在R中的一张图上绘制多个图？

机器算法验证 r 数据可视化
2022-03-06 00:18:27

使用以下代码，我尝试在R. 我对这个图不满意，因为图之间有很多空间，因此图的宽度不足以分析图。

  1. 有人可以帮我制作一个有四个图的漂亮图表吗？

  2. 如何保持 x 轴标签从 1 到 10 而不是默认的 5 个标签？

数据：

a1：11.013 13.814 13.831 13.714 13.787 13.734 13.778 13.771 13.823 13.659

a2：5.181 7.747 8.314 8.061 7.920 8.153 8.540 8.845 7.881 8.301

我对 b1、c1 和 d1 使用了 a1 数据；b2、c2 和 d2 的 a2 数据仅用于此处。

数字：

在此处输入图像描述

代码：

        op=par(mfrow=c(4,1), mar=c(5.5,5.1,4.1,2.1))
        plot(a1, type="b", ylim=c(0,14.5), xlab="Time (secs)", ylab="", cex.axis=1.4, cex.lab=1.3,cex=1.2,lwd=2.5,col="red1",lty=2,pch=1, main="A")
        lines(a2,type="b",pch=3,lty=3,col="darkblue",lwd=2.5,cex=1.2)
        par(xpd=T)
        legend(1,26.5,c("X","Y"),bty="n",horiz=T,cex=1.5,col=c("red1","darkblue"),text.col=c("red1","darkblue"),pch=c(1,3),lty=c(2,3),x.intersp=0.4,adj=0.2)
        plot(b1, type="b", ylim=c(0,14.5), xlab="Time (secs)", ylab="", cex.axis=1.4, cex.lab=1.3,cex=1.2,lwd=2.5,col="red1",lty=2,pch=1, main="B")
        lines(b2,type="b",pch=3,lty=3,col="darkblue",lwd=2.5,cex=1.2)
        plot(c1, type="b", ylim=c(0,14.5), xlab="Time (secs)", ylab="", cex.axis=1.4, cex.lab=1.3,cex=1.2,lwd=2.5,col="red1",lty=2,pch=1, main="C")
        lines(c2,type="b",pch=3,lty=3,col="darkblue",lwd=2.5,cex=1.2)
        plot(d1/1000, type="b", ylim=c(0,14.5), xlab="Time (secs)", ylab="", cex.axis=1.4, cex.lab=1.3,cex=1.2,lwd=2.5,col="red1",lty=2,pch=1, main="D")
        lines(d2,type="b",pch=3,lty=3,col="darkblue",lwd=2.5,cex=1.2)
   > mtext("Price", side=2, at=100,line=3,cex=1.1)
4个回答

如果您想坚持使用您一直使用的方法，那么您可能需要学习 layout() 命令。一些其他的细节变化，你可以让图表更接近。您还可以将图表之间变化的独特事物放在列表中（如数据和边距），然后循环。此外，您会注意到我使用 direct axis() 命令制作了底部轴，以便您可以控制项目的去向。

layout(matrix(1:5, ncol = 1), widths = 1,
        heights = c(1,5,5,5,7), respect = FALSE)
par(mar=c(0, 4, 0, 0))
plot(1, type = 'n', axes = FALSE, bty = 'n', ylab = '')
legend('left', , c("X","Y"), bty="n", horiz=T, cex=1.5, col=c("red1","darkblue"), text.col=c("red1","darkblue"), pch=c(1,3), lty=c(2,3), x.intersp=0.4,adj=0.2)
par(mar=c(0, 4, 2, 1), bty = 'o')
plot(a1, type="b", ylim=c(0,14.5), xlab="Time (secs)", ylab="", xaxt = 'n', cex.axis=1.4, cex.lab=1.3,cex=1.2, lwd=2.5, col="red1", lty=2, pch=1, main="A")
lines(a2,type="b",pch=3,lty=3,col="darkblue",lwd=2.5,cex=1.2)
par(xpd=T)
plot(b1, type="b", ylim=c(0,14.5), xlab="Time (secs)", ylab="", xaxt = 'n', cex.axis=1.4, cex.lab=1.3,cex=1.2,lwd=2.5,col="red1",lty=2,pch=1, main="B")
lines(b2,type="b",pch=3,lty=3,col="darkblue",lwd=2.5,cex=1.2)
plot(c1, type="b", ylim=c(0,14.5), xlab="Time (secs)", ylab="", xaxt = 'n', cex.axis=1.4, cex.lab=1.3,cex=1.2,lwd=2.5,col="red1",lty=2,pch=1, main="C")
lines(c2,type="b",pch=3,lty=3,col="darkblue",lwd=2.5,cex=1.2)
par(mar=c(4, 4, 2, 1))
plot(d1/1000, type="b", ylim=c(0,14.5), xlab="Time (secs)", ylab="", xaxt = 'n', cex.axis=1.4, cex.lab=1.3,cex=1.2,lwd=2.5,col="red1",lty=2,pch=1, main="D")
lines(d2,type="b",pch=3,lty=3,col="darkblue",lwd=2.5,cex=1.2)
mtext("Price", side=2, at=40,line=2.5,cex=1.1)
axis(1, 1:10, cex.axis = 1.4)

