ggplot2使用patchwork包高质量拼图

安装所需要的R包

BiocManager::install("patchwork")
BiocManager::install("cowplot")

加载所需的R包，并将默认主题设置为theme_bw()，并将图例放在图的顶部

library(ggplot2)
library(cowplot)
library(patchwork)
theme_set(
  theme_bw() +
    theme(legend.position = "top")
  )

创建一些基本图像：

library("ggplot2")
my3cols <- c("#E7B800", "#2E9FDF", "#FC4E07")
ToothGrowth$dose <- as.factor(ToothGrowth$dose)

p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x = dose, y = len))
bxp <- p + geom_boxplot(aes(color = dose)) +
  scale_color_manual(values = my3cols)

dp <- p + geom_dotplot(aes(color = dose, fill = dose), 
                       binaxis='y', stackdir='center') +
  scale_color_manual(values = my3cols) + 
  scale_fill_manual(values = my3cols)

lp <- ggplot(economics, aes(x = date, y = psavert)) + 
  geom_line(color = "#E46726") 

dens <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length)) +
  geom_density(aes(color = Species)) +
  scale_color_manual(values = my3cols)

patchwork包水平拼接

bxp + dens
bxp | dens

1.png

垂直布局
可以通过向plot_layout()来指定布局，可以定义网格的尺寸以及要分配给不同行和列的空间

bxp + dens + plot_layout(ncol = 1)

2.png

指定每个图的尺寸

bxp + dens + plot_layout(ncol = 1, heights = c(1, 3))
bxp + dens + plot_layout(ncol = 2, width = c(1, 2))

3.png

4.png

增加图片之间的空间

bxp + plot_spacer() + dens

5.png

嵌套布局
您可以通过将部分图用括号括起来来制作嵌套图版面

lp + {
  dens + {
    bxp +
    dp +
    plot_layout(ncol = 1)
  }
} +
  plot_layout(ncol = 1)

6.png

高级功能

bxp + dp - lp + plot_layout(ncol = 1)

7.png

patchwork同时提供|和/分别用于水平和垂直布局

(bxp | lp | dp) / dens

8.png

可以使用&或 * 向所有子图添加元素，而不必单独修改所有图。两者的不同之处 * 仅在于将影响当前嵌套级别上的图：

(bxp + (dp + dens) + lp + plot_layout(ncol = 1)) * theme_gray()

9.png

而&将递归到嵌套级别：

(bxp + (dp + dens) + lp + plot_layout(ncol = 1)) & theme_gray()

10.png

添加标记

patchwork <- (bxp + (dp + dens) + 
lp + plot_layout(ncol = 1)) & theme_gray()
patchwork + plot_annotation(tag_levels = 'A')

11.png

library("cowplot")
plot_grid(bxp, dp, dens , 
          labels = c("A", "B", "C"),
          ncol = 2, nrow = 2)

12.png

合并相同图例(guides = 'collect')

p1 <- ggplot(mtcars) + 
  geom_point(aes(mpg, disp)) + 
  ggtitle('Plot 1')

p2 <- ggplot(mtcars) + 
  geom_boxplot(aes(gear, disp, group = gear)) + 
  ggtitle('Plot 2')

p3 <- ggplot(mtcars) + 
  geom_point(aes(hp, wt, colour = mpg)) + 
  ggtitle('Plot 3')

p4 <- ggplot(mtcars) + 
  geom_bar(aes(gear)) + 
  facet_wrap(~cyl) + 
  ggtitle('Plot 4')
p1a <- ggplot(mtcars) + 
  geom_point(aes(mpg, disp, colour = mpg, size = wt)) + 
  ggtitle('Plot 1a')

p1a | (p2 / p3)

R1.png

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

R.png