在刻面ggplot2图中独立定位两个图例
我有一个由ggplot2生成的图，其中包含两个图例。该 放置传说并不理想，所以我想调整一下 他们。我一直试图模仿显示的方法 the answer to "How do I position two legends independently in ggplot"。 该答案中显示的示例有效。 但是，我无法让所描述的方法适用于我的情况。
我正在使用R 2.15.3（2013-03-01），ggplot2_0.9.3.1，lattice_0.20-13，gtable_0.1.2，gridExtra_0.9.1 关于Debian挤压。
考虑minimal.R生成的情节。这类似于
我的实际情节。
########################
minimal.R
########################
get_stat <- function()
{
n = 20
q1 = qnorm(seq(3, 17)/20, 14, 5)
q2 = qnorm(seq(1, 19)/20, 65, 10)
Stat = data.frame(value = c(q1, q2),
pvalue = c(dnorm(q1, 14, 5)/max(dnorm(q1, 14, 5)), d = dnorm(q2, 65, 10)/max(dnorm(q2, 65, 10))),
variable = c(rep('true', length(q1)), rep('data', length(q2))))
return(Stat)
}
stat_all<- function()
{
library(ggplot2)
library(gridExtra)
stathuman = get_stat()
stathuman$dataset = "human"
statmouse = get_stat()
statmouse$dataset = "mouse"
stat = merge(stathuman, statmouse, all=TRUE)
return(stat)
}
simplot <- function()
{
Stat = stat_all()
Pvalue = subset(Stat, variable=="true")
pdf(file = "CDF.pdf", width = 5.5, height = 2.7)
stat = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) +
theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) +
scale_x_continuous("Negative log likelihood") +
scale_y_continuous("Proportion $<$ x") +
facet_grid(~ dataset, scales='free') +
scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type",
labels=c("Gene segments", "Model"), guide=guide_legend(override.aes = list(size = 2))) +
geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) +
scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c(""))
print(stat)
dev.off()
}
simplot()
这导致以下图表。可以看出，Data type
和Pvalue传说没有很好的定位。我将此代码修改为
minimal2.R。
对于版本1，应将图例放在顶部，代码运行 没有错误，但没有显示图例。
编辑：显示两个框，一个在另一个上面。最重要的一个
是空白的。如果我没有设置grid.arrange()的高度，正如@baptiste所建议的那样，
然后传说和情节都放在底部框中。
如果我按照所示设置高度，那么我看不到图例。
EDIT2：似乎grid.newpage调用了额外的空白框，
我从之前的问题中复制过。我不知道为什么会这样。
如果我不使用该行，那么我只需要一个/每页一个。
对于版本2，我收到此错误。
Error in UseMethod("grid.draw") :
no applicable method for 'grid.draw' applied to an object of class "c('gg', 'ggplot')"
Calls: simplot -> grid.draw
编辑：如果我按照@baptiste的建议使用print(plotNew)，那么我会收到以下错误
Error in if (empty(data)) { : missing value where TRUE/FALSE needed
Calls: simplot ... facet_map_layout -> facet_map_layout.grid -> locate_grid.
我试图弄清楚这里发生了什么，但我找不到多少 相关信息。
注意：
-
我不知道为什么我会获得楼梯效果 经验CDF。我确信有一个明显的解释。请 如果你知道，请告诉我。
-
我愿意考虑替代这个代码甚至ggplot2 制作此图表，如果有人可以提出替代方案， 例如matplotlib，我从未认真研究过。
-
添加
print(ggplot_gtable(ggplot_build(stat2)))到
minimal2.R给了我TableGrob (7 x 7) "layout": 12 grobs z cells name grob 1 0 (1-7,1-7) background rect[plot.background.rect.186] 2 1 (3-3,4-4) strip-top absoluteGrob[strip.absoluteGrob.135] 3 2 (3-3,6-6) strip-top absoluteGrob[strip.absoluteGrob.141] 4 5 (4-4,3-3) axis-l absoluteGrob[GRID.absoluteGrob.129] 5 3 (4-4,4-4) panel gTree[GRID.gTree.155] 6 4 (4-4,6-6) panel gTree[GRID.gTree.169] 7 6 (5-5,4-4) axis-b absoluteGrob[GRID.absoluteGrob.117] 8 7 (5-5,6-6) axis-b absoluteGrob[GRID.absoluteGrob.123] 9 8 (6-6,4-6) xlab text[axis.title.x.text.171] 10 9 (4-4,2-2) ylab text[axis.title.y.text.173] 11 10 (4-4,4-6) guide-box gtable[guide-box] 12 11 (2-2,4-6) title text[plot.title.text.184]我不明白这个故障。谁能解释一下？是否
guide-box对应于图例，如何知道这一点？
以下是我的代码minimal2.R的修改版本。
########################
minimal2.R
########################
get_stat <- function()
{
n = 20
q1 = qnorm(seq(3, 17)/20, 14, 5)
q2 = qnorm(seq(1, 19)/20, 65, 10)
Stat = data.frame(value = c(q1, q2),
pvalue = c(dnorm(q1, 14, 5)/max(dnorm(q1, 14, 5)), d = dnorm(q2, 65, 10)/max(dnorm(q2, 65, 10))),
variable = c(rep('true', length(q1)), rep('data', length(q2))))
return(Stat)
}
stat_all<- function()
{
library(ggplot2)
