如何將多個ggplot圖組合成可公開的圖
資料科學的生命週期離不開分析/研究結果的交流。事實上，資料視覺化是R作為一種資料科學語言相對於最著名的Python具有優勢的領域之一。由於ggplot2是R程式設計師的視覺化DSL(領域特定語言)，現在的競爭變成了如何有效地使用ggplot2包在給定的位置顯示視覺化。
在本教程中，我們將學習如何組合多個ggplot圖來生成可公開的圖。我們將要使用的R包是cowplot。
關於包
正如在包描述中所提到的，“cowplot包旨在為ggplot2提供一個可釋出的主題，該主題需要最小限度地調整軸標籤的大小、圖背景等，還需要將多個圖組合成一個圖並對這些圖進行標記。”
包安裝
cowplot可以直接從CRAN安裝，使用以下程式碼:
install.packages("cowplot")
或者github的開發版本可以使用devtools安裝，也可以使用以下程式碼遠端安裝:
#install.packages("devtools")
devtools::install_github("wilkelab/cowplot")
包載入
一旦安裝了這個包，我們可以使用下面的程式碼來載入cowplot(就像在R中載入的其他包一樣):
library(cowplot) library(ggplot2)
建造我們的第一個組合圖
在cowplot中，它的工作方式是，我們將各個ggplot圖分配為一個R物件(預設為ggplot型別)。這些物件最終被cowplot用來生成統一的單一圖。
在下面的程式碼中，我們將使用R的內建資料集iris構建三個不同的直方圖，然後將一個個地分配給R物件。最後，我們將使用cowplot包的函式plot_grid()來組合我們感興趣的兩個圖。
#building the first plot
plot_histogram_SL <- ggplot(iris) +
geom_histogram(aes(Sepal.Length), fill = "#eeff00", bins = 200)
#building the second plot
plot_histogram_PL <- ggplot(iris) +
geom_histogram(aes(Petal.Length))
#building the third plot
plot_histogram_PL_SL <- ggplot(iris,aes(Petal.Length, Sepal.Length)) +
geom_point(alpha = 0.2)
#Arranging Multiple Plots in Columns - 2 in 1
plot_grid(plot_histogram_SL,
plot_histogram_PL_SL,
labels = c('Fig B','Fig C'),
label_x = 0.2,
ncol = 2)
如下圖：
在上面的圖中，你可以看到這兩個圖被標註了標題/標籤圖B和圖c。正如上面的程式碼所寫，這些標籤被新增到plot_grid()函式的引數標籤中。
我們還可以通過其他方式使用cowplot來排列上面的圖。讓我們看幾個例子:
將多個圖按著2行1列組合
#Arranging Multiple Plots in Rows - 2 in 1
plot_grid(plot_histogram_PL,
plot_histogram_SL,
labels = c('Fig A','Fig B'),
label_x = 0.2,
nrow = 2)
如下圖：
3幅圖組合
#A cowplot plot with ggplot - 3 in 1
plot_grid(plot_histogram_SL,
plot_histogram_PL_SL,
labels = c('Fig B','Fig C'),
label_x = 0.2,
ncol = 2) -> new_p1
plot_grid(plot_histogram_PL,
new_p1,
#labels = c('Fig A','Fig B'),
label_x = 0.2,
nrow = 2)
如下圖：
正如上面的程式碼，我們可以把ggplot生成的圖通過cowplot組合起來。通過這種方式，我們可以根據給定的位置和業務/用例需求以多種方式組合多個ggplot圖。本教程中使用的全部程式碼可以在 github上找到 。
作者：Abdul Majed Raja 原文連結： https://datascienceplus.com/how-to-combine-multiple-ggplot-plots-to-make-publication-ready-plots/
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