ggplot2学习笔记之图形排列

R语言基本绘图函数中可以利用par()以及layout()来进行图形排列，但是这两个函数对于ggplot图则不太适用，本文主要讲解如何对多ggplot图形多页面进行排列。主要讲解如何利用包gridExtra、cowplot以及ggpubr中的函数进行图形排列。

绘制图形

#load packageslibrary(gridExtra)
library(cowplot)
library(ggpubr)#dataset ToothGrowth and mtcarsmtcars$name <- rownames(mtcars)
mtcars$cyl <- as.factor(mtcars$cyl)
head(mtcars[, c("name", "wt","mpg", "cyl")])

#First let's create some plots#Box plot(bxp)bxp <- ggboxplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", color = "dose", palette = "jco")#Dot plot(dp)dp <- ggdotplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", color = "dose", palette = "jco", binwidth = 1)#An ordered Bar plot(bp)bp <- ggbarplot(mtcars, x="name", y="mpg", fill="cyl", #change fill color by cyl color="white", #Set bar border colors to white palette = "jco", #jco jourbal color palette sort.val = "asc", #Sort the value in ascending order sort.by.groups = TRUE, #Sort inside each group x.text.angle=90 #Rotate vertically x axis texts )bp+font("x.text", size = 8)

#Scatter plots(sp)sp <- ggscatter(mtcars, x="wt", y="mpg", add = "reg.line", #Add regression line conf.int = TRUE, #Add confidence interval color = "cyl", palette = "jco",#Color by group cyl shape = "cyl" #Change point shape by groups cyl )+ 
stat_cor(aes(color=cyl), label.x = 3) #Add correlation coefficientsp

图形排列

多幅图形排列于一面

• ggpubr::ggarrange()

ggarrange(bxp, dp, bp+rremove("x.text"), labels = c("A", "B", "C"), ncol = 2, nrow = 2)

• cowplot::plot.grid()

plot_grid(bxp, dp, bp+rremove("x.text"), labels = c("A", "B", "C"), ncol = 2, nrow = 2)

• gridExtra::grid.arrange()

grid.arrange(bxp, dp, bp+rremove("x.text"), ncol=2, nrow=2)

排列图形注释

• ggpubr::annotate_figure()

figure <- ggarrange(sp, bp+font("x.text", size = 10), ncol = 1, nrow = 2)annotate_figure(figure, top=text_grob("Visualizing mpg", color = "red", 
face = "bold", size=14), bottom = text_grob("Data source:\n mtcars data set", 
color = "blue", hjust = 1, x=1, face = "italic", size=10), left = text_grob("Figure arranged using ggpubr", color = "green", rot = 90), right = "I'm done, thanks :-)!", fig.lab = "Figure 1", fig.lab.face = "bold")

绘图面板对齐

• 绘制生存曲线

library(survival)
head(colon[, c(1:4)])#Fit survival curvesfit <- survfit(Surv(time, status)~adhere, data = colon)
library(survminer)
ggsurv <- ggsurvplot(fit, data = colon, palette = "jco", #jco palette pval = TRUE, pval.coord=c(500, 0.4), #Add p-value risk.table = TRUE #Add risk table)names(ggsurv)

## [1] "plot" "table" "data.survplot" "data.survtable"

ggsurv是一个包含两部分的list

• plot：生存曲线

• table：风险表
  可以用ggarrange()进行排列这两者

ggarrange(ggsurv$plot, ggsurv$table, heights = c(2, 0.7), ncol = 1, nrow = 2)

上图中的坐标轴没有对齐，可以通过参数align来设置

ggarrange(ggsurv$plot, ggsurv$table, heights = c(2, 0.7), ncol = 1, nrow = 2, align = "v")

改变排列图的行列

设置面板为两行两列，其中sp占据第一行的两列，bxp以及dp置于第二行的两列

ggarrange(sp, #First row with scatter plot(sp) ggarrange(bxp, dp, ncol = 2, labels = c("B","C")),#Second row with box and dot plot nrow = 2, labels = "A" #Labels of the scatter plot)

