从函数中提取图并将图作为一项

Question

我有一个函数可以生成一个图，该图可以运行六次。 我想提取每个图，然后用每个图和一个图例绘制一个多面板图。

我已经尝试使用assign函数以及return来提取我的图，但是我似乎无法使其正常工作。

我的代码：

levels = c('Genus','Family','Order','Class','Phylum','Domain')

Taxon_senPrec_func = function(x){
  df = subset(d, Taxonomic_level == x)

  q=ggplot(df, aes(x=Sensitivity, y=Precision, col=Database, shape=ID_cutoff)) +
    geom_point(size=3) +
    ggtitle(
      paste('The ',x,' sensitivity and precision of various annotation techniques.', 
            sep='')) +
    ylim(0,100) +
    xlab('Sensitivity (%)') +
    ylab('Precision (%)') +
    scale_shape_manual(values=1:9)

  p = assign(paste("plot_",x,sep=""), q)
  return(p)
}

for(level in levels){
  Taxon_senPrec_func(level)
}

Answer 1

为了扩展facet_grid注释，我们尝试使用自定义函数基于一个data.frame子集分别绘制多个图，然后尝试将它们放到一个图中，为什么不使用facet_grid。

例：

require(ggplot2)

#reproducible dummy data
set.seed(123)
df <- data.frame(Sensitivity=runif(600,1,100),
                 Precision=runif(600,1,100),
                 Database=sample(c("DB1","DB2","DB3"),600,replace = TRUE),
                 ID_cutoff=sample(LETTERS[1:4],600,replace = TRUE),
                 my_levels = c('Genus','Family','Order','Class','Phylum','Domain'))

#plot with facet
ggplot(df, aes(x=Sensitivity, y=Precision, col=Database, shape=ID_cutoff)) +
  geom_point(size=3) +
  facet_grid(.~my_levels) +
  ggtitle('The sensitivity and precision of various annotation techniques.') +
  ylim(0,100) +
  xlab('Sensitivity (%)') +
  ylab('Precision (%)') +
  scale_shape_manual(values=1:9)

情节：

Answer 2

一种方法是使用multiplot函数（从此处开始 ），如下所示：

multiplot <- function(..., plotlist=NULL, file, cols=1, layout=NULL) {
  require(grid)

  plots <- c(list(...), plotlist)

  numPlots = length(plots)

  if (is.null(layout)) {

    layout <- matrix(seq(1, cols * ceiling(numPlots/cols)),
                     ncol = cols, nrow = ceiling(numPlots/cols))
  }

  if (numPlots==1) {
    print(plots[[1]])

  } else {

    grid.newpage()
    pushViewport(viewport(layout = grid.layout(nrow(layout), ncol(layout))))


    for (i in 1:numPlots) {
      matchidx <- as.data.frame(which(layout == i, arr.ind = TRUE))

      print(plots[[i]], vp = viewport(layout.pos.row = matchidx$row,
                                      layout.pos.col = matchidx$col))
    }
  }
}

并可以像这样使用它：

library(ggplot2); 
library(grid)

q1<-ggplot(...) #your first graph
q2<-ggplot(...) # your second graph
...
q6<-ggplot(...) # 6-th graph

然后调用multiplot(q1,q2,q3,q4,q5,q6,cols=3) 。 有各种替代方法：看这里 ，它使用grid.arrange ，还有当然是用附带的小类型ggplot ： facet_grid （如巴蒂斯特说）和facet_wrap ，后者可以是这样的（随机/伪使用数据）：

times_<-c(0,cumsum(rexp(19,1)));

out.df<-matrix(c(sample(-10:10,20,TRUE),sample(-10:10,20,TRUE),sample(-10:10,20,TRUE),
sample(-10:10,20,TRUE),rep(times_,4),c(rep(1,20),rep(2,20),rep(3,20),rep(4,20))), ncol=3);

out.df<-as.data.frame(out.df); colnames(out.df)<-c("R","time","qq");

ggplot(out.df,aes(x=time, y=R) )+geom_line(colour='blue')+
facet_wrap(~ qq, ncol = 2, scales="free")

这给出了一个奇妙的情节：