剧情

我应该注意，我真的没有尽我所能把它做得更好，而不是制作第一个虚拟图，我可以在第一帧中设置足够的空间。不幸的是，mar() 设置尝试填充框架，并且上边距会影响图表上方标签的距离，所以我必须使用 mtext() 或 text() 制作所有标签，而不仅仅是使用情节中的主要设置，我不想那样做

我建议学习 lattice 图形包。我可以用几行来接近你想要的。首先，将数据打包到数据框中，如下所示：

dat <- data.frame (x=rep (1:10, 8), y=c(a1, a2, b1, b2, c1, c2, d1, d2),
        var=factor (rep (c("X", "Y"), each=10)),
        graph=factor (rep (c("A", "B", "C", "D"), each=20)))

产生：

    x           y var graph
1   1 0.556372979   X     A
2   2 0.754257646   X     A
3   3 0.815432905   X     A
4   4 0.559513013   X     A
5   5 0.763368168   X     A
6   6 0.426415259   X     A
7   7 0.597962532   X     A
8   8 0.723780143   X     A
9   9 0.228920116   X     A
10 10 0.607378894   X     A
11  1 0.865114425   Y     A
12  2 0.919804947   Y     A
13  3 0.437003794   Y     A
14  4 0.203349303   Y     A
15  5 0.620425977   Y     A
16  6 0.703170299   Y     A
17  7 0.174297656   Y     A
18  8 0.698144659   Y     A
19  9 0.732527016   Y     A
20 10 0.778057398   Y     A
21  1 0.355583032   X     B
22  2 0.015765144   X     B
23  3 0.315004753   X     B
24  4 0.257723585   X     B
25  5 0.506324279   X     B
26  6 0.028634427   X     B
27  7 0.475360443   X     B
28  8 0.577119754   X     B
29  9 0.709063777   X     B
30 10 0.308695235   X     B
31  1 0.852567748   Y     B
32  2 0.938889121   Y     B
33  3 0.080869739   Y     B
34  4 0.732318482   Y     B
35  5 0.325673156   Y     B
36  6 0.378161864   Y     B
37  7 0.830962248   Y     B
38  8 0.990504039   Y     B
39  9 0.331377188   Y     B
40 10 0.448251682   Y     B
41  1 0.967255983   X     C
42  2 0.722894624   X     C
43  3 0.039523960   X     C
44  4 0.003774719   X     C
45  5 0.218605160   X     C
46  6 0.722304874   X     C
47  7 0.576140686   X     C
48  8 0.108219812   X     C
49  9 0.258440127   X     C
50 10 0.739656846   X     C
51  1 0.528278201   Y     C
52  2 0.104415716   Y     C
53  3 0.966076056   Y     C
54  4 0.504415150   Y     C
55  5 0.655384900   Y     C
56  6 0.247340395   Y     C
57  7 0.193857228   Y     C
58  8 0.019133583   Y     C
59  9 0.799404908   Y     C
60 10 0.159209090   Y     C
61  1 0.422574508   X     D
62  2 0.823192614   X     D
63  3 0.808715876   X     D
64  4 0.770499188   X     D
65  5 0.049138399   X     D
66  6 0.747017767   X     D
67  7 0.239916970   X     D
68  8 0.152777362   X     D
69  9 0.052862276   X     D
70 10 0.937605577   X     D
71  1 0.850112019   Y     D
72  2 0.675407232   Y     D
73  3 0.273276166   Y     D
74  4 0.455995477   Y     D
75  5 0.695497498   Y     D
76  6 0.688414035   Y     D
77  7 0.454013633   Y     D
78  8 0.874853452   Y     D
79  9 0.568746031   Y     D

然后，使用 lattice 的xyplot：

library (lattice)
xyplot (y ~ x | graph, groups=var, data=dat, type="o",
        layout=c(1, 4), as.table=T, xlab="Time (secs)", ylab="Price")

