ggplot2 - Combiner plusieurs graphiques sur la même page - Logiciel R et visualisation de données
Pour combiner plusieurs graphes de ggplot2 sur la même page, les fonctions standard de R - par() et layout() - ne peuvent être utilisées.
Ce tutoriel R va vous montrer, étape par étape, comment mettre plusieurs ggplots sur une seule page.
Les fonctions grid.arrange()[dans le package gridExtra] et plot_grid()[dans le package cowplot], seront utilisées.
Installer et charger les packages nécessaires
Installer et charger le package gridExtra
install.packages("gridExtra")
library("gridExtra")
Installer et charger le package cowplot
cowplot peut être installé comme suit:
install.packages("cowplot")
OU
comme suit en utilisant le package devtools (devtools devrait être installé avant d’utiliser le code ci-dessous):
devtools::install_github("wilkelab/cowplot")
Charger cowplot:
library("cowplot")
Préparer des données
Le jeu de données ToothGrowth peut être utilisé :
df <- ToothGrowth
# Convertir la colonne dose en facteur
df$dose <- as.factor(df$dose)
head(df)
## len supp dose
## 1 4.2 VC 0.5
## 2 11.5 VC 0.5
## 3 7.3 VC 0.5
## 4 5.8 VC 0.5
## 5 6.4 VC 0.5
## 6 10.0 VC 0.5
Cowplot: Graphs prêt-à-publier
Le package cowplot est une extension de ggplot2 et il peut être utiliser pour générer des graphiques prêt-à-publier.
Graph simples
library(cowplot)
# Graphe par défaut
bp <- ggplot(df, aes(x=dose, y=len, color=dose)) +
geom_boxplot() +
theme(legend.position = "none")
bp
# Ajouter les grilles
bp + background_grid(major = "xy", minor = "none")
Rappelons que, la fonction ggsave() [dans le package ggplot2] peut être utilisée pour enregistrer des ggplots. Cependant, lorsque l’on travaille avec cowplot, la fonction save_plot() [dans le package cowplot] est préférée. Il est une alternative à ggsave avec un meilleur support pour les graphiques multi-figures.
save_plot("mpg.pdf", plot.mpg,
base_aspect_ratio = 1.3 #Laisser de la place pour la légende
)
Combiner plusieurs graphes en utilisant cowplot
# Nuage de points
sp <- ggplot(mpg, aes(x = cty, y = hwy, colour = factor(cyl)))+
geom_point(size=2.5)
sp
# Bar plot
bp <- ggplot(diamonds, aes(clarity, fill = cut)) +
geom_bar() +
theme(axis.text.x = element_text(angle=70, vjust=0.5))
bp
Combiner deux graphiques (nuage de points et bar plot):
plot_grid(sp, bp, labels=c("A", "B"), ncol = 2, nrow = 1)
La fonction draw_plot() peut être utilisée pour placer des graphiques dans des sites spécifiques avec une taille particulière. Le format de la fonction est la suivante:
draw_plot(plot, x = 0, y = 0, width = 1, height = 1)
- plot: Le graphique à placer (ggplot2 ou un gtable)
- x: L’abscisse x du coin inférieur gauche du graphique
- y: L’ordonnée y du coin inférieur gauche du graphique
- width, height: la largeur et la hauteur du graphique
La fonction ggdraw() est utilisée pour initialiser le graphique.
plot.iris <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) +
geom_point() + facet_grid(. ~ Species) +
stat_smooth(method = "lm") +
background_grid(major = 'y', minor = "none") + # grilles horiz.
