目前最全的R语言-图片的组合与拼接

1.3画布合并

其它拼图包没有的功能，非常好用

跟合并矩阵类似。分为行合并和列合并

• lay_bind_col() 画布列合并 lay_bind_col(x, y, widths = c(1, 1), addmax = TRUE) 参数widths表示指定合并宽度比
• lay_bind_row() 画布行合并 lay_bind_row(x, y, heights = c(1, 1), addmax = TRUE) 参数heights表示指定合并高度比

cl_1<-lay_bind_col(lay1, lay2, widths =c(3, 1))

# 指定合并宽度比为3:1

lay_show(cl_1)# 画布行合并

cl_2<-lay_bind_row(lay1, lay2, heights =c(3, 1))

# 指定合并高度比为3:1

lay_show(cl_2)# 多次合并

lay_show(lay_bind_col(cl_1, cl_2, widths =c(2:1)))

1.4画布嵌套

这个功能也是其它包没有的，非常有用

关键函数：

• lay_split_field(lay, newlay, field)

参数lay表示大画布，参数newlay表示要嵌套进去的小画布，field表示指定要嵌套的区域编号

library(ggplot2)library(customLayout) slay <-lay_split_field(lay1, lay2, field =1)

# 将画布lay2嵌套进lay1的第1个区域，即左上角格子

lay_show(slay)

library(ggplot2)

library(customLayout) slay2 <-lay_split_field(lay =lay2, new =lay1, field =4)

# 将画布lay1嵌套进lay2的第4个区域，即右下角格子

lay_show(slay2)

1.5填充图片

关键函数：

• lay_set(layout) 将画布layout设置为绘图布局，用于base绘图对象
• lay_grid(grobs, lay, ...) 将绘图对象grobs填充到画布lay中， 用于ggplot2等绘图对象

library(customLayout)

par(mar =c(3, 2, 2, 1)) # 设定页边距# 创建排版画布

lay1 <-lay_new( matrix(1:4, nc =2), # 2行2列布局画布widths =c(3, 2), heights =c(2, 1)) lay2 <-lay_new(matrix(1:3)) # 3行1列布局画布

cl <-lay_bind_col(lay1, lay2, widths =c(3, 1))

# 画布列合并

lay_show(cl)

lay_set(cl)

# 设定绘图对象布局

set.seed(123)# 绘图填充

plot(1:100+rnorm(100)) # 填充到画布第1格

plot(rnorm(100), type ="l") # 填充到画布第2格

hist(rnorm(500))acf(rnorm(100)) # 填充到画布第4格

pie(c(3, 4, 6), col =2:4)

pie(c(3, 2, 7), col =2:4+3)

pie(c(5, 4, 2), col =2:4+6)

1.5.2ggplot2绘图对象填充library(ggplot2)

library(customLayout)

library(gridExtra)# 创建排版画布

lay1 <-lay_new(matrix(1:2, ncol =1)) # 2行1列画布

lay2 <-lay_new(matrix(1:3)) # 3行1列画布

cl <-lay_bind_col(lay1, lay2, widths =c(3, 1)) # 画布列合并# 创建数据cuts <-sort(unique(diamonds[["cut"]]), decreasing =TRUE) make_cut_plot <-function(cut) { dd <-diamonds[cut ==diamonds[["cut"]], ] # ggplot(dd) +

geom_point(aes(carat, price)) +

facet_wrap("cut") # 封装分面} plots <-lapply(cuts, make_cut_plot)

# 对不同切割水平的进行作图

lay_grid(plots, cl)

# 将绘图对象依次填充到cl画布中

2cowplot包

cowplot是一个ggplot2包的简单补充，意味着其可以为ggplot2提供出版物级的主题等。

更重要的是，这个包可以组合多个”ggplot2”绘制的图为一个图，并且为每个图加上例如A,B,C等标签，

这在具体的出版物上通常是要求的。 语法结构与ggplot类似，将ggplot2图作为一个对象置于ggdraw()中

表达式：

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

draw_text(text, x = 0.5, y = 0.5, size = 14, hjust = 0.5, vjust = 0.5,...)

draw_plot_label(label, x = 0, y = 1, hjust = -0.5, vjust = 1.5, size = 16, fontface = "bold", family = NULL, colour = NULL, ...)

