r语言数据可视化实例（R数据可视化）

前言

上一节讲的是如何使用 cowplot 包来对图形进行排列对齐，今天要讲的是，如何使用 patchwork 包来排列图形

patchwork 包主要针对的是 ggplot2 图形，也可以是其他图像系统绘制的图形。

patchwork 以一种简单的方式对图形进行排列和组合，不论多复杂的组合图形，都能确保图形之间正确对齐

安装 patchwork

install.packages("patchwork")

导入相关模块

library(ggplot2) library(patchwork)

示例

我们主要使用如下图形进行说明

p1 <- ggplot(mtcars) geom_point(aes(mpg, disp), colour = "#7fc97f") ggtitle('Plot 1') p2 <- ggplot(mtcars) geom_boxplot(aes(gear, disp, fill = factor(gear)), show.legend = FALSE) ggtitle('Plot 2') p3 <- ggplot(mtcars) geom_point(aes(hp, wt, colour = mpg)) scale_colour_gradientn( colours = c("#66c2a5", "#fc8d62", "#8da0cb")) ggtitle('Plot 3') p4 <- ggplot(mtcars) geom_bar(aes(gear, fill = factor(gear)), show.legend = FALSE) facet_wrap(~cyl) ggtitle('Plot 4')

1. 组合图形1.1 添加图形

patchwork 使用 来连接两个图形

p1 p2

拼凑多个图

patch <- p1 p2 p3 patch

1.1.1 添加非 ggplot 图形

有时候，你可能想要添加其他类型的图片，例如，grid 系统的图形对象

p1 grid::textGrob('Some really important text')

或者，gridExtra 的 tableGrob

p1 gridExtra::tableGrob(mtcars[1:10, c('mpg', 'disp')])

此外，对于 base 绘图系统，可以通过单边公式的方式来添加

p1 ~plot(mtcars$mpg, mtcars$disp, main = 'Plot 2', col = if_else(mtcars$disp > 250, "red", "green"))

我们可以看到，两幅图并没有对齐，要将 ggplot 图形和非 ggplot 图形对齐，需要使用 par() 函数来进行调整

非 ggplot 图形可以使用 wrap_elements() 函数来添加，可以进行更加灵活的控制，例如

old_par <- par(mar = c(0, 2, 0, 0), bg = NA) p1 wrap_elements(panel = ~plot(mtcars$mpg, mtcars$disp), clip = FALSE) par(old_par)

如果你想将非 ggplot 图放在最前面，例如

> grid::textGrob('Text on left side') p1 NULL

返回的是 NULL，这时，也需要使用 wrap_elements() 函数

wrap_elements(grid::textGrob('Text on left side')) p1

总的来说，对齐方式比 cowplot 更加复杂和繁琐

1.1.2 堆叠和包装

运算符只能简单地对图形进行组合，并不能提供任何布局信息，图片是以堆叠还是并列的方式排列。

因此，patchwork 提供了两个操作符：|：图形并列放置，即按行/：图形竖直堆叠，即按列

例如

p1 | p2

p1 / p2

这三个运算符的运算顺序与数学上一致，/ 和 | 比 优先级更高，最好的方式是使用小括号来区分组合优先级，例如

p1 / (p2 | p3)

1.1.3 组合函数

当我们需要处理绘图函数列表时，使用 来添加图形会显得很笨拙，wrap_plots() 允许传入一个绘图列表，或者每个绘图以参数的形式分开传递

wrap_plots(p1, p2, p3, p4) # 或者 wrap_plots(list(p1, p2, p3, p4))

1.2 左侧嵌套

上面的运算符都是将图形添加到左侧，例如

patch <- p1 p2 p3 patch

我们改变添加的顺序，图形会看起来不太一样

patch p3

这两种方式有什么不一样呢？因为 是按顺序逐个添加的， 的右侧图形需要与前面连接的图形串内的图形处于同一个嵌套级别。

对于 patch p3，相当于是 p1 p2 p3，而对于 p3 patch，patch 与 p3 处于同一嵌套级别

patchwork 还提供了一个 - 操作符来处理这种情况，其作为连接符而不是减号，两边的图形处于同一嵌套级别

patch - p3

或者使用 wrap_plots()，所有输入参数都处于同一级别

wrap_plots(patch, p3)

