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。

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

您可以使用温斯顿张的R食谱下面的多绘图函数

multiplot(plot1, plot2, cols=2)

multiplot <- function(..., plotlist=NULL, cols) {
    require(grid)

    # Make a list from the ... arguments and plotlist
    plots <- c(list(...), plotlist)

    numPlots = length(plots)

    # Make the panel
    plotCols = cols                          # Number of columns of plots
    plotRows = ceiling(numPlots/plotCols) # Number of rows needed, calculated from # of cols

    # Set up the page
    grid.newpage()
    pushViewport(viewport(layout = grid.layout(plotRows, plotCols)))
    vplayout <- function(x, y)
        viewport(layout.pos.row = x, layout.pos.col = y)

    # Make each plot, in the correct location
    for (i in 1:numPlots) {
        curRow = ceiling(i/plotCols)
        curCol = (i-1) %% plotCols + 1
        print(plots[[i]], vp = vplayout(curRow, curCol ))
    }

}

还有一个多面板图形包是值得一提的。看看这个答案。

library(ggplot2)
theme_set(theme_bw())

q1 <- ggplot(mtcars) + geom_point(aes(mpg, disp))
q2 <- ggplot(mtcars) + geom_boxplot(aes(gear, disp, group = gear))
q3 <- ggplot(mtcars) + geom_smooth(aes(disp, qsec))
q4 <- ggplot(mtcars) + geom_bar(aes(carb))

library(magrittr)
library(multipanelfigure)
figure1 <- multi_panel_figure(columns = 2, rows = 2, panel_label_type = "none")
# show the layout
figure1

figure1 %<>%
  fill_panel(q1, column = 1, row = 1) %<>%
  fill_panel(q2, column = 2, row = 1) %<>%
  fill_panel(q3, column = 1, row = 2) %<>%
  fill_panel(q4, column = 2, row = 2)
figure1

# complex layout
figure2 <- multi_panel_figure(columns = 3, rows = 3, panel_label_type = "upper-roman")
figure2

figure2 %<>%
  fill_panel(q1, column = 1:2, row = 1) %<>%
  fill_panel(q2, column = 3, row = 1) %<>%
  fill_panel(q3, column = 1, row = 2) %<>%
  fill_panel(q4, column = 2:3, row = 2:3)
figure2

由reprex包(v0.2.0.9000)于2018-07-06创建。

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。