参数解释：

• plot 表示ggplot2绘图对象
• x, y 表示子图的起点坐标(左下角坐标)，在0-1之间，表示占母图的比例，
• width, height 表示子图长宽所占比例，在0-1之间
• text 表示要映射的文本向量
• label 表示要映射的文本向量
• 其它参数与ggplot2中意思一样

library(cowplot)

library(showtext)

font_add_google("Dancing ", "Dancing") plot.iris <-ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) +

geom_point() +

facet_grid(cols =vars(Species))

# 按Species列分面

plot.mpg <-ggplot(mpg, aes(x =cty, y =hwy, colour =factor(cyl))) +

geom_point(size =2.5) +

labs(title ="dot plot") plot.diamonds <-ggplot(diamonds, aes(clarity, fill =cut)) +

geom_bar() +

theme(axis.text.x =element_text(angle =70, vjust =0.5)) +

labs(title ="bar plot") gg <-ggdraw() +

draw_plot(plot.iris, 0, 0.5, 1, 0.5) +# 在母图上半部，占母图比例1/2

draw_plot(plot.mpg, 0, 0, 0.5, 0.5) +# 在母图左下角，占母图比例1/4

draw_plot(plot.diamonds, 0.5, 0, 0.5, 0.5) +# 在母图右下角，占母图比例1/4

draw_plot_label(c("A", "B", "C"), c(0, 0, 0.5), c(1, 0.5, 0.5), size =15, colour ="cyan", family ="Dancing") # 加上标签，

showtext_begin()

print(gg)

showtext_end()

3grid 包

grid中文翻译为网格，可将其解释为画布分割，通过设定相应的参数，从而可以任意的摆放图形

常用函数：

• grid.newpage() 创建新的画布
• grid.layout() 分割画布，使用参数widths和heights指定分割比例 ,从上到下，从左到右排列
• viewport() 在画布中创建视窗
• grid.show.viewport() 在画布中展示视窗
• grid.show.layout() 展示分割的画布
• pushViewport() 将新建的viewport推出去，即将工作区域切换到新的viewport
• popViewport() 将当前的viewport删除，其父viewport作为新的工作区域, 子viewport中的绘制的图形不会被删除
• downViewport() 导航到子viewport，并作为工作区域，原viewport不会删除
• upViewport() 导航到父viewport，父viewport变为工作区域, 原viewport不会被删除
• seekViewport() 导航到name参数所在的viewport,并作为工作区域
• grid.text() 输出文本标签,坐标只与画布有关，与viewport无关

语法：

viewport(x = unit(0.5, "npc"), y = unit(0.5, "npc"), width = unit(1, "npc"), height = unit(1, "npc"), default.units = "npc", just = "centre", gp = gpar(), clip = "inherit", xscale = c(0, 1), yscale = c(0, 1), angle = 0, layout = NULL, layout.pos.row = NULL, layout.pos.col = NULL, name = NULL) grid.layout(nrow = 1, ncol = 1, widths = unit(rep_len(1, ncol), "null"), heights = unit(rep_len(1, nrow), "null"), default.units = "null", respect = FALSE, just="centre")

参数解释：

• name 指定viewport的名字，用于搜索和定位
• x,y 为起点坐标，默认是矩形视窗中心坐标，为0 - 1的数字，表示占newpage的比例
• width, height 为矩形视窗的长宽，同样是占newpage的比例
• angle 表示角度，从-360到360,正数表示逆时针旋转，负数表示顺时针旋转
• just 表示指定视窗起点位置，默认“centre”, 还可以设置左下角c(“left”, “buttom”), 右上角c(“right”, “top”) 等
• layout grid.layout 对象，用于将当前的viewport拆分为子区域
• layout.pos.row 创建的viewport在父节点layout的行位置
• layout.pos.col 创建的viewport在父节点的layout列位置
• nrow 表示将该区域拆分为几行
• ncol 表示将该区域拆分为几列
• widths 表示每个子区域的宽度,向量长度等于ncol
• heights 表示每个子区域的高度，向量长度等于nrow
• gp = gpar() 表示传递其它参数，如: col/fill颜色,lty线型, lwd线宽, fontsize文本尺寸, fontfamily字体, fontface字型等， 可以通过?gpar查询