library(gridExtra)
library(gtable)
stathuman = get_stat()
stathuman$dataset = "human"
statmouse = get_stat()
statmouse$dataset = "mouse"
stat = merge(stathuman, statmouse, all=TRUE)
return(stat)
}
simplot <- function()
{
Stat = stat_all()
Pvalue = subset(Stat, variable=="true")
pdf(file = "CDF.pdf", width = 5.5, height = 2.7)
## only include data type legend
stat1 = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) +
theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) +
scale_x_continuous("Negative log likelihood") +
scale_y_continuous("Proportion $<$ x") +
facet_grid(~ dataset, scales='free') +
scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type", labels=c("Gene segments", "Model"), guide=guide_legend(override.aes = list(size = 2))) +
geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) +
scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c(""), guide=FALSE)
## Extract data type legend
dataleg <- gtable_filter(ggplot_gtable(ggplot_build(stat1)), "guide-box")
## only include pvalue legend
stat2 = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) +
theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) +
scale_x_continuous("Negative log likelihood") +
scale_y_continuous("Proportion $<$ x") +
facet_grid(~ dataset, scales='free') +
scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type", labels=c("Gene segments", "Model"), guide=FALSE) +
geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) +
scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c(""))
## Extract pvalue legend
pvalleg <- gtable_filter(ggplot_gtable(ggplot_build(stat2)), "guide-box")
## no legends
stat = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) +
theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) +
scale_x_continuous("Negative log likelihood") +
scale_y_continuous("Proportion $<$ x") +
facet_grid(~ dataset, scales='free') +
scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type", labels=c("Gene segments", "Model"), guide=FALSE) +
geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) +
scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c(""), guide=FALSE)
## Add data type legend: version 1 (data type legend should be on top)
## plotNew <- arrangeGrob(dataleg, stat, heights = unit.c(dataleg$height, unit(1, "npc") - dataleg$height), ncol = 1)
## Add data type legend: version 2 (data type legend should be somewhere in the interior)
## plotNew <- stat + annotation_custom(grob = dataleg, xmin = 7, xmax = 10, ymin = 0, ymax = 4)
grid.newpage()
grid.draw(plotNew)
dev.off()
}
simplot()
1 个答案:
答案 0 :(得分：2)
可以使用grid.arrange和arrangeGrob来完成，但是正确调整高度和宽度会很痛苦。
grid.arrange(arrangeGrob(dataleg, pvalleg, nrow=1, ncol=2, widths=c(unit(1, "npc"), unit(5, "cm"))), stat, nrow=2, heights=c(unit(.2, "npc"), unit(.8, "npc")))
我通常更喜欢用适当的图例创建一个新的情节并使用这个新的图例：
h <- ggplot(data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10), c=factor(rbinom(10, 1,.5), labels=c("Gene segments", "Model")), d=factor("")),
aes(x=a, y=b)) +
geom_line(aes(color=c), size=1.3) + geom_polygon(aes(fill=d)) +
scale_color_manual(values=c("blue", "red"), name="Data type") +
scale_fill_manual(values="gray", name="P-value")
g_legend<-function(a.gplot){
tmp <- ggplot_gtable(ggplot_build(a.gplot))
leg <- which(sapply(tmp$grobs, function(x) x$name) == "guide-box")
legend <- tmp$grobs[[leg]]
return(legend)
}
legend <- g_legend(h)
grid.arrange(stat, legend, nrow=1, ncol=2, widths=c(unit(.8, "npc"), unit(.2, "npc")))
grid.arrange(legend, stat, nrow=2, ncol=1, heights=c(unit(.2, "npc"), unit(.8, "npc")))
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