1.3 修改图形

在我们创建一个 patchwork 时，会返回最后一个添加的图形对象，我们可以继续添加 ggplot 图形对象

p1 p2 geom_jitter(aes(gear, disp))

如果想要修改其他图形，可以使用双中括号加索引的方式访问

patchwork <- p1 p2 patchwork[[1]] <- patchwork[[1]] theme_minimal() patchwork

修改全部

有时，我们可能想对所有图形进行统一的修改，例如修改主题，patchwork 提供了两个操作符

• &：为所有子图添加元素
• *：为当前嵌套级别的所有子图添加元素

patchwork <- p3 / (p1 | p2) patchwork & theme_minimal()

patchwork * theme_minimal()

2. 控制布局

虽然使用 、|、/ 操作符可以创建复杂的图形，但是还缺少一些更灵活的控制，下面我们介绍如何使用 plot_layout() 函数来进行更多的控制

2.1 添加空白占位

plot_spacer() 函数可以添加一个空白的区域，大小与同一嵌套级别的图形一样

p1 plot_spacer() p2 plot_spacer() p3 plot_spacer()

不同的嵌套级别的占位大小不同

(p1 plot_spacer() p2) / (plot_spacer() p3 plot_spacer())

2.2 网格布局

如果没有给出任何布局信息，会尽可能将图形按照正方形网格进行排列，如果无法排列，则会使用启发式的方法自动调整。

我们可以使用 plot_layout() 来控制行列数量，每个网格具有相同的大小

p1 p2 p3 p4 plot_layout(ncol = 3)

使用 widths 可以控制相对宽度比

p1 p2 p3 p4 plot_layout(widths = c(2, 1))

或者使用绝对大小，使用 heights 设置第一行高度为 5cm，第二行为剩下的区域

p1 p2 p3 p4 plot_layout(widths = c(2, 1), heights = unit(c(5, 1), c('cm', 'null')))

2.3 非网格布局

对于非网格布局，你可能会想到使用嵌套的方式，但是这样容易让不同嵌套级别的图形很难再对齐。另一种方式是，通过设计自定义布局来排列图形。

有两种自定义布局的方式，最简单的就是使用文本表示，例如

layout <- " ##BBBB AACCDD ##CCDD " p1 p2 p3 p4 plot_layout(design = layout)

用 # 来表示空白区域，A-D 会根据添加的顺序自动对应到图形，也可以使用数字的方式

layout <- " ##2222 113344 ##3344 "

一种更具编程性的方法是使用 area() 函数来构建布局

layout <- c( area(t = 2, l = 1, b = 5, r = 4), area(t = 1, l = 3, b = 3, r = 5) ) p1 p2 plot_layout(design = layout)

t、l、b、r 分别指定了图形所占的上、左、下、右的网格，例如

layout <- c( area(1, 1), area(1, 3, 3), area(3, 1, 3, 2) ) plot(layout)

也可以使用 wrap_plots() 函数来绘制，如果使用文本表示的布局，可以传递命名图形的方式

layout <- ' A#B #C# D#E ' wrap_plots(D = p1, C = p2, B = p3, design = layout)

2.4 固定纵横比图

当我们对具有固定纵横比的图图形（如 coord_fixed()、coord_polar() 和 coord_sf() 创建的图形）进行组合时，由于 widths 和 heights 参数值默认设置为 NA，自动调整图形的大小看起来会比较奇怪

p_fixed <- ggplot(mtcars) geom_point(aes(hp, disp)) ggtitle('Plot F') coord_fixed() p_fixed p1 p2 p3

我们可以为 widths 设置值

p_fixed p1 p2 p3 plot_layout(widths = 1)