library(grid)

grid.newpage() # 创建一个空白画布

vp1 <-viewport(x =0.5, y =0.5, width =0.5, height =0.25, angle =45) # 设定视窗大小

grid.show.viewport(vp1) # 查看在画布中的的视窗，自动上色，方便观察

library(ggplot2)

library(grid)

library(showtext) YaHei <-windowsFont("微软雅黑")font_add("YaHei", regular ="msyh.ttc", bold ="msyhbd.ttc")

# 右键字体，然后点击属性，regular指定常规, bold表示指定粗体字体

showtext_auto() #### 父viewport

grid.newpage()

#新建一个page

vp1 <-viewport(x =0, y =0.2, w =0.9, h =0.8, just =c("left", "bottom"))

#新建一个viewport，起点为左下角，

pushViewport(vp1)

# 推出vp1

grid.rect(gp =gpar(col ="red"))

# 新建一个矩形,gp=gpar()表示设置图形参数

grid.text("我在vp1_1", x =0.8, y =0.2, gp =gpar(col ="red", fontfamily ="YaHei", fontsize =15))

# 新建一个文本,输出到vp1

vp2 <-viewport(x =0, y =0.2, w =0.9, h =0.8, just =c("left", "bottom"))

# 新建一个viewport，起点为左下角，

pushViewport(name =vp2)

# 将工作区域设置到vp2

grid.rect(x =0.1, y =0.2, width =0.9, height =0.7, just =c("left", "bottom"), gp =gpar(col ="blue", lty ="dashed"))

# 新建一个矩形,gp=gpar()表示设置图形参数

grid.text("我在vp2_1", x =0.8, y =0.3, gp =gpar(col ="blue", fontfamily ="YaHei", fontsize =15))

# 新建一个文本,输出到vp2

vp3 <-viewport(x =0.1, y =0.2, width =0.9, height =0.7, just =c("left", "bottom"))

pushViewport(vp3)

grid.rect(x =0.1, y =0.2, width =0.7, height =0.7, just =c("left", "bottom"), gp =gpar(col ="orange", lty ="twodash", lwd =2))

# 新建一个矩形,gp=gpar()表示设置图形参数

grid.text("我在vp3_1", x =0.6, y =0.4, gp =gpar(col ="orange", fontfamily ="YaHei", fontsize =15)) # 新建一个文本,输出到vp2

layout参数

library(ggplot2)

library(grid)

grid.newpage() g1 <-grid.layout(nrow =3, ncol =2, widths =c(2, 3), heights =c(2, 1, 3)) # 设置分割的宽度和长度比例

grid.show.layout(l =g1)

综合例子

library(ggplot2)

library(grid)

library(showtext) YaHei <-windowsFont("微软雅黑")font_add("YaHei", regular ="msyh.ttc", bold ="msyhbd.ttc") # 右键字体，然后点击属性，regular指定常规, bold表示指定粗体字体

showtext_auto() plot.iris <-ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) +

geom_point() +

facet_grid(cols =vars(Species)) # 按Species列分面

plot.mpg <-ggplot(mpg, aes(x =cty, y =hwy, colour =factor(cyl))) +

geom_point(size =2.5) +

labs(title ="dot plot") plot.diamonds <-ggplot(diamonds, aes(clarity, fill =cut)) +

geom_bar() +

theme(axis.text.x =element_text(angle =70, vjust =0.5)) +labs(title ="bar plot")