R包cowplot

cowplot::ggdraw()可以将图形置于特定位置, ggdraw()首先会初始化一个绘图面板， 接下来draw_plot()则是将图形绘制于初始化的绘图面板中，通过参数设置可以将图形置于特定位置。

draw_plot(plot, x=0, y=0, width=1, height=1)

其中：

• plot:将要放置的图形

• x,y:控制图形位置

• width,height:图形的宽度和高度

• draw_plot_label():为图形添加标签

draw_plot_label(label, x=0, y=1, size=16, ...)

其中：

• label:标签

• x,y:控制标签位置

• size:标签字体大小

下面通过一个例子来讲解如何将多个图形放置在特定的位置。

ggdraw()+ draw_plot(bxp, x=0, y=0.5, width=0.5, height = 0.5)+
draw_plot(dp, x=0.5, y=0.5, width = 0.5, height = 0.5)+ 
draw_plot(bp, x=0, y=0, width = 1.5, height = 0.5)+ 
draw_plot_label(label = c("A", "B", "C"), size = 15, x=c(0, 0.5, 0), y=c(1, 1, 0.5))

R包gridExtra

gridExtra::arrangeGrop()改变行列分布

下面将sp置于第一行并横跨两列，而bxp和dp分别分布于第二行两列

grid.arrange(sp, #First row with one plot spaning over 2 columnsarrangeGrob(bxp, dp, ncol = 2), #Second row with 2plots in 2 different columns nrow=2) #number of rows

也可以通过函数grid.arrange中的layout_matrix来设置复杂的图形布局

grid.arrange(bp, #bar plot spaning two columns bxp, sp, #box plot amd scatter plot ncol=2, nrow=2, layout_matrix=rbind(c(1, 1), c(2, 3)))

要相对grid.arrange()以及arrangeGrob()的输出进行注释，首先要利用as_ggplot()将其转化为ggplot图形，进而利用函数draw_plot_label()对其进行注释。

gt <- arrangeGrob(bp, bxp, sp, layout_matrix = rbind(c(1,1),c(2, 3)))
p <- as_ggplot(gt)+ 
draw_plot_label(label = c("A", "B", "C"), size = 15, x=c(0, 0, 0.5), y=c(1, 0.5, 0.5))
p

R包grid

R包grid中的grid.layout()可以设置复杂的图形布局，viewport()可以定义一个区域用来安置图形排列，print()则用来将图形置于特定区域。 总结起来步骤如下：

• 创建图形p1,p2,p3,…

• grid.newpage()创建一个画布

• 创建图形布局，几行几列

• 定义布局的矩形区域

• print：将图形置于特定区域

library(grid)#Move to a new pagegrid.newpage()#Create layout:nrow=3, ncol=2pushViewport(viewport(layout = grid.layout(nrow=3, ncol=2)))#A helper function to define a region on the layoutdefine_region <- function(row, col){ 
viewport(layout.pos.row = row, layout.pos.col = col)}#Arrange the plotsprint(sp, vp=define_region(row=1, col=1:2)) #Span over two columnsprint(bxp, vp=define_region(row=2, col=1))print(dp, vp=define_region(row=2, col=2))print(bp+rremove("x.text"), vp=define_region(row=3, col=1:2))

设置共同图例

ggpubr::ggarrange()可以为组合图形添加共同图例

• common.legeng=TRUE:在图形旁边添加图例

• legend：指定legend的位置，主要选项有：top、bottom、left、right。

ggarrange(bxp, dp, labels = c("A", "B"), common.legend = TRUE, legend = "bottom")

