与wordclouds的subplot / facets

Question

我正试图以某种方式制作几个wordcloud的子图/方面 赏心悦目。

问题：

1. 我无法让基地R合并wordcloud - 正确输出
2. 使用ggplot2制作wordclouds允许进行分面处理，但会产生令人不满意的结果  （丑陋的定位）

我尝试过两种方法来创建这些wordcloud-subplots。

1。我创建了一个示例数据集（在here之后）：

library(dplyr)
library(janeaustenr)
library(tidytext)

df <- austen_books() %>%
  unnest_tokens(word, text) %>% 
  anti_join(stop_words, by = "word") %>%
  group_by(book) %>%
  count(word) %>% 
  top_n(100, n)

2。我的第一次尝试使用wordcloud包和基础R：

library(wordcloud)

par(mfrow = c(2,2))
png("jane_austen_wordclouds.png")

df %>% 
  filter(book == "Sense & Sensibility") %>% 
  with(wordcloud(word, n))

df %>% 
  filter(book == "Pride & Prejudice") %>% 
  with(wordcloud(word, n))

df %>% 
  filter(book == "Mansfield Park") %>% 
  with(wordcloud(word, n))

df %>% 
  filter(book == "Emma") %>% 
  with(wordcloud(word, n))

title( "Jane Austen Word Clouds", outer = TRUE)
dev.off() 

创建：



所以它不知何故只保存了最后一个子图。如果我不使用png("jane_austen_wordclouds.png")和dev.off()并直接从RStudio保存图，那么我得到：



这也不太好，因为它以某种方式截断了顶部和底部的最后三个子图。

3。其次，我使用ggplot（灵感来自this）：

library(ggplot2)
library(ggrepel)

df %>%
  filter(book %in% c("Sense & Sensibility", "Pride & Prejudice",
                     "Mansfield Park", "Emma")) %>%
  ggplot(., aes(x = 1, y = 1, size = n, label = word)) +
  geom_text_repel(segment.size = 0, segment.alpha = 0) +
  scale_size(range = c(2, 15), guide = FALSE) +
  theme_void() +
  theme(panel.border = element_rect(colour = "black", fill=NA, size=1)) +
  facet_wrap(~book) +
  labs(title = "Jane Austen Word Clouds")
ggsave("jane_austen_gg.png", width = 11, height = 11)

创建：

沿着对角线看起来很奇怪。 wordcloud看起来更好，因为它也会垂直定位一些单词。

可能没有办法将漂亮的wordcloud数字插入ggplot吗？

Answer 1

我相信，使用gridGraphics和gridExtra将图另存为对象会比用排列方式再次绘制更为有用。我已经测试了以下代码，并且可以正常工作。拳头将每个图形保存在不同的对象中，如下所示：

toPlot<-df %>% 
  filter(book == "Sense & Sensibility") 
wordcloud(toPlot$word, toPlot$n, max.words=100, random.order=FALSE, scale=c(3,0.5))
grid.echo()
a <- grid.grab()

#wordcloud2
toPlot2 <- df %>% 
  filter(book == "Pride & Prejudice") 
wordcloud(toPlot2$word, toPlot2$n, max.words=100, random.order=FALSE, scale=c(3,0.5))
grid.echo()
b <- grid.grab()

 #wordcloud3
 toPlot3 <- df %>% 
   filter(book == "Mansfield Park") 
 wordcloud(toPlot3$word, toPlot3$n, max.words=100, random.order=FALSE, scale=c(3,0.5))
grid.echo()
c <- grid.grab()

#wordcloud4
toPlot4 <- df %>% 
  filter(book == "Emma") 
wordcloud(toPlot4$word, toPlot4$n, max.words=100, random.order=FALSE, scale=c(3,0.5))
grid.echo()
d <- grid.grab()

然后，使用4个对象，您可以根据给定的矩阵排列它们。有关布局的更多信息，请参见此：https://cran.r-project.org/web/packages/gridExtra/vignettes/arrangeGrob.html。在以下情况下，第二行中的两个单词云的布局比上方的单词云小：

grid.newpage()
lay <- rbind(c(1,1,1,2,2,2),
             c(1,1,1,2,2,2),
             c(1,1,1,2,2,2),
             c(1,1,1,2,2,2),
             c(3,3,3,4,4,4),
             c(3,3,3,4,4,4))
grid.arrange(a,b,c,d, layout_matrix = lay)

结果应为以下图像：