R

Question

我有10个矩阵，其中每个矩阵表示多个时间序列的小波系数的相关矩阵的特征值。

我想生成一个我的数据热图，以查看不同尺度上是否存在任何重叠的重要事件。

到目前为止，我已经使用@Josliber所描述的here图形包将以下图像混杂在一起。

我仍然在处理R，所以请原谅令人讨厌的代码，但它现在适用于我。我还没有搞乱标签和格式，但这是一个快速而肮脏的表现。

#plotting the eigenvalues for each of the wavelet coefficient scales
w1mat <- matrix(w1eigen[1,])
w2mat <- matrix(w2eigen[1,])
w3mat <- matrix(w3eigen[1,])
w4mat <- matrix(w4eigen[1,])
w5mat <- matrix(w5eigen[1,])
w6mat <- matrix(w6eigen[1,])
w7mat <- matrix(w7eigen[1,])
w8mat <- matrix(w8eigen[1,])
w9mat <- matrix(w9eigen[1,])
w10mat <- matrix(w10eigen[1,])

#plots the eigenvalues for each of the scales 
par(mfrow=c(10,1))
imageW1 <- image(w1mat)
imageW2 <- image(w2mat)
imageW3 <- image(w3mat)
imageW4 <- image(w4mat)
imageW5 <- image(w5mat)
imageW6 <- image(w6mat)
imageW7 <- image(w7mat)
imageW8 <- image(w8mat)
imageW9 <- image(w9mat)
imageW10 <- image(w10mat)

正如您所看到的，我使用图形包中的图像功能来创建它，我相信我可以在ggplot中实现相同的控制。

最终我希望创建一个类似下面的图，其中有一个共同的Y轴，它们彼此重叠，没有空白区域。

我想知道的是，在图形中使用堆叠图像功能是最好的方法还是有更好的方法可视化替代包中的数据？