含有边际密度图的散点图

sp <- ggscatter(iris, x="Sepal.Length", y="Sepal.Width", color="Species", 
palette = "jco", size=3, alpha=0.6)+border()#Marginal density plot of x(top panel) and y(right panel)xplot <- ggdensity(iris, "Sepal.Length", fill="Species",palette = "jco")
yplot <- ggdensity(iris, "Sepal.Width", fill="Species", palette = "jco")+rotate()#Clean the plotsxplot <- xplot+clean_theme()
yplot <- yplot+clean_theme()#Arrange the plotsggarrange(xplot, NULL, sp, yplot, ncol = 2, nrow = 2, align = "hv", widths = c(2, 1), 
heights = c(1, 2), common.legend = TRUE)

ggplot图、文本、表格组合

density.p <- ggdensity(iris, x="Sepal.Length", fill="Species", palette = "jco")#Compute the summary table of Sepal.Lengthstable <- desc_statby(iris, measure.var = "Sepal.Length", grps = "Species")
stable <- stable[, c("Species", "length", "mean", "sd")]#Summary table plot, medium and themestable.p <- ggtexttable(stable, rows = NULL, theme = ttheme("mOrange"))
text <- paste("iris data set gives the measurements in cm", "of the variables sepal length and width", "and petal length and width, respectively,", "for 50 flowers from each of 3 species of iris.", "The species are Iris setosa, versicolor, and virginica.", sep = " ")
text.p <- ggparagraph(text = text, face = "italic", size = 11, color = "black")#Arrange the plots on the same pageggarrange(density.p, stable.p, text.p, ncol = 1, nrow = 3, heights = c(1, 0.5, 0.3))

ggplot图形中嵌入图形元素

ggplot2::annotation_custom()可以添加各种图形元素到ggplot图中

annotation_custom(grob, xmin, xmax, ymin, ymax)

其中：

• grob:要添加的图形元素

• xmin, xmax: x轴方向位置（水平方向）

• ymin, ymax: y轴方向位置（竖直方向）

ggplot图形中添加table

density.p+annotation_custom(ggplotGrob(stable.p), xmin = 5.5, xmax = 8, ymin = 0.7)

ggplot图形中添加box plot

sp <- ggscatter(iris, x="Sepal.Length", y="Sepal.Width", color = "Species", palette = "jco", size = 3, alpha=0.6)
xbp <- ggboxplot(iris$Sepal.Length, width = 0.3, fill = "lightgray")+ rotate()+theme_transparent()
ybp <- ggboxplot(iris$Sepal.Width, width = 0.3, fill="lightgray")+theme_transparent()# Create the external graphical objects# called a "grop" in Grid terminologyxbp_grob <- ggplotGrob(xbp)
ybp_grob <- ggplotGrob(ybp)#place box plots inside the scatter plotxmin <- min(iris$Sepal.Length)
xmax <- max(iris$Sepal.Length)
ymin <- min(iris$Sepal.Width)
ymax <- max(iris$Sepal.Width)
yoffset <- (1/15)*ymax
xoffset <- (1/15)*xmax# Insert xbp_grob inside the scatter plotsp+annotation_custom(grob = xbp_grob, xmin = xmin, xmax = xmax, 
ymin = ymin-yoffset, ymax = ymin+yoffset)+# Insert ybp_grob inside the scatter plotannotation_custom(grob = ybp_grob, xmin = xmin-xoffset, 
xmax=xmin+xoffset, ymin=ymin, ymax=ymax)

ggplot图形添加背景

#import the imageimg.file <- system.file(file.path("images", "background-image.png"), package = "ggpubr")img <- png::readPNG(img.file)

利用ggpubr::background_image()为ggplot图形添加背景图

library(ggplot2)
library(ggpubr)
ggplot(iris, aes(Species,Sepal.Length))+
background_image(img)+
geom_boxplot(aes(fill=Species), color="white")+ fill_palette("jco")

修改透明度

ggplot(iris, aes(Species,Sepal.Length))+
background_image(img)+geom_boxplot(aes(fill=Species), color="white", alpha=0.5)+ 
fill_palette("jco")

作者：taoyan
链接：https://www.jianshu.com/p/d46cf6934a2f