この記事では、R
ggpubr 、
cowplot、および
gridExtraパッケージで利用可能なヘルパー関数を使用して、1つ以上の図にいくつかの
ggplotグラフを組み合わせる方法を順を追って説明し
ます 。 また、結果のグラフをファイルにエクスポートする方法についても説明します。
前編第二部ミックステーブル、テキスト、ggplot2-graphics
このセクションでは、表とテキストをグラフとともに表示する方法を示します。 アイリスデータセットを使用します。
これらのチャートを作成することから始めましょう：
- Sepal.Length可変密度グラフ。 R関数：
ggdensity() [in ggpubr ] - 記述統計（平均、標準偏差など）を含むピボットテーブル
- 記述統計を計算するためのR関数：
desc_statby() [in ggpubr ] - テキスト付きのテーブルを作成するR関数：
ggtexttable() [in ggpubr ]
- テキストの段落 。 R関数：
ggparagraph() [ ggpubr内 ]
ggarrange() 、3つのグラフすべてを[
ggpubrの ]
ggarrange()関数と
組み合わせます。
# "Sepal.Length" #:::::::::::::::::::::::::::::::::::::: density.p <- ggdensity(iris, x = "Sepal.Length", fill = "Species", palette = "jco") # Sepal.Length #:::::::::::::::::::::::::::::::::::::: # stable <- desc_statby(iris, measure.var = "Sepal.Length", grps = "Species") stable <- stable[, c("Species", "length", "mean", "sd")] # , "medium orange" ( ) stable.p <- ggtexttable(stable, rows = NULL, theme = ttheme("mOrange")) # #:::::::::::::::::::::::::::::::::::::: text <- paste("iris data set gives the measurements in cm", "of the variables sepal length and width", "and petal length and width, respectively,", "for 50 flowers from each of 3 species of iris.", "The species are Iris setosa, versicolor, and virginica.", sep = " ") text.p <- ggparagraph(text = text, face = "italic", size = 11, color = "black") # ggarrange(density.p, stable.p, text.p, ncol = 1, nrow = 3, heights = c(1, 0.5, 0.3))
グラフィックエレメントをggplotに追加する
テーブル、グラフ、またはその他のテーブルベースの要素をggplotワークスペースに追加するには、
annotation_custom()関数[
ggplot2内 ]があります。 簡略化された形式：
annotation_custom(grob, xmin, xmax, ymin, ymax)
- grob ：表示用の外部グラフィック要素
- xmin 、 xmax ：座標のx位置（水平位置）
- ymin 、 ymax ：座標のy位置（垂直位置）
テーブルをggplotに配置します
前のセクションで作成したdensity.pおよびstable.pグラフを使用します。
density.p + annotation_custom(ggplotGrob(stable.p), xmin = 5.5, ymin = 0.7, xmax = 8)
散布図をggplotに入れます
- irisデータセットから、y =“ Sepal.Width” x x =“ Sepal.Length”の散布図を作成します。 R関数：
ggscatter() [ ggpubr ]。 - 背景が透明なx変数とy変数の個別の散布図を作成します。 R関数：
ggboxplot() [ ggpubr ]。 - 散布図をグリッド用語で「グロブ」と呼ばれるグラフィックに変換します。 R関数：
ggplotGrob() [ ggplot2 ]。 - 散布図のグローブを散布図内に配置します。 R関数：
annotation_custom() [ ggplot2 ]。
内部に配置された散布図は複数のポイントで重ねられているため、透明な背景が使用されます。
# ("Species") #:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: sp <- ggscatter(iris, x = "Sepal.Length", y = "Sepal.Width", color = "Species", palette = "jco", size = 3, alpha = 0.6) # x/y #:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: # x xbp <- ggboxplot(iris$Sepal.Length, width = 0.3, fill = "lightgray") + rotate() + theme_transparent() # ybp <- ggboxplot(iris$Sepal.Width, width = 0.3, fill = "lightgray") + theme_transparent() # # “grob” Grid xbp_grob <- ggplotGrob(xbp) ybp_grob <- ggplotGrob(ybp) # #:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: xmin <- min(iris$Sepal.Length); xmax <- max(iris$Sepal.Length) ymin <- min(iris$Sepal.Width); ymax <- max(iris$Sepal.Width) yoffset <- (1/15)*ymax; xoffset <- (1/15)*xmax # xbp_grob sp + annotation_custom(grob = xbp_grob, xmin = xmin, xmax = xmax, ymin = ymin-yoffset, ymax = ymin+yoffset) + # ybp_grob annotation_custom(grob = ybp_grob, xmin = xmin-xoffset, xmax = xmin+xoffset, ymin = ymin, ymax = ymax)
背景画像をggplot2グラフィックスに追加します