grid.newpage() # 新建画布

layout_1<-grid.layout(nrow =3, ncol =2, widths =c(1, 1), heights =c(1, 4, 5)) # 分成上下2*3共6个版块，最上面版块显示标题

pushViewport(viewport(layout =layout_1)) # 推出分成6个版块的视窗

print(plot.iris, vp =viewport(layout.pos.row =2, layout.pos.col =c(1, 2))) # 在中间一行子视窗中画plot.iris

print(plot.mpg, vp =viewport(layout.pos.row =3, layout.pos.col =1)) # 在左下角子视窗中画plot.mpg

print(plot.diamonds, vp =viewport(layout.pos.row =3, layout.pos.col =2)) #在右下角子视窗中画plot.diamonds

grid.text("我是画布名称", x =0.5, y =0.95, gp =gpar(col ="orange", fontfamily ="YaHei", fontsize =15)) # 增加画布标题

3.1子母图

字母图，主要是形成局部放大的效果，既可以从整体上对比，又兼顾特别小的数据组，或特别密的数据点可以查看，而没有必要单独做2张图

library(ggplot2)library(grid)3.2grid 拼接蝴蝶图library(ggplot2)

library(grid)

library(dplyr)

library(showtext)

library(Cairo) YaHei <-windowsFont("微软雅黑")

font_add("YaHei",regular ="msyh.ttc", bold ="msyhbd.ttc") # 右键字体，然后点击属性，regular指定常规, bold表示指定粗体字体

CairoPNG(file ="E:/R_input&output/images_output/蝴蝶图_exercing.png", width =1200, height =700)

showtext_begin()#生成图形所需数据集：

mydata<-data.frame(id=1:14,

A=c(5.0,14.7,2.5,8.5,5.1,6.9,7.7,6.8,4.4,4.9,5.3,1.0,0.9,7.8),

B=c(31.3,24.7,17.8,17.2,15.3,14.3,13.9,13.9,12.4,10.0,6.5,4.2,2.5,0.9),

Label=c("Website","Customer & Employee Referral","Webinar","Facebook/Twitter/Other Social","Marketting & Advertising","Paid Serch","Other","Sales generated","Tradeshows","Parter","Linkedin","Events","Lead list","Emial Campaign")) p1<-ggplot(mydata) +# 绘制右侧的柱形图

geom_hline(yintercept=mean(mydata$A),linetype=2,size=.25,colour="grey")+

geom_bar(aes(x=id,y=A),stat="identity",fill="#E2BB1E",colour=NA)+

ylim(-5.5,16)+

scale_x_reverse()+

geom_text(aes(x=id,y=-4,label=Label),vjust=.5)+

geom_text(aes(x=id,y=A+.75,label=paste0(A,"%")),size=4.5,family="YaHei",fontface="bold")+

coord_flip()+

theme_void() p1 p2<-ggplot(mydata)+# 绘制左侧柱形图, 左侧图没有横坐标刻度标签

geom_hline(yintercept=-mean(mydata$B),linetype=2,size=.25,colour="grey")+geom_bar(aes(x=id,y=-B),stat="identity",fill="#C44E4C",colour=NA)+

# y=-B,绘制的图形在另一侧

ylim(-40,0)+scale_x_reverse()+#

geom_text(aes(x=id,y=-B-1.75,label=paste0(B,"%")),size=4.5,family="YaHei",fontface="bold")+

coord_flip()+

theme_void() p2# 图形拼接

grid.newpage() # 新建画布

layout_1<-grid.layout(nrow =2, ncol =2, widths =c(2, 3), heights =c(1, 9)) # 分成2*2共4个版块

pushViewport(viewport(layout =layout_1)) # 推出分为4个版块的视窗

print(p1, vp =viewport(layout.pos.row =2, layout.pos.col =2)) # 将p1输出到右下角

print(p2, vp =viewport(layout.pos.row =2, layout.pos.col =1)) # 将p2输出到左下角# 添加主标题和分标题

grid.text(label="我是主标题",x =0.5,y =0.97,gp=gpar(col="cyan",fontsize=15,fontfamily="YaHei",draw=TRUE,just ="centre"))

