r - 在多面 ggplot2 图中独立定位两个图例

Question

我有一个由 ggplot2 生成的图，其中包含两个图例。这传说的放置不理想，所以我想调整他们。我一直在尝试模仿中显示的方法 the answer to "How do I position two legends independently in ggplot" .该答案中显示的示例有效。但是，我无法获得适用于我的情况的方法。

我正在使用 R 2.15.3 (2013-03-01)、ggplot2_0.9.3.1、lattice_0.20-13、gtable_0.1.2、gridExtra_0.9.1在 Debian 挤压上。

考虑 minimal.R 生成的图。这类似于我的实际情节。

########################
minimal.R
########################

get_stat <- function()
  {
    n = 20
    q1 = qnorm(seq(3, 17)/20, 14, 5)
    q2 = qnorm(seq(1, 19)/20, 65, 10)
    Stat = data.frame(value = c(q1, q2),
      pvalue = c(dnorm(q1, 14, 5)/max(dnorm(q1, 14, 5)), d = dnorm(q2, 65, 10)/max(dnorm(q2, 65, 10))),
      variable = c(rep('true', length(q1)), rep('data', length(q2))))
    return(Stat)
  }

stat_all<- function()
{
  library(ggplot2)
  library(gridExtra)
  stathuman = get_stat()
  stathuman$dataset = "human"
  statmouse = get_stat()
  statmouse$dataset = "mouse"
  stat = merge(stathuman, statmouse, all=TRUE)
  return(stat)
}

simplot <- function()
  {
    Stat = stat_all()
    Pvalue = subset(Stat, variable=="true")
    pdf(file = "CDF.pdf", width = 5.5, height = 2.7)
    stat = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) +
      theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) +
        scale_x_continuous("Negative log likelihood") +
          scale_y_continuous("Proportion $<$ x") +
            facet_grid(~ dataset, scales='free') +
              scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type",
                                  labels=c("Gene segments", "Model"), guide=guide_legend(override.aes = list(size = 2))) +
                geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) +
                  scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c(""))
    print(stat)
    dev.off()
  }

simplot()

这导致了以下情节。可以看出，数据类型和 Pvalue 图例位置不佳。我将这段代码修改为minimal2.R.

对于应该将图例放在顶部的版本 1，代码运行没有错误，但没有显示图例。

编辑:显示了两个框，一个在另一个上方。顶一个是空白的。如果我没有按照@baptiste 的建议在 grid.arrange() 中设置高度，然后图例和情节都放在底部的盒子里。如果我按所示设置高度，则看不到图例。

EDIT2:似乎额外的空白框是由 grid.newpage 调用的，这是我从之前的问题中复制的。我不确定它为什么在那里。如果我不使用那条线，那么我只会得到一个框/一页。

在版本 2 中，我得到了这个错误。

Error in UseMethod("grid.draw") :
  no applicable method for 'grid.draw' applied to an object of class "c('gg', 'ggplot')"
Calls: simplot -> grid.draw

编辑:如果我按照@baptiste 的建议使用print(plotNew)，则会出现以下错误

Error in if (empty(data)) { : missing value where TRUE/FALSE needed 
Calls: simplot ... facet_map_layout -> facet_map_layout.grid -> locate_grid.

我试图弄清楚这里发生了什么，但找不到太多相关信息。

注意事项:

1. 我不确定为什么会出现楼梯效果经验累积分布函数。我相信有一个明显的解释。请知道的请赐教。

2. 我愿意考虑此代码的替代方案，甚至是 ggplot2生成此图，如果有人可以提出替代方案，例如matplotlib，我从未认真试验过它。

3. 添加

   print(ggplot_gtable(ggplot_build(stat2)))
   

   minimal2.R 给我

   TableGrob (7 x 7) "layout": 12 grobs
       z     cells       name                                 grob
   1   0 (1-7,1-7) background       rect[plot.background.rect.186]
   2   1 (3-3,4-4)  strip-top absoluteGrob[strip.absoluteGrob.135]
   3   2 (3-3,6-6)  strip-top absoluteGrob[strip.absoluteGrob.141]
   4   5 (4-4,3-3)     axis-l  absoluteGrob[GRID.absoluteGrob.129]
   5   3 (4-4,4-4)      panel                gTree[GRID.gTree.155]
   6   4 (4-4,6-6)      panel                gTree[GRID.gTree.169]
   7   6 (5-5,4-4)     axis-b  absoluteGrob[GRID.absoluteGrob.117]
   8   7 (5-5,6-6)     axis-b  absoluteGrob[GRID.absoluteGrob.123]
   9   8 (6-6,4-6)       xlab          text[axis.title.x.text.171]
   10  9 (4-4,2-2)       ylab          text[axis.title.y.text.173]
   11 10 (4-4,4-6)  guide-box                    gtable[guide-box]
   12 11 (2-2,4-6)      title            text[plot.title.text.184]
   

