目前最全的R语言-图片的组合与拼接

Python09

目前最全的R语言-图片的组合与拼接,第1张

https://www.rdocumentation.org/packages/customLayout/versions/0.2.0

https://mp.weixin.qq.com/s/zbp8pOQcNB4XBBF5SCg5GA

customLayout用于拼图特别方便,尤其是仪表盘布局

支持R内置的base绘图对象,ggplot2对象(与grid结合 )

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”library(ggplot2)library(customLayout)

通过设置简单的数字矩阵以及对应的宽高比,可以非常方便的设置出来数字拼图

关键函数

mat数字矩阵必须从1开始,且必须连续

其它拼图包没有的功能,非常好用

跟合并矩阵类似。分为行合并和列合并

这个功能也是其它包没有的,非常有用

关键函数:

参数lay表示大画布,参数newlay表示要嵌套进去的小画布,field表示指定要嵌套的区域编号

关键函数:

cowplot是一个ggplot2包的简单补充,意味着其可以为ggplot2提供出版物级的主题等。

更重要的是,这个包可以组合多个”ggplot2”绘制的图为一个图,并且为每个图加上例如A,B,C等标签,

这在具体的出版物上通常是要求的。 语法结构与ggplot类似,将ggplot2图作为一个对象置于 ggdraw() 中

表达式:

draw_plot(plot, x = 0, y = 0, width = 1, height = 1, scale = 1)

draw_text(text, x = 0.5, y = 0.5, size = 14, hjust = 0.5, vjust = 0.5,...)

draw_plot_label(label, x = 0, y = 1, hjust = -0.5, vjust = 1.5, size = 16, fontface = "bold", family = NULL, colour = NULL, ...)

参数解释:

grid中文翻译为网格,可将其解释为画布分割,通过设定相应的参数,从而可以任意的摆放图形

常用函数:

语法:

参数解释:

layout参数

综合例子

子母图,主要是形成局部放大的效果,既可以从整体上对比,又兼顾特别小的数据组,或特别密的数据点可以查看,而没有必要单独做2张图

<pre style="box-sizing: border-boxfont-family: Monaco, Menlo, Consolas, "Courier New", monospacefont-size: 13pxwhite-space: pre-wrapdisplay: blockpadding: 9.5pxmargin: 0px 0px 10pxline-height: 1.42857color: rgb(51, 51, 51)word-break: break-alloverflow-wrap: break-word !importantbackground-color: whiteborder: 1px solid rgb(204, 204, 204)border-radius: 4pxmax-width: 100%font-variant-numeric: normalfont-variant-east-asian: normalletter-spacing: 0.544pxtext-align: justifywidows: 1overflow: auto">## png

蝴蝶图

主要函数:

语法:

参数解释:

把绘图对象添加到列表总,并把该列表传递给 grid.arrange() 函数中的grobs参数

子母图

grid包可以画字母图

安装gridExtra包后,ggplot2中多了一个 ggplotGrob( )函数,可以创建grob对象参数

不知道你问的是在同一图形中添加点(类似画散点图)还是要把屏幕一分为多。 添加的话,用完plot,添加点用points,添加线用lines。 简单点的应用类似: plot(X,Y) points(X,Y1) 这样的感觉。 一分为多的话,用split.screen。 上我自己最近

Ian Fellows与2014-06-13公布了wordcloud包,之前我用wordcloud包写了一篇关于文本可视化的博客。这里就不再多说了。就在今年2016-07-25,Dawei Lang发布了wordcloud2,它是wordcloud的一个升级版。不信咱们就看看。我们可以用这个包画出个性化词云图。

这个包里面包含了两个数据集,demoFreqC和demoFreq,前者是一些中文数据,后者是一些英文数据。这两个数据都包含了两个变量,一个是文本,另一个是文本的数量。大家可以使用str()函数来查看数据的详细信息。这个表主要有两个函数letterCloud和wordcloud2。