R语言可视化——图片拼接排布（一）

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R语言可视化——图片拼接排布（一）

目录

• 0引言
• 1、customLayout包
• • 1.1 主要函数介绍
  • 1.2主要函数讲解
  • • 1.2.1 lay_new
    • 1.2.2 lay_show
    • 1.2.3 lay_bind_col
    • 1.2.4 lay_split_field
  • 1.3案例一
  • 1.4案例二
• 2、总结

0引言

在之前使用R语言拼接图片，一般的图形用的是par函数，ggplot2的拼接使用的是gridExtra包里的grid.arrange函数。不过这两种方式没办法个性化的去拼接排布图形，本篇将总结R语言中常用的图形拼接函数和扩展包。初步介绍R语言的画布拼接函数包。

1、customLayout包

1.1 主要函数介绍

下面具体讲解上述表格内函数的使用方式，并使用上面函数构建实用简介的图片。

1.2主要函数讲解

1.2.1 lay_new

> lay_new
function (mat, widths = NULL, heights = NULL) 

参数讲解：

• mat:输入矩阵用于切分标号子图片
• widths：设置宽的比例，长度为n的向量
• heights：设置长的比例，长度为n的向量
  代码示例：

# 创建一个4x2的画布数据
lay1 <- lay_new( mat = matrix(1:8, ncol = 2), widths = c(2,1),             heights = c(1,1,1,1)             
)
> lay
CustomLayout object:Specification:2    11   1    51   2    61   3    71   4    8To print the layout on your graphics device plese use:lay(x)

1.2.2 lay_show

> lay_show
function (layout) 

这个函数只有一个参数，就是上面第一部分创建的画布数据。输出画布的分布及数字。运行下面代码会得到画布。

lay_show(lay) 

1.2.3 lay_bind_col

lay_bind_col
function (x, y, widths = c(1, 1), addmax = TRUE) 

lay_bind_row的效果效果类似这里主要讲解lay_bind_col。
参数讲解：

• x:左边的画布
• y：右边的画布
• width：设置拼接比例
• addmax：没用过不知
  实际案例：一比一拼接2.3.2中的画布。

lay1 <- lay_bind_col(lay, lay, widths = c(1, 1))
lay_show(lay1) 

1.2.4 lay_split_field

> lay_split_field
function (lay, newlay, field) 

参数讲解：

• y：原始画布
• wlay：需要嵌套的画布
• field：需要替换lay中的那个区域
  例子：将2.3.2中的画布嵌套在自己的第4个区域上。

lay2 <- lay_split_field(lay, lay, field = 4) 
lay_show(lay2) 

1.3案例一

第一个案例是来子时间序列里的图形，时序图、acf、pacf，残差直方图等。
下面是具体代码和效果：

# 案例一
# 构造时间序列数据
n = 50
TS <- ts(rnorm(n, 2, 4))

第一个例子：

# 准备画布
lay1 <- lay_new( mat = matrix(1:2, ncol = 1),              heights = c(1,1)             
)
lay2 <- lay_new( mat = matrix(1:2, ncol = 2),              widths = c(1,1)             
)
lay3 <- lay_split_field(lay1, lay2, field = 2) 
# 开始画图
lay_show(lay3)
acf(TS)
pacf(TS)

第二个例子：

# 准备画布
lay1 <- lay_new( mat = matrix(1:3, ncol = 1),              heights = c(1,1,1)             
)
lay2 <- lay_new( mat = matrix(1:2, ncol = 2),              widths = c(1,1)             
)
lay3 <- lay_split_field(lay2, lay1, field = 2) 
# 开始画图
lay_show(lay3)
hist(TS)
plot(TS)
acf(TS)
pacf(TS)

1.4案例二

# 案例二：回归检验图
x <- 1:50
y <- x + rnorm(50,5,5)
fit <- lm(y ~ x)
lay_show(lay3)  # 该画板实用的是案例一的例子2
plot(fit)

2、总结

更多的R语言画布拼接的技巧会在下期持续更新，欢迎关注。希望大家能够设计出好的画布拼接，更好更高效的展示数据。