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1、细心整理R绘图课程：多图叠加及图形分页gaom在我们用R画图的时候时时遇到一种问题，就是我们简简洁单一个对象的图无法到达我们想要的结果。可能我们是一个对象但有多种展示，须要把多个图放在一起。也可能我们要画的是多个对象，但每个对象的图其实都是并行的。前面一种状况我理解为是多图叠加，即须要多张不同的图拼凑到一张图中。后面的状况我理解为是图形分页，即把类似的图形有序的排列展示给大家看。今日我们探讨的主题就是如何去解决上述的两种状况。首先，我们针对第一种状况。其实第一种状况我们还是要划分一下。多图叠加，其中的叠是指我们的绘图中两张或多张不同的图整合到一种图中，共用一个坐标轴。比方一张柱状图，一张曲线图
2、合并到一张图中。而其中的加那么是指我们想合并的图之间无法共用坐标轴，我们只能在一张图中划分不同的区域加须要的多张图放置进去。光说不练假把式，今日我们就找几个实例展示一下，让大家看下我们假如处理这种常见的问题。library(ggplot2)#这次主要是用ggplot来处理data-read.table(file = C:/Users/gaom/Desktop/R语言绘图：多图叠加和图形分页/test_data2.txt,header=F,stringsAsFactors=F,sep = t)#因为文件中有数字也有字符，所以建议加上stringsAsFactors=F。head(data)# V
3、1 V2 V3 V4# 1 1 0.15415052 0.7645350 A# 2 2 0.09278940 0.7763482 A# 3 3 0.01666104 0.8422627 A# 4 4 0.01519319 0.7630589 A# 5 5 0.16605095 0.8263706 A# 6 6 0.13892152 0.7597543 Adim(data)# 1 48 4第一列是染色体名，其次列和第三列分别是两种计算结果，具体意义短暂不予理睬。第四列是染色体的区域，100000表示1到100000，200000表示100001到200000。我们大致知道数据构造即可。下面我们起
4、先画图p1-ggplot(data)+geom_bar(aes(x=data$V1,y=data$V3,fill = data$V4,group = data$V4),position = dodge,stat = identity,colour = black)+scale_x_continuous(breaks = 1:12)#加上position=dodge后会每条染色体分成四个柱子，加上colour = black，那么每个柱子的边框为黑色。p1 上面已经有对应的柱状图了，下面再依据第一列和第三列画点线图。p2-ggplot(data)+geom_line(aes(x=data$V1,
5、y=data$V2,colour = data$V4)+scale_x_continuous(breaks = 1:12)#这里可以留意跟柱状图不一样了，用的是colour，不是fill。p2分开的两张图我们都做好了，下面就是叠加了。首先我们看到这里的数据其实都是data，换句话说就是他们其实可以共用坐标轴的。所以这种状况在ggplot当中叠起来很简洁。data,5=whitep3-ggplot(data)+geom_bar(aes(x=data$V1,y=data$V3,group = data$V4),fill = data$V5,position = dodge,stat = ident
6、ity,colour = black)+geom_line(aes(x=data$V1,y=data$V2,colour = data$V4)+scale_x_continuous(breaks = 1:12)#为了能看到线图，所以这里把填充颜色改成了白色，这里大家留意一下fill的位置，跟之前的fill运用有些区分p3这里说完了叠，再说说加。下面我们就简洁的把上面两张图加到一张图中。library(gridExtra)grid.arrange(p1,p2,ncol = 2,widths=c(1,1)#widths表示横向两图的比例grid.arrange(p1,p2,nrow = 2,hei
7、ghts = c(1,2)#heights表示两图纵向的比例grid.arrange(p1,p2,p1,p2,ncol =2,nrow =2)#ncol和nrow表示图形摆放方式grid.arrange(p1,p2,p1,p2,ncol =2,layout_matrix = cbind(c(1,1,1), c(2,3,4)#layout_matrix中的1,2,3,4分别对应前面四个对象 除了上述状况，坚信大家还会遇到另外一种，比方上述四个图拼在一起。而我们只有三个图，可能右上角或左上角是空白的。这个怎么办呢？kong- ggplot()+geom_blank(aes(1,1)+ theme(
8、plot.background = element_blank(), panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank(),panel.border = element_blank(), panel.background = element_blank(),axis.title.x = element_blank(), axis.title.y = element_blank(),axis.text.x = element_blank(), axis.text.y = element_blank(),axi
9、s.ticks = element_blank(), axis.line = element_blank()#这里其实就是建立了一个完全空白的图片grid.arrange(p2,kong,p1,p2,ncol =2 ,nrow =2,widths = c(2,1),heights = c(1,2)上述了这些就是一般常见的图层叠加了。当然，假如大家还想发散的话，可以再参考一些ggExtra这个包，你会发觉更多乐趣。好了，除了刚刚的叠加，下面我们再说说分页。这方面在ggplot中就显得很简洁了。p4-ggplot(data)+geom_bar(aes(x=data$V1,y=data$V3,fil
10、l = data$V4,group = data$V4),position = dodge,stat = identity,colour = black)+scale_x_continuous(breaks = 1:12)+facet_grid(V4)#这是依据分组来分页的p4p5-ggplot(data)+geom_bar(aes(x=data$V1,y=data$V3,fill = data$V4,group = data$V4),position = dodge,stat = identity,colour = black)+scale_x_continuous(breaks = 1:1
11、2)+facet_wrap(V1,ncol = 3)#这个是依据染色体的，同时也能通过ncol和nrow来调控布局p5facet_grid相对facet_wrap而言可以应用多个标准进展分页。但从布局角度个人觉得facet_wrap更好。p6-ggplot(data)+geom_bar(aes(x=data$V1,y=data$V3,fill = data$V4,group = data$V4),position = dodge,stat = identity,colour = black)+scale_x_continuous(breaks = 1:12)+facet_grid(V1V4)#这是依据分组来分页的p6
