如何处理R中的很多情节

Question

我有一个for循环，可以生成60个图。我想将所有这些图保存在一个文件中。 如果我设置par(mfrow=c(10,6))，则会显示：Error in plot.new() : figure margins too large

我该怎么办？

我的代码如下：

pdf(file="figure.pdf")
par(mfrow=c(10,6))
for(i in 1:60){
  x=rnorm(100)
  y=rnorm(100)
  plot(x,y)
}
dev.off()

Answer 1

如循环中所述，您的默认绘图不会非常有效地使用空间。如果只查看单个图，则可以看到它在轴和边之间具有较大的边距，并绘制区域和轴文本。实际上，有很多空间占用。

其次，默认的pdf函数会创建7 x 7英寸的小页面。这不是一张可以绘制的大表。

尝试在7 x 7英寸的范围内绘制10 x 6或12 x 5的图形，因此试图在非常小的空间内挤入大量的空白。

要使其成功，您必须查看par mar，mai，oma和omi的{​​{1}}的保证金选项，并且可能多一点。请使用命令

查阅文档

?par

除此之外，你可以考虑不为60个子图中的每一个显示轴文本，刻度线，刻度标签和标题，因为这也可以节省空间。

但是有人已经为你解决了一些麻烦。查看lattice - 包或ggplot2，它有一些很好的方法可以制作类似于表格的子图。

但是还有另一个迫切的问题：你想用60个子图显示什么？

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<强>更新

看到你想要做什么，这里是ggplot2中的一个小面孔的例子。它使用jrnold的ggthemes中的Tufte主题，将其复制到此处，然后在函数后面的行中略微修改。

library(ggplot2)
library(scales)

#### Setup the `theme` for the plot, i.e. the appearance of background, lines, margins, etc. of the plot.
##   This function returns a theme-object, which ggplot2 uses to control the appearance.
theme_tufte <- function(ticks=TRUE, base_family="serif", base_size=11) {
  ret <- theme_bw(base_family=base_family, base_size=base_size) +
    theme(
      legend.background = element_blank(),
      legend.key        = element_blank(),
      panel.background  = element_blank(),
      panel.border      = element_blank(),
      strip.background  = element_blank(),
      plot.background   = element_blank(),
      axis.line         = element_blank(),
      panel.grid = element_blank())
  if (!ticks) {
    ret <- ret + theme(axis.ticks = element_blank())
  }
  ret
}

## Here I modify the theme returned from the function,
theme <- theme_tufte() + theme(panel.margin=unit(c(0,0,0,0), 'lines'),     panel.border=element_rect(colour='grey', fill=NA))
## and instruct ggplot2 to use this theme as default.
theme_set(theme)

#### Some data generation.
size = 60*30
data <- data.frame(x=runif(size), y=rexp(size)+rnorm(size), mdl=sample(60,size, replace=TRUE))

#### Main plotting routine.
ggplot(data, aes(x,y, group=mdl)) ## base state of the plot to be used on all "layers", i.e. which data to use and which mappings to use (x should use x-variable, y should use the y-variable
  + geom_point()                  ## a layer that renders data as points, creates the scatterplot
  + stat_quantile(formula=y~x)    ## another layer that adds some statistics, in this case the 25%, 50% and 75% quantile lines.
  + facet_wrap(~ mdl, ncol=6)     ## Without this, all the groups would be displayed in one large plot; this breaks it up according to the `mdl`-variable.

