高级绘图 - 多图绘制 - 在同一画布绘制多图

高级绘图 - 多图绘制 - 在同一画布绘制多图

在数据分析和可视化过程中，有时我们需要在同一画布上展示多个图形，以便更全面地呈现数据的特征和关系。R 语言提供了多种方法来实现这一目标，本文将详细介绍几种常见的在同一画布绘制多图的方法，并通过演示代码展示其使用。

1. par() 函数

par() 函数是 R 语言中一个非常强大的图形参数设置函数，通过设置 mfrow 或 mfcol 参数，我们可以将画布划分为多个子图区域。

1.1 mfrow 参数

mfrow 参数用于按行填充子图，即先填满一行，再填充下一行。

# 生成示例数据
x <- 1:10
y1 <- x^2
y2 <- x^3
y3 <- sqrt(x)
y4 <- log(x)
# 设置画布为 2 行 2 列的布局
par(mfrow = c(2, 2))
# 绘制第一个图
plot(x, y1, main = "y = x^2", type = "l")
# 绘制第二个图
plot(x, y2, main = "y = x^3", type = "l")
# 绘制第三个图
plot(x, y3, main = "y = sqrt(x)", type = "l")
# 绘制第四个图
plot(x, y4, main = "y = log(x)", type = "l")
# 恢复默认的图形参数
par(mfrow = c(1, 1))

1.2 mfcol 参数

mfcol 参数用于按列填充子图，即先填满一列，再填充下一列。

# 设置画布为 2 行 2 列的布局，按列填充
par(mfcol = c(2, 2))
# 绘制第一个图
plot(x, y1, main = "y = x^2", type = "l")
# 绘制第二个图
plot(x, y2, main = "y = x^3", type = "l")
# 绘制第三个图
plot(x, y3, main = "y = sqrt(x)", type = "l")
# 绘制第四个图
plot(x, y4, main = "y = log(x)", type = "l")
# 恢复默认的图形参数
par(mfcol = c(1, 1))

2. layout() 函数

layout() 函数提供了更灵活的画布布局方式，我们可以自定义每个子图的大小和位置。

# 定义布局矩阵，每个数字代表一个子图的编号
layout_matrix <- matrix(c(1, 1, 2, 3), nrow = 2, byrow = TRUE)
# 设置布局
layout(layout_matrix)
# 绘制第一个图
plot(x, y1, main = "y = x^2", type = "l")
# 绘制第二个图
plot(x, y2, main = "y = x^3", type = "l")
# 绘制第三个图
plot(x, y3, main = "y = sqrt(x)", type = "l")
# 恢复默认布局
layout(matrix(1))

3. gridExtra 包

gridExtra 包提供了 grid.arrange() 函数，可以方便地将多个 ggplot2 图形组合在一起。

# 安装并加载 gridExtra 和 ggplot2 包
if (!require(gridExtra)) install.packages("gridExtra")
if (!require(ggplot2)) install.packages("ggplot2")
library(gridExtra)
library(ggplot2)
# 创建 ggplot2 图形
p1 <- ggplot(data.frame(x = x, y = y1), aes(x = x, y = y)) +
  geom_line() +
  ggtitle("y = x^2")
p2 <- ggplot(data.frame(x = x, y = y2), aes(x = x, y = y)) +
  geom_line() +
  ggtitle("y = x^3")
p3 <- ggplot(data.frame(x = x, y = y3), aes(x = x, y = y)) +
  geom_line() +
  ggtitle("y = sqrt(x)")
p4 <- ggplot(data.frame(x = x, y = y4), aes(x = x, y = y)) +
  geom_line() +
  ggtitle("y = log(x)")
# 将四个图形组合在一起
grid.arrange(p1, p2, p3, p4, nrow = 2, ncol = 2)

总结

通过以上几种方法，我们可以在 R 语言中轻松实现同一画布上的多图绘制，根据具体需求选择合适的方法可以让我们的可视化效果更加出色。