panel_border() # Bordure autour de chaque panel
ggdraw() +
draw_plot(plot.iris, 0, .5, 1, .5) +
draw_plot(sp, 0, 0, .5, .5) +
draw_plot(bp, .5, 0, .5, .5) +
draw_plot_label(c("A", "B", "C"), c(0, 0, 0.5), c(1, 0.5, 0.5), size = 15)
grid.arrange: Créer et organiser plusieurs graphiques
Le code R ci-dessous, crée un box plot, un dot plot, un violin plot et un stripchart (jitter plot) :
library(ggplot2)
# Créer un box plot
bp <- ggplot(df, aes(x=dose, y=len, color=dose)) +
geom_boxplot() +
theme(legend.position = "none")
# Créer un dot plot
# Ajouter la moyenne et l'écart type
dp <- ggplot(df, aes(x=dose, y=len, fill=dose)) +
geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center')+
stat_summary(fun.data=mean_sdl, fun.args = list(mult=1),
geom="pointrange", color="red")+
theme(legend.position = "none")
# Créer un violin plot
vp <- ggplot(df, aes(x=dose, y=len)) +
geom_violin()+
geom_boxplot(width=0.1)
# Créer un stripchart
sc <- ggplot(df, aes(x=dose, y=len, color=dose, shape=dose)) +
geom_jitter(position=position_jitter(0.2))+
theme(legend.position = "none") +
theme_gray()
Combiner les graphiques en utilisant la fonction grid.arrange() [dans gridExtra] :
library(gridExtra)
grid.arrange(bp, dp, vp, sc, ncol=2, nrow = 2)
Ajouter une légende commune pour plusieurs graphiques ggplot2
Ceci peut être réalisé en quatre étapes:
- Créer les graphiques : p1, p2, ….
- Enregistrer la légende du graphique p1 comme un élément graphique externe (appelé “grob” dans la terminologie Grid)
- Retirer les légendes de tous les graphiques
- Dessiner l’ensemble des graphiques avec seulement une légende dans le panel de droite
Pour enregistrer la légende d’un ggplot, la fonction d’aide ci-dessous peut être utilisée:
library(gridExtra)
get_legend<-function(myggplot){
tmp <- ggplot_gtable(ggplot_build(myggplot))
leg <- which(sapply(tmp$grobs, function(x) x$name) == "guide-box")
legend <- tmp$grobs[[leg]]
return(legend)
}
(La fonction ci-dessus est dérivée de ce forum. )
# 1. Créer les graphiques
#++++++++++++++++++++++++++++++++++
# Créer un box plot
bp <- ggplot(df, aes(x=dose, y=len, color=dose)) +
geom_boxplot()
# Créer un violin plot
vp <- ggplot(df, aes(x=dose, y=len, color=dose)) +
geom_violin()+
geom_boxplot(width=0.1)+
theme(legend.position="none")
# 2. Enregistrer la légende
#+++++++++++++++++++++++
legend <- get_legend(bp)
# 3. Supprimer la légende du box plot
#+++++++++++++++++++++++
bp <- bp + theme(legend.position="none")
# 4. Combiner les graphiques avec des tailles spécifiques
grid.arrange(bp, vp, legend, ncol=3, widths=c(2.3, 2.3, 0.8))
Nuage de point avec courbe de distribution marginale
Step 1/3. Créer des données:
set.seed(1234)
x <- c(rnorm(500, mean = -1), rnorm(500, mean = 1.5))
y <- c(rnorm(500, mean = 1), rnorm(500, mean = 1.7))
group <- as.factor(rep(c(1,2), each=500))
df2 <- data.frame(x, y, group)
head(df2)
## x y group
## 1 -2.20706575 -0.2053334 1
## 2 -0.72257076 1.3014667 1
## 3 0.08444118 -0.5391452 1
## 4 -3.34569770 1.6353707 1
## 5 -0.57087531 1.7029518 1
## 6 -0.49394411 -0.9058829 1
Step 2/3. Créer des graphiques:
# Nuage de points colorés par groupes
scatterPlot <- ggplot(df2,aes(x, y, color=group)) +
geom_point() +
scale_color_manual(values = c('#999999','#E69F00')) +
theme(legend.position=c(0,1), legend.justification=c(0,1))
# Courbe de densité marginale de x (panel du haut)
xdensity <- ggplot(df2, aes(x, fill=group)) +
geom_density(alpha=.5) +
scale_fill_manual(values = c('#999999','#E69F00')) +
theme(legend.position = "none")
# Courbe de densité marginale de y (panel de droite)
ydensity <- ggplot(df2, aes(y, fill=group)) +
geom_density(alpha=.5) +
scale_fill_manual(values = c('#999999','#E69F00')) +
theme(legend.position = "none")
Créer un emplacement vide:
blankPlot <- ggplot()+geom_blank(aes(1,1))+
theme(
plot.background = element_blank(),
panel.grid.major = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank(),
panel.border = element_blank(),
panel.background = element_blank(),
axis.title.x = element_blank(),
axis.title.y = element_blank(),
axis.text.x = element_blank(),
axis.text.y = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
axis.line = element_blank()
)
Step 3/3. Regrouper les graphiques:
Organiser le graphique avec des largeurs et des hauteurs adaptées pour chaque ligne et chaque colonne:
library("gridExtra")
grid.arrange(xdensity, blankPlot, scatterPlot, ydensity,
ncol=2, nrow=2, widths=c(4, 1.4), heights=c(1.4, 4))
Créer une mise en page complexe en utilisant la fonction viewport()
Les différentes étapes sont:
- Créer les graphiques: p1, p2, p3, ….