使用ggplot2的常见挑战是将所有数据重组为data.frames。对于此任务，reshape2和plyr - 包可能很有用。 对于你，我会想象你创建子图的函数都计算估计和创建图。这意味着您必须将函数拆分为计算估算值，并将其返回到data.frame，然后您可以对其进行整理并传递给ggplot。

Answer 2

将图表输出为pdf：

X = matrix(rnorm(60*100), ncol=60)
Y = matrix(rnorm(60*100), ncol=60)

pdf(file="fileName.pdf")
  for(j in 1:60){
    plot(X[,j], Y[,j])
  }
dev.off()

Answer 3

为了在页面或文档上放置许多绘图（我创建了包含数千个绘图的图像），可以方便地将R之间的工作分开 - 这样可以单独创建绘图 - 以及其他更适合安排数组事物的软件。如果这让您想起电子表格或文字处理表，那么我们就是在思考。

此页面是PDF文件的屏幕截图，包含200多个统计图形。虽然为了模糊专有数据，它已经大大减少（标称尺寸为40％），但原始版本具有原始R图形的所有细节，并且可以毫无问题地缩放到1600％。 < / p>

两种机制运作良好。对于多达几百个图，一个小宏可以将一组位图图像文件（.emf或.wmf）导入并重新排序到Word文档中。为了更好地控制，我转向可比较的Excel宏。除了包含列标题的行和包含行标题的列之外，它由一个没有所有内容的工作表驱动。 （您可以在图的左侧和顶部看到它们。）宏删除该工作表上的所有其他内容（格式除外），然后将行和列标题的每个可能组合导入文件名，如果找到该文件，它将它导入相应的单元格。几千张图片的整个操作只需几秒钟。

显然，R与其他软件之间的这种通信机制是原始的，由具有标准命名约定的图像文件集合组成。但实现它所需的代码很简单（虽然针对每种情况进行了定制）并且可靠地运行。例如，如果将绘图代码封装在函数中，则会在循环内调用它以创建许多类似的绘图。在该函数的末尾添加几行以将绘图保存到文件中，如下所示：

path <- "W: <whatever>/"                # Folder for the output files
ext <- "wmf" # or "emf" or "png" or ... # Format (and extension) of the output
...
if (save) {
  outfile <- paste(path, paste(munge(well), munge(parm), sep="_"), sep="/")
  outfile <- paste(outfile, ext, sep=".")
  savePlot(filename=outfile, type=ext)
}

在这种情况下，每个图由两个循环变量well和parm标识，两个变量都是字符串（它们对应于列和行标题）。创建可接受的文件名的功能只是删除标点符号，用anodyne占位符替换它：

munge <- function(s) gsub("[[:punct:]]", "_", s)

将这些图像导入Word，Excel或任何您喜欢的地方后，可以很容易地重新组织它们，在它们周围放置其他材料等，然后以PDF格式打印结果。

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创造这些非常大的“小倍数”是一种艺术（用Tufte的术语）。在可能的范围内，有助于遵循Tufte增加数据的原则：通过擦除不必要的材料来实现墨水比率。即使在大小已经大大减小画面以便一次理解其所有行和列时，这使得图形图案清晰。虽然前面的图是一个不好的例子 - 单个图必须有轴，网格线，标签等，以便在缩放时可以详细阅读 - 这种方法的力量显示模式即使在这个规模上也很清楚。使这些地块彼此相当至关重要。在这个由时间序列组成的例子中，每个图在x轴上具有相同的范围;在每行内（对应于不同类型的观察），y轴上的范围是相同的;所有的配色方案和符号化方法都是一样的。

Answer 4

您也可以使用knitr。这并没有立即转换为基础图形（我现在必须运行），但使用ggplot很容易。

\documentclass{article}

\begin{document}

<<echo = FALSE, fig.keep='high', fig.height=3, fig.width=4>>=
require(ggplot2)
for (i in 1:10) print(ggplot(mtcars, aes(x = disp, y = mpg)) + geom_point())
@


\end{document}

上面的代码将生成一个包含所有图形的漂亮的多页pdf。

Answer 5

对于这类问题的一个非常简单的解决方案，我发现设置一个大的＆＃34; Windows＆＃34;设备设法使窗口足够大，可用于多种用途。

windows(50,50)
par(mfrow=c(10,6))
for(i in 1:60){
  x=rnorm(100)
  y=rnorm(100)
  plot(x,y)
}

或者就我而言，

windows(20,20)
plot(Plotting_I_Need_In_Rows_of_4, mfrow=c(4,4))