R,ggplot - 共享相同y轴但具有不同x轴刻度的图形

Question

上下文

我有一些数据集/变量,我想绘制它们,但我想以紧凑的方式做到这一点.要做到这一点,我希望它们共享相同的y轴但不同的x轴,并且由于不同的分布,我希望其中一个x轴是对数缩放而另一个是线性缩放.

例

假设我有一个长尾变量(我想在绘制时对x轴进行对数缩放):

library(PtProcess)
library(ggplot2)

set.seed(1)
lambda <- 1.5
a <- 1
pareto <- rpareto(1000,lambda=lambda,a=a)
x_pareto <- seq(from=min(pareto),to=max(pareto),length=1000)
y_pareto <- 1-ppareto(x_pareto,lambda,a)
df1 <- data.frame(x=x_pareto,cdf=y_pareto)

ggplot(df1,aes(x=x,y=cdf)) + geom_line() + scale_x_log10()

和一个正常的变量:

set.seed(1)
mean <- 3
norm <- rnorm(1000,mean=mean)
x_norm <- seq(from=min(norm),to=max(norm),length=1000)
y_norm <- pnorm(x_norm,mean=mean)
df2 <- data.frame(x=x_norm,cdf=y_norm)

ggplot(df2,aes(x=x,y=cdf)) + geom_line()

我想使用相同的y轴并排绘制它们.

尝试#1

我可以使用facet看起来很棒,但是我不知道如何使每个x轴具有不同的比例(scale_x_log10()使它们都按比例缩放):

df1 <- cbind(df1,"pareto")
colnames(df1)[3] <- 'var'
df2 <- cbind(df2,"norm")
colnames(df2)[3] <- 'var'
df <- rbind(df1,df2)

ggplot(df,aes(x=x,y=cdf)) + geom_line() + 
       facet_wrap(~var,scales="free_x") + scale_x_log10()

尝试#2

使用grid.arrange,但我不知道如何保持两个绘图区域具有相同的宽高比:

library(gridExtra)
p1 <- ggplot(df1,aes(x=x,y=cdf)) + geom_line() + scale_x_log10() +
      theme(plot.margin = unit(c(0,0,0,0), "lines"),
            plot.background = element_blank()) +
      ggtitle("pareto")
p2 <- ggplot(df2,aes(x=x,y=cdf)) + geom_line() + 
      theme(axis.text.y = element_blank(), 
            axis.ticks.y = element_blank(), 
            axis.title.y = element_blank(),
            plot.margin = unit(c(0,0,0,0), "lines"),
            plot.background = element_blank()) +
      ggtitle("norm")
grid.arrange(p1,p2,ncol=2)

PS:图的数量可能会有所不同,所以我不是专门为2个图寻找答案

Answer 1

扩展您的尝试#2,gtable也许可以帮助您.如果两个图表中的边距相同,那么两个图中唯一的宽度(我认为)是y轴刻度标记和轴文本所采用的空间,这反过来会改变面板的宽度.使用此处的代码,轴文本占用的空间应该相同,因此两个面板区域的宽度应该相同,因此纵横比应该相同.但是,结果(右边没有边距)看起来不漂亮.所以我在p2的右边添加了一点边距,然后在p2的左边带走了相同的量.同样地,对于p1:我在左边添加了一点但是向右移动了相同的数量.

library(PtProcess)
library(ggplot2)
library(gtable)
library(grid)
library(gridExtra)

set.seed(1)
lambda <- 1.5
a <- 1
pareto <- rpareto(1000,lambda=lambda,a=a)
x_pareto <- seq(from=min(pareto),to=max(pareto),length=1000)
y_pareto <- 1-ppareto(x_pareto,lambda,a)
df1 <- data.frame(x=x_pareto,cdf=y_pareto)

set.seed(1)
mean <- 3
norm <- rnorm(1000,mean=mean)
x_norm <- seq(from=min(norm),to=max(norm),length=1000)
y_norm <- pnorm(x_norm,mean=mean)
df2 <- data.frame(x=x_norm,cdf=y_norm)

p1 <- ggplot(df1,aes(x=x,y=cdf)) + geom_line() + scale_x_log10() +
      theme(plot.margin = unit(c(0,-.5,0,.5), "lines"),
            plot.background = element_blank()) +
      ggtitle("pareto")
p2 <- ggplot(df2,aes(x=x,y=cdf)) + geom_line() + 
      theme(axis.text.y = element_blank(), 
            axis.ticks.y = element_blank(), 
            axis.title.y = element_blank(),
            plot.margin = unit(c(0,1,0,-1), "lines"),
            plot.background = element_blank()) +
      ggtitle("norm")

gt1 <- ggplotGrob(p1)
gt2 <- ggplotGrob(p2)

newWidth = unit.pmax(gt1$widths[2:3], gt2$widths[2:3])

gt1$widths[2:3] = as.list(newWidth)
gt2$widths[2:3] = as.list(newWidth)

grid.arrange(gt1, gt2, ncol=2)

编辑 要向右添加第三个图,我们需要对绘图画布进行更多控制.一种解决方案是创建一个新的gtable,其中包含三个图的空间和一个右边距的额外空间.在这里,我让图中的边距处理图之间的间距.

p1 <- ggplot(df1,aes(x=x,y=cdf)) + geom_line() + scale_x_log10() +
      theme(plot.margin = unit(c(0,-2,0,0), "lines"),
            plot.background = element_blank()) +
      ggtitle("pareto")
p2 <- ggplot(df2,aes(x=x,y=cdf)) + geom_line() + 
      theme(axis.text.y = element_blank(), 
            axis.ticks.y = element_blank(), 
            axis.title.y = element_blank(),
            plot.margin = unit(c(0,-2,0,0), "lines"),
            plot.background = element_blank()) +
      ggtitle("norm")

gt1 <- ggplotGrob(p1)
gt2 <- ggplotGrob(p2)

newWidth = unit.pmax(gt1$widths[2:3], gt2$widths[2:3])

gt1$widths[2:3] = as.list(newWidth)
gt2$widths[2:3] = as.list(newWidth)

 # New gtable with space for the three plots plus a right-hand margin
gt = gtable(widths = unit(c(1, 1, 1, .3), "null"), height = unit(1, "null"))

# Instert gt1, gt2 and gt2 into the new gtable
gt <- gtable_add_grob(gt, gt1, 1, 1)
gt <- gtable_add_grob(gt, gt2, 1, 2)
gt <- gtable_add_grob(gt, gt2, 1, 3)

grid.newpage()
grid.draw(gt)

Answer 2

公认的答案正是让人们在使用 R 绘图时奔跑的原因！这是我的解决方案：

library('grid')
g1 <- ggplot(...)  # however you draw your 1st plot
g2 <- ggplot(...)  # however you draw your 2nd plot
grid.newpage()
grid.draw(cbind(ggplotGrob(g1), ggplotGrob(g2), size = "last"))

这会处理 y 轴（次要和主要）指南，以毫不费力地在多个图中对齐。

删除一些轴文本，统一图例，...，是在创建单个绘图时可以处理的其他任务，或者通过使用grid或gridExtra包提供的其他方法。