背景画像をインポートします。 背景画像の形式に応じて、
readPNG()関数[
jpegパッケージ]または
readPNG()関数[
pngパッケージ]のいずれかを使用します。
以下の例をテストするには、
pngパッケージがインストールされていることを確認してください。
install.packages(“png”)コマンドを使用してインストールできます。
# img.file <- system.file(file.path("images", "background-image.png"), package = "ggpubr") img <- png::readPNG(img.file)
ggplotを背景画像と組み合わせます。 R関数：
background_image() [
ggpubr内 ]。
library(ggplot2) library(ggpubr) ggplot(iris, aes(Species, Sepal.Length))+ background_image(img)+ geom_boxplot(aes(fill = Species), color = "white")+ fill_palette("jco")
引数alphaを指定して、散布図の塗りつぶしの透明度を変更します。 値は[0、1]の範囲である必要があります。0は完全な透明度で、1は透明度の欠如です。
library(ggplot2) library(ggpubr) ggplot(iris, aes(Species, Sepal.Length))+ background_image(img)+ geom_boxplot(aes(fill = Species), color = "white", alpha = 0.5)+ fill_palette("jco")
別の例、ggplot2にフランスの地図を重ねる：
mypngfile <- download.file("https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/e4/France_Flag_Map.svg/612px-France_Flag_Map.svg.png", destfile = "france.png", mode = 'wb') img <- png::readPNG('france.png') ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) + background_image(img)+ geom_point(aes(color = Species), alpha = 0.6, size = 5)+ color_palette("jco")+ theme(legend.position = "top")
複数のページにグラフィックを配置します
ggplotsの長いリスト（n = 20など）がある場合は、それらを複数のページに配置して整理することをお勧めします。 1ページに4つのグラフィックスがある場合、20ページには5ページが必要です。
[
ggpubr ]の
ggarrange()関数は、複数のページに複数のggplotを配置するための便利なソリューションを提供します。 nrow引数とncol引数を指定した後、
ggarrange()関数は、すべてのグラフに適合するために必要なページ数を自動的に計算します。 順序付けられたggplotのリストを返します。
たとえば、次のコード
multi.page <- ggarrange(bxp, dp, bp, sp, nrow = 1, ncol = 2)
それぞれに2つのグラフがある2つのページを返します。 次のように各ページを表示できます。
multi.page[[1]] # 1 multi.page[[2]] # 2
順序付きチャートは、
ggexport()関数[
ggpubr内 ]を使用してPDFファイルにエクスポートできます。
ggexport(multi.page, filename = "multi.page.ggplot2.pdf")
PDFファイルマルチページ出力は、
marrangeGrob marrangeGrob()関数[
gridExtra ]でも取得できます。
library(gridExtra) res <- marrangeGrob(list(bxp, dp, bp, sp), nrow = 1, ncol = 2) # pdf- ggexport(res, filename = "multi.page.ggplot2.pdf") # res
ggarrangeとのネストされた関係（）
前のセクションで作成したチャートを配置します。
p1 <- ggarrange(sp, bp + font("x.text", size = 9), ncol = 1, nrow = 2) p2 <- ggarrange(density.p, stable.p, text.p, ncol = 1, nrow = 3, heights = c(1, 0.5, 0.3)) ggarrange(p1, p2, ncol = 2, nrow = 1)
チャートのエクスポート
R関数：
ggexport() [
ggpubr内 ]。
最初に、虹彩データセットの変数Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.LengthおよびPetal.Widthに対応する4つのggplotのリストを作成します。
plots <- ggboxplot(iris, x = "Species", y = c("Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width"), color = "Species", palette = "jco" ) plots[[1]] # plots[[2]] # ..
その後、個々のグラフィックをファイル（pdf、eps、またはpng）にエクスポートできます（ページごとに1つのグラフィック）。 エクスポート時にグラフを配置できます（1ページに2つ）。
PDFでの個々のグラフのエクスポート（ページごとに1つ）：
ggexport(plotlist = plots, filename = "test.pdf")
並べ替えてエクスポートします。 同じページに複数のグラフを表示するには、nrowとncolを設定します。
ggexport(plotlist = plots, filename = "test.pdf", nrow = 2, ncol = 1)