虽然其他图片对齐得很好，但是固定纵横比的图片，为了维持大小比例，在某一方向上不再对齐了

2.5 嵌入图形

前面的例子中，我们使用 area() 函数在网格布局中将一个图形嵌入到另一个图形中，还可以使用 inset_element() 函数将一个图形或图形对象嵌入到前一个图形中，你可以将它放在前一个图形区域的任何位置。

例如

p1 inset_element(p2, left = 0.6, bottom = 0.6, right = 1, top = 1)

p1 inset_element(p2, left = 0, bottom = 0.6, right = 0.4, top = 1, align_to = 'full')

默认定位使用的数值的单位为 npc，我们可以调整 1cm 的位置

p1 inset_element( p2, left = 0.5, bottom = 0.5, right = unit(1, 'npc') - unit(1, 'cm'), top = unit(1, 'npc') - unit(1, 'cm') )

2.6 控制图例

通常，每幅图及其图例都是一个整体，我们可以使用 guides 参数来控制图例的显示方式，可选的值为

• auto：如果嵌套的上层尝试收集图例，则也会进行收集，否则，放置在图形边上
• collect：会将指定嵌套级别的图例收集起来，并删除重复的图例。还可以是 keep
• keep：将图例放置在对应的图形边上

例如

p1 p2 p3 p4 plot_layout(guides = 'collect')

((p2 / p3 plot_layout(guides = 'keep')) | p1) plot_layout(guides = 'collect')

对于存在重复图例的组合图形，我们可能想要删除其中某一个，例如，对于如下图形

p1a <- ggplot(mtcars) geom_point(aes(mpg, disp, colour = mpg, size = wt)) scale_colour_gradientn(colours = c("#66c2a5", "#fc8d62", "#8da0cb")) ggtitle('Plot 1a') p1a | (p2 / p3)

设置 guides = 'collect'

(p1a | (p2 / p3)) plot_layout(guides = 'collect')

我们还可以使用 guide_area() 来添加图例区域，其表现方式基本与 plot_spacer() 一样，如果没有设置 collect 形式，则与 plot_spacer() 一样，如果设置了，则会将所有图例绘制在该区域

p1 p2 p3 guide_area() plot_layout(guides = 'collect')

3. 添加注释和样式

在组合完图形之后，通常也需要添加一些注释信息，像标题或其他文本注释。patchword 提供了 plot_annotation() 函数用于添加注释

patchwork <- (p1 p2) / p3 patchwork plot_annotation( title = 'The surprising truth about mtcars', subtitle = 'These 3 plots will reveal yet-untold secrets about our beloved data-set', caption = 'Disclaimer: None of these plots are insightful' )

tag_level 参数用于控制标签的格式，格式包括：

• 1：阿拉伯数字
• a：小写字母
• A：大写字母
• i：小写罗马数字
• I：大写罗马数字

patchwork plot_annotation(tag_levels = 'A')

可以使用 theme() 函数来设置标签的样式

patchwork plot_annotation(tag_levels = 'A') & theme(plot.tag = element_text(size = 8))

如果组合图形是嵌套布局，则会递归地添加图形标签，可以设置多个标签样式

patchwork[[1]] <- patchwork[[1]] plot_layout(tag_level = 'new') patchwork plot_annotation(tag_levels = c('A', '1'))

还可以设置标签的分隔符、前缀和后缀

patchwork plot_annotation( tag_levels = c('A', '1'), tag_prefix = 'Fig. ', tag_sep = '.', tag_suffix = ':' )

patchwork plot_annotation( tag_levels = c('A', '1'), tag_prefix = 'Fig. ', tag_sep = '.', tag_suffix = ':' ) & theme(plot.tag.position = c(0, 1), plot.tag = element_text(size = 8, hjust = 0, vjust = 0) )

可以为标签设置序列，如果设置的序列不够，后面的图形标签会设置为空

patchwork plot_annotation(tag_levels = list(c('#', '%'), '1'))

其他样式都可以使用 theme() 函数来设置，比如，文本字体

patchwork plot_annotation(title = 'The surprising truth about mtcars', theme = theme(plot.title = element_text(size = 18))) & theme(text = element_text('mono'))

,