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我是facet_wrap
的忠实粉丝。尽管在R中分割一个大数据框并绘制多个图并进行浏览的速度很快,但它并不是始终以纸质或幻灯片形式呈现的最佳工具。
我发现自己在比例,binwidths和字体大小上浪费了很多时间,最终在inkscape图上进行了修改。
有时我只是将我的数据框分割为许多数据框,并分别为每个图绘制。以后用multiplot
或手工加入。
我想知道是否可能有一种方法以几乎相同的方式进行ggplot调用(一个较大的df,其中一个因数列用于构面)或一种使ggplot从具有类似构图的数据帧(由我的构面分隔)中读取的方法因素。理想的输出应该是多个单个图,稍后我将在inkscape上对其进行编辑(并使用free_y
比例尺来减轻痛苦)
要清楚一点
df<-mtcars
ggplot(df,aes(df$mpg,df$disp,color=factor(cyl)))+
geom_point(aes(df$mpg,df$disp))+
facet_wrap( ~cyl)
最佳答案
您可以使用lapply
为cyl
的每个值创建一个包含一个图的列表:
# Create a separate plot for each value of cyl, and store each plot in a list
p.list = lapply(sort(unique(mtcars$cyl)), function(i) {
ggplot(mtcars[mtcars$cyl==i,], aes(mpg, disp, colour=factor(cyl))) +
geom_point(show.legend=FALSE) +
facet_wrap(~cyl) +
scale_colour_manual(values=hcl(seq(15,365,length.out=4)[match(i, sort(unique(mtcars$cyl)))], 100, 65))
})
scale_colour_manual
的所有值都包含在一个对
cyl
的调用中,则复杂的
ggplot
参数是一种为点标记着色的方式,与为点标记着色的方式相同。
# Fake data
set.seed(15)
dat = data.frame(group=rep(c("A","B","C"), each=100),
value=c(mapply(rnorm, 100, c(5,10,20), c(1,3,5))))
p.list = lapply(sort(unique(dat$group)), function(i) {
ggplot(dat[dat$group==i,], aes(value, fill=group)) +
geom_histogram(show.legend=FALSE, colour="grey20", binwidth=1) +
facet_wrap(~group) +
scale_fill_manual(values=hcl(seq(15,365,length.out=4)[match(i, sort(unique(dat$group)))], 100, 65)) +
scale_x_continuous(limits=range(dat$value)) +
theme_gray(base_size=15)
})
scale_y_continuous(limits = c(0,35))
,也可以通过编程找到所设置的任何binwidth的最大数量,然后将其输入
scale_y_continuous
。
# Arrange all three plots together
library(gridExtra)
do.call(grid.arrange, c(p.list, nrow=3))
关于r - ggplot2:将各个facet_wrap构面另存为单独的图对象,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33139247/
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