并排的任意ggplot(或网格上的n个plot)

gridExtra包中的grid.arrange()函数将组合多个图;这就是把两个放在一起的方法。

require(gridExtra)
plot1 <- qplot(1)
plot2 <- qplot(1)
grid.arrange(plot1, plot2, ncol=2)

当两个图不是基于相同的数据时，这很有用，例如，如果您想在不使用重塑()的情况下绘制不同的变量。

这将把输出作为副作用绘制出来。要将副作用打印到文件中，请指定一个设备驱动程序(如pdf、png等)。

pdf("foo.pdf")
grid.arrange(plot1, plot2)
dev.off()

或者，将arrangeGrob()与ggsave()结合使用，

ggsave("foo.pdf", arrangeGrob(plot1, plot2))

这相当于使用par(mfrow = c(1,2))绘制两个不同的图。这不仅节省了整理数据的时间，而且当你想要两个不同的图时，这是必要的。

附录:facet的使用

切面有助于为不同的群体制作相似的图。下面的许多回答都指出了这一点，但我想用与上面的图等效的例子来强调这种方法。

mydata <- data.frame(myGroup = c('a', 'b'), myX = c(1,1))

qplot(data = mydata, 
    x = myX, 
    facets = ~myGroup)

ggplot(data = mydata) + 
    geom_bar(aes(myX)) + 
    facet_wrap(~myGroup)

更新

cowplot中的plot_grid函数值得作为grid.arrange的替代。参见下面@claus-wilke的回答和这个小插图，了解等效的方法;但该功能允许基于此小插图对地块位置和大小进行更精细的控制。

基于网格的解决方案的一个缺点。他们的一个缺点是很难像大多数期刊要求的那样用字母(A, B等)来标记这些图。

我写了cowplot包来解决这个(和其他一些)问题，特别是函数plot_grid():

library(cowplot)

iris1 <- ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length)) +
  geom_boxplot() + theme_bw()

iris2 <- ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, fill = Species)) +
  geom_density(alpha = 0.7) + theme_bw() +
  theme(legend.position = c(0.8, 0.8))

plot_grid(iris1, iris2, labels = "AUTO")

plot_grid()返回的对象是另一个ggplot2对象，你可以像往常一样用ggsave()保存它:

p <- plot_grid(iris1, iris2, labels = "AUTO")
ggsave("plot.pdf", p)

或者，你可以使用cowplot函数save_plot()，它是ggsave()的一个薄包装，可以很容易地获得组合图的正确尺寸，例如:

p <- plot_grid(iris1, iris2, labels = "AUTO")
save_plot("plot.pdf", p, ncol = 2)

(ncol = 2参数告诉save_plot()有两个并排的图像，而save_plot()使保存的图像宽度增加一倍。)

有关如何在网格中安排图的更深入描述，请参阅此小插图。还有一个小插图解释如何用一个共享的传说来制作情节。

一个常见的混淆点是cowplot包更改了默认的ggplot2主题。这个包之所以这样做，是因为它最初是为内部实验室使用而编写的，我们从不使用默认主题。如果这导致问题，您可以使用以下三种方法之一来解决它们:

1. 为每个情节手动设置主题。我认为始终为每个情节指定一个特定的主题是一个很好的实践，就像我在上面的示例中对+ theme_bw()所做的那样。如果您指定了一个特定的主题，那么默认主题并不重要。

2. 将默认主题恢复为ggplot2默认。你可以用一行代码做到这一点:

theme_set(theme_gray())

3.调用cowplot函数而不附加包。你也可以不调用library(cowplot)或require(cowplot)，而是通过前置cowplot::来调用cowplot函数。例如，上面使用ggplot2默认主题的示例将变成:

## Commented out, we don't call this
# library(cowplot)

iris1 <- ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length)) +
  geom_boxplot()

iris2 <- ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, fill = Species)) +
  geom_density(alpha = 0.7) +
  theme(legend.position = c(0.8, 0.8))

cowplot::plot_grid(iris1, iris2, labels = "AUTO")

更新:

从cowplot 1.0开始，默认的ggplot2主题不再更改。 从ggplot2 3.0.0开始，可以直接对图进行标记，参见这里的示例。

Ggplot2基于网格图形，网格图形提供了在页面上安排图形的不同系统。par(mfrow…)命令并没有直接的对等物，因为网格对象(称为grobs)不一定是立即绘制的，但在转换为图形输出之前，可以作为常规R对象存储和操作。这比现在绘制基础图形的模型具有更大的灵活性，但策略必然略有不同。

我编写grid.arrange()是为了提供一个尽可能接近par(mfrow)的简单接口。在其最简单的形式中，代码看起来像:

library(ggplot2)
x <- rnorm(100)
eps <- rnorm(100,0,.2)
p1 <- qplot(x,3*x+eps)
p2 <- qplot(x,2*x+eps)

library(gridExtra)
grid.arrange(p1, p2, ncol = 2)

在这个小插图中详细介绍了更多的选项。

一个常见的抱怨是，图不一定是对齐的，例如，当它们有不同大小的轴标签时，但这是通过设计:网格。Arrange没有尝试处理特殊情况下的ggplot2对象，并将它们与其他grobs(例如，晶格图)同等对待。它只是将抓取放在矩形布局中。

对于ggplot2对象的特殊情况，我编写了另一个函数ggarrange，该函数具有类似的接口，它尝试对齐绘图面板(包括分面图)，并尝试尊重用户定义的纵横比。

library(egg)
ggarrange(p1, p2, ncol = 2)

这两个函数都与ggsave()兼容。对于不同选项的一般概述和一些历史背景，本小插图提供了额外的信息。

是的，我认为你需要适当地安排你的数据。一种方法是:

X <- data.frame(x=rep(x,2),
                y=c(3*x+eps, 2*x+eps),
                case=rep(c("first","second"), each=100))

qplot(x, y, data=X, facets = . ~ case) + geom_smooth()

我相信在plyr或重塑中有更好的技巧——我仍然没有真正跟上速度 哈德利设计的这些强大的软件包。

使用补丁包，你可以简单地使用+运算符:

library(ggplot2)
library(patchwork)

p1 <- ggplot(mtcars) + geom_point(aes(mpg, disp))
p2 <- ggplot(mtcars) + geom_boxplot(aes(gear, disp, group = gear))


p1 + p2

其他操作符包括/，用于堆叠图，并排放置图，以及()，用于对元素进行分组。例如，你可以用(p1 | p2 | p3) /p来配置上面一行的3个地块和下面一行的一个地块。有关更多示例，请参阅包文档。

并排的任意ggplot(或网格上的n个plot)

gridExtra包中的grid.arrange()函数将组合多个图;这就是把两个放在一起的方法。

require(gridExtra)
plot1 <- qplot(1)
plot2 <- qplot(1)
grid.arrange(plot1, plot2, ncol=2)

当两个图不是基于相同的数据时，这很有用，例如，如果您想在不使用重塑()的情况下绘制不同的变量。

这将把输出作为副作用绘制出来。要将副作用打印到文件中，请指定一个设备驱动程序(如pdf、png等)。

pdf("foo.pdf")
grid.arrange(plot1, plot2)
dev.off()

或者，将arrangeGrob()与ggsave()结合使用，

ggsave("foo.pdf", arrangeGrob(plot1, plot2))

这相当于使用par(mfrow = c(1,2))绘制两个不同的图。这不仅节省了整理数据的时间，而且当你想要两个不同的图时，这是必要的。

附录:facet的使用

切面有助于为不同的群体制作相似的图。下面的许多回答都指出了这一点，但我想用与上面的图等效的例子来强调这种方法。

mydata <- data.frame(myGroup = c('a', 'b'), myX = c(1,1))

qplot(data = mydata, 
    x = myX, 
    facets = ~myGroup)

ggplot(data = mydata) + 
    geom_bar(aes(myX)) + 
    facet_wrap(~myGroup)

更新

cowplot中的plot_grid函数值得作为grid.arrange的替代。参见下面@claus-wilke的回答和这个小插图，了解等效的方法;但该功能允许基于此小插图对地块位置和大小进行更精细的控制。