cowplot软件包以适合出版的方式为您提供了一种很好的方法。

x <- rnorm(100)
eps <- rnorm(100,0,.2)
A = qplot(x,3*x+eps, geom = c("point", "smooth"))+theme_gray()
B = qplot(x,2*x+eps, geom = c("point", "smooth"))+theme_gray()
cowplot::plot_grid(A, B, labels = c("A", "B"), align = "v")

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。

使用tidyverse:

x <- rnorm(100)
eps <- rnorm(100,0,.2)
df <- data.frame(x, eps) %>% 
  mutate(p1 = 3*x+eps, p2 = 2*x+eps) %>% 
  tidyr::gather("plot", "value", 3:4) %>% 
  ggplot(aes(x = x , y = value)) + 
    geom_point() + 
    geom_smooth() + 
    facet_wrap(~plot, ncol =2)

df

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。

cowplot软件包以适合出版的方式为您提供了一种很好的方法。

x <- rnorm(100)
eps <- rnorm(100,0,.2)
A = qplot(x,3*x+eps, geom = c("point", "smooth"))+theme_gray()
B = qplot(x,2*x+eps, geom = c("point", "smooth"))+theme_gray()
cowplot::plot_grid(A, B, labels = c("A", "B"), align = "v")

使用重塑包可以完成如下操作。

library(ggplot2)
wide <- data.frame(x = rnorm(100), eps = rnorm(100, 0, .2))
wide$first <- with(wide, 3 * x + eps)
wide$second <- with(wide, 2 * x + eps)
long <- melt(wide, id.vars = c("x", "eps"))
ggplot(long, aes(x = x, y = value)) + geom_smooth() + geom_point() + facet_grid(.~ variable)