grid.text(label="我是左标题", x =0.15,y =0.94,gp=gpar(col="blue",fontsize=10,fontfamily="YaHei",draw=TRUE,just =c("left", "top")))

grid.text(label="我是右标题",x =0.85,y =0.94,gp=gpar(col="blue",fontsize=10,fontfamily="YaHei",draw=TRUE,just =c("right", "top")))showtext_end()

dev.off()## png ## 2

蝴蝶图

4gridExtra包

主要函数：

• arrangeGrob()
• grid.arrange()
• marrangeGrob()

语法：

arrangeGrob(..., grobs = list(...), layout_matrix, vp = NULL, name = "arrange", as.table = TRUE, respect = FALSE, clip = "off", nrow = NULL, ncol = NULL, widths = NULL, heights = NULL, top = NULL, bottom = NULL, left = NULL, right = NULL, padding = unit(0.5, "line")) grid.arrange(..., newpage = TRUE) marrangeGrob(grobs, ..., ncol, nrow, layout_matrix = matrix(seq_len(nrow * ncol), nrow = nrow, ncol = ncol), top = quote(paste("page", g, "of", npages)))

参数解释：

• grobs 图形对象列表，grob是graphical object两个单词的缩写，表示ggpot等图形对象
• layout_matrix 表示布局的矩阵

library(gridExtra)

library(showtext) YaHei <-windowsFont("微软雅黑")

font_add("YaHei",regular ="msyh.ttc", bold ="msyhbd.ttc") # 右键字体，然后点击属性，regular指定常规, bold表示指定粗体字体

showtext.auto() empty <-ggplot() +geom_point(aes(1, 1), colour ="white") +

theme(axis.ticks =element_blank(), panel.background =element_blank(), axis.line =element_blank(), axis.text.x =element_blank(), axis.text.y =element_blank(), axis.title.x =element_blank(), axis.title.y =element_blank()) scatter <-ggplot() +

geom_point(aes(mtcars$mpg, mtcars$qsec)) # 绘制主图散点图

hist_top <-ggplot() +

geom_histogram(aes(mtcars$mpg)) # 绘制上方频率分布直方图

hist_right <-ggplot() +

geom_histogram(aes(mtcars$qsec)) +coord_flip() # 绘制右侧频率分布直方图# 最终组合，由4个图拼图而成，只有右上角的图已经将标注移除了

grid.arrange(hist_top, empty, scatter, hist_right,

# 按从左到右，从上到下顺序排列4个图ncol =2, nrow =2, widths =c(4, 1), heights =c(1, 4))

# 4个版块的长宽比例# 其实这种组合图已经有相应的R包了，ggExtra# df <- data.frame(x = mtcars$mpg, y = mtcars$qsec)# p <- ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point() + theme_classic()# ggExtra::ggMarginal(p, type = "histogram")

把绘图对象添加到列表总，并把该列表传递给grid.arrange()函数中的grobs参数

library(ggplot2)

library(gridExtra)

library(lattice) # 类似ggplot,但是语法更加复杂

library(showtext) YaHei <-windowsFont("微软雅黑")

font_add("YaHei", regular ="msyh.ttc", bold ="msyhbd.ttc") # 右键字体，然后点击属性，regular指定常规, bold表示指定粗体字体 showtext.auto() gs <-list(NULL) gs[[1]] <-qplot(1, 1) gs[[2]] <-xyplot(1~1) # lattice包

grid.arrange(grobs =gs, ncol =2)

子母图

grid包可以画字母图

安装gridExtra包后，ggplot2中多了一个ggplotGrob()函数，可以创建grob对象参数

library(ggplot2)

library(gridExtra) g <-ggplotGrob(qplot(1, 1) +

theme(plot.background =element_rect(colour ="black")))

qplot(1:10, 1:10) +

annotation_custom( grob =g, # 插入图形对象，即添加内容xmin =1, xmax =5, ymin =5, ymax =10# 添加位置4个坐标)

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