +
    ggtitle(names(mylist)[i]) 
  }
  )

layout <- c(
  area(t = 1, l = 1, b = 2, r = 2),
  area(t = 2, l = 3, b = 3, r = 4),
  area(t = 3, l = 5, b = 4, r = 6),
  area(t = 4, l = 3, b = 5, r = 4),
  area(t = 5, l = 1, b = 6, r = 2)
)

wrap_plots(p_list, design = layout)

#> result not shown, it's the same as below

对于更具编程性的方法，一种选择是手动创建所需的“patch_area”对象。

t = 1:5
b = t+1
l = c(1,3,5,3,1)
r = l+1

list_area <- list(t = t, b = b, l = l, r = r)

class(list_area) <- "patch_area"

wrap_plots(p_list, design = list_area)

创建于 2020-04-22 由 reprex package (v0.3.0)