   我不明白这种分割。谁能解释一下？做guide-box对应图例，怎么知道的？

这是我的代码的修改版本，minimal2.R。

########################
minimal2.R
########################

get_stat <- function()
  {
    n = 20
    q1 = qnorm(seq(3, 17)/20, 14, 5)
    q2 = qnorm(seq(1, 19)/20, 65, 10)
    Stat = data.frame(value = c(q1, q2),
      pvalue = c(dnorm(q1, 14, 5)/max(dnorm(q1, 14, 5)), d = dnorm(q2, 65, 10)/max(dnorm(q2, 65, 10))),
      variable = c(rep('true', length(q1)), rep('data', length(q2))))
    return(Stat)
  }

stat_all<- function()
{
  library(ggplot2)
  library(gridExtra)
  library(gtable)
  stathuman = get_stat()
  stathuman$dataset = "human"
  statmouse = get_stat()
  statmouse$dataset = "mouse"
  stat = merge(stathuman, statmouse, all=TRUE)
  return(stat)
}

simplot <- function()
  {
    Stat = stat_all()
    Pvalue = subset(Stat, variable=="true")
    pdf(file = "CDF.pdf", width = 5.5, height = 2.7)

    ## only include data type legend
    stat1 = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) +
      theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) +
        scale_x_continuous("Negative log likelihood") +
          scale_y_continuous("Proportion $<$ x") +
            facet_grid(~ dataset, scales='free') +
              scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type", labels=c("Gene segments", "Model"), guide=guide_legend(override.aes = list(size = 2))) +
                geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) +
                  scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c(""), guide=FALSE)

    ## Extract data type legend
    dataleg <- gtable_filter(ggplot_gtable(ggplot_build(stat1)), "guide-box")

    ## only include pvalue legend
    stat2 = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) +
      theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) +
        scale_x_continuous("Negative log likelihood") +
          scale_y_continuous("Proportion $<$ x") +
            facet_grid(~ dataset, scales='free') +
              scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type", labels=c("Gene segments", "Model"), guide=FALSE) +
                geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) +
                  scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c(""))

    ## Extract pvalue legend
    pvalleg <- gtable_filter(ggplot_gtable(ggplot_build(stat2)), "guide-box")

    ## no legends
    stat = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) +
      theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) +
        scale_x_continuous("Negative log likelihood") +
          scale_y_continuous("Proportion $<$ x") +
            facet_grid(~ dataset, scales='free') +
              scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type", labels=c("Gene segments", "Model"), guide=FALSE) +
                geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) +
                  scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c(""), guide=FALSE)

    ## Add data type legend: version 1 (data type legend should be on top)
    ## plotNew <- arrangeGrob(dataleg, stat, heights = unit.c(dataleg$height, unit(1, "npc") - dataleg$height), ncol = 1)

    ## Add data type legend: version 2 (data type legend should be somewhere in the interior)
    ## plotNew <- stat + annotation_custom(grob = dataleg, xmin = 7, xmax = 10, ymin = 0, ymax = 4)

    grid.newpage()
    grid.draw(plotNew)
    dev.off()
  }

simplot()

Answer 1

可以用 grid.arrange 和 arrangeGrob 来完成，但是要正确调整高度和宽度是一件很痛苦的事情。

grid.arrange(arrangeGrob(dataleg, pvalleg, nrow=1, ncol=2, widths=c(unit(1, "npc"), unit(5, "cm"))), stat, nrow=2, heights=c(unit(.2, "npc"), unit(.8, "npc")))

我通常更喜欢用适当的图例制作新图并使用这个新图例:

 h <- ggplot(data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10), c=factor(rbinom(10, 1,.5), labels=c("Gene segments", "Model")), d=factor("")), 
        aes(x=a, y=b)) +
   geom_line(aes(color=c), size=1.3) + geom_polygon(aes(fill=d)) +
   scale_color_manual(values=c("blue", "red"), name="Data type") + 
   scale_fill_manual(values="gray", name="P-value") 
 g_legend<-function(a.gplot){
   tmp <- ggplot_gtable(ggplot_build(a.gplot))
   leg <- which(sapply(tmp$grobs, function(x) x$name) == "guide-box")
   legend <- tmp$grobs[[leg]]
   return(legend)
 }
 legend <- g_legend(h)

 grid.arrange(stat, legend, nrow=1, ncol=2, widths=c(unit(.8, "npc"), unit(.2, "npc")))
 grid.arrange(legend, stat, nrow=2, ncol=1, heights=c(unit(.2, "npc"), unit(.8, "npc")))