这产生了一个很好的图表，如：

在此处输入图像描述

编辑：

如果你想有不同的符号和线条并在你的图例中显示，它会变得很复杂，因为你实际上是自己构建图例，如果你自己没有覆盖它们，你必须知道如何获得默认的格子颜色：

my.text <- levels (dat$var)
my.lty <- c(2, 3)
my.pch <- c(1, 2)
my.col <- trellis.par.get ("superpose.symbol")$col[1:2]
xyplot (y ~ x | graph, groups=var, data=dat, type="o", pch=my.pch, lty=my.lty,
        main="Main Title", layout=c(1, 4), as.table=T, xlab="Time (secs)", ylab="Price",
        key=list (columns=2, text=list (my.text), points=list (pch=my.pch, col=my.col)))

在此处输入图像描述

编辑2：

如果这两个类别真的像“X”和“Y”那么简单，您可以简化代码和图形：

xyplot (y ~ x | graph, groups=var, data=dat, type="o", pch=c("X", "Y"), cex=1.25, lty=c(2, 3),
        layout=c(1, 4), as.table=T, xlab="Time (secs)", ylab="Price")

它将使用“X”和“Y”作为点符号。您根本不需要图例，然后可以将更多空间用于图表本身。（另一方面，您可能不喜欢这种外观，或者可能会发现更难确定点的确切中心，尽管这不是问题，因为线穿过每个点。）

编辑 3：

实际上，您应该strip=F, strip.left=T,在图中添加，将 A、B、C、D 标签放在图的左侧，这样可以在长图上留出更多空间，如下所示：

xyplot (y ~ x | graph, groups=var, data=dat, type="o", pch=my.pch, lty=my.lty,
        main="Main Title", layout=c(1, 4), as.table=T, xlab="Time (secs)", ylab="Price",
        strip.left=T, strip=F,
        key=list (columns=2, text=list (my.text), points=list (pch=my.pch, col=my.col),
        lines=list (lty=my.lty, col=my.col)))

在此处输入图像描述

ggplot2这是一个包含所需图例行为的@Brandon 解决方案版本：

dat <- data.frame (x=rep (1:10, 8), y=runif(80),
        var=factor (rep (c("X", "Y"), each=10)),
        graph=factor (rep (c("A", "B", "C", "D"), each=20)))

ggplot(data = dat,aes(x = x, y = y)) + 
    facet_wrap(~graph,nrow = 4) + 
    geom_point(aes(shape = var)) + 
    geom_line(aes(colour = var, group = var)) + 
    labs(x = NULL, y = NULL, shape = "", colour = "") + 
    theme_bw() + 
    opts(legend.position = "top", legend.direction = "horizontal")

在此处输入图像描述

我发现传说在 中要容易得多ggplot2，但是 YMMV.

编辑

在评论中解决几个问题。要指定特定的点或线类型，您可以使用scale_aesthetic_manualwhere aestheticis either shape,linetype等。例如：

ggplot(data = dat,aes(x = x, y = y)) + 
    facet_wrap(~graph,nrow = 4) + 
    geom_point(aes(shape = var)) + 
    geom_line(aes(colour = var, linetype = var, group = var)) + 
    labs(x = NULL, y = NULL, shape = "", colour = "", linetype = "") + 
    scale_shape_manual(values = 4:5) +
    theme_bw() + 
    opts(legend.position = "top", legend.direction = "horizontal")

通过更改主题中的设置来更改各种轴标签的大小，通常使用opts(). 例如：

ggplot(data = dat,aes(x = x, y = y)) + 
    facet_wrap(~graph,nrow = 4) + 
    geom_point(aes(shape = var)) + 
    geom_line(aes(colour = var, linetype = var, group = var)) + 
    labs(x = "X Label", y = "Y Label", shape = "", colour = "", linetype = "") + 
    theme_bw() + 
    opts(legend.position = "top", legend.direction = "horizontal",
         axis.text.x = theme_text(size = 15),axis.title.y = theme_text(size = 25, angle = 90))

您真的应该深入研究该网站和他的书以获取更多信息。

与韦恩的回答类似，我也会使用不同的包，即ggplot2 

library(ggplot2) 

df <- data.frame(
parameter=runif(300),
Time=1:300,
split=sample(c(1:4),300,replace=T),
split2=sample(c(1:2),300,replace=T)
)

ggplot(df, aes(Time, parameter, colour=as.factor(split2))) + 
geom_line() + 
facet_wrap(~split,nrow=4)

这给了我们一个类似的图表：

在此处输入图像描述

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