- Partir à la page suivante sur le dispositif grid en utilisant la fonction grid.newpage()
- Créer une mise en page 2X2 - nombre de colonne = 2; nombre de ligne = 2
- Définir une zone de vue (“grid viewport” : une région rectangulaire sur le dispositif graphique)
- Afficher le graphique dans le viewport
require(grid)
# Nouvelle page
grid.newpage()
# Créer la mise en page : nrow = 2, ncol = 2
pushViewport(viewport(layout = grid.layout(2, 2)))
# Une fonction pour definir une region dans la mise en page
define_region <- function(row, col){
viewport(layout.pos.row = row, layout.pos.col = col)
}
# Arranger les graphiques
print(scatterPlot, vp=define_region(1, 1:2))
print(xdensity, vp = define_region(2, 1))
print(ydensity, vp = define_region(2, 2))
Insérez un élément graphique externe dans un ggplot
La fonction annotation_custom() [dans ggplot2] peut être utilisée pour ajouter des tables, des graphiques ou d’autres éléments du système graphique “grid”. Le format simplifié est:
annotation_custom(grob, xmin, xmax, ymin, ymax)
- grob: L’élément externe graphique à afficher
- xmin, xmax : location x exprimée dans les coordonnées de données (location horizontale)
- ymin, ymax : location x exprimée dans les coordonnées de données (location verticale)
Les différentes étapes sont:
- Créer un nuage de points de y = f(x)
- Ajouter, par exemple, le box plot de x et de y à l’intérieur du nuage de points en utilisant la fonction annotation_custom()
Comme le box plot intérieur chevauche avec certains points, un fond transparent est utilisé pour les box plots.
# Créer un thème transparent
transparent_theme <- theme(
axis.title.x = element_blank(),
axis.title.y = element_blank(),
axis.text.x = element_blank(),
axis.text.y = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
panel.grid = element_blank(),
axis.line = element_blank(),
panel.background = element_rect(fill = "transparent",colour = NA),
plot.background = element_rect(fill = "transparent",colour = NA))
Créer les graphes:
p1 <- scatterPlot # voir sections précédentes
# Box plot pour la variable x
p2 <- ggplot(df2, aes(factor(1), x))+
geom_boxplot(width=0.3)+coord_flip()+
transparent_theme
# Box plot pour la variable y
p3 <- ggplot(df2, aes(factor(1), y))+
geom_boxplot(width=0.3)+
transparent_theme
# Créer les éléments graphiques externes
# ("grob" en termininology grid)
p2_grob = ggplotGrob(p2)
p3_grob = ggplotGrob(p3)
# Inserer p2_grob à l'intérieur du nuage de points
xmin <- min(x); xmax <- max(x)
ymin <- min(y); ymax <- max(y)
p1 + annotation_custom(grob = p2_grob, xmin = xmin, xmax = xmax,
ymin = ymin-1.5, ymax = ymin+1.5)
# Inserer p3_grob à l'intérieur du nuage de points
p1 + annotation_custom(grob = p3_grob,
xmin = xmin-1.5, xmax = xmin+1.5,
ymin = ymin, ymax = ymax)
Si vous avez une solution pour insérer, en même temps, à la fois p2_grob et p3_grob à l’intérieur du nuage de points, s’il vous plaît laissez-moi un commentaire. J’ai eu quelques erreurs en essayant de le faire …
Combiner table, texte et graphique ggplot2
Les fonctions ci-dessous sont nécessaires:
- tableGrob() [dans le package gridExtra] : pour ajouter un tableau de données à un dispositif graphique
- splitTextGrob() [dans le package RGraphics] : pour ajouter un texte à un graphique
Assurez vous que le package RGraphics est installé.
library(RGraphics)
library(gridExtra)
# Tableau
p1 <- tableGrob(head(ToothGrowth))
# Texte
text <- "ToothGrowth data describes the effect of Vitamin C on tooth growth in Guinea pigs. Three dose levels of Vitamin C (0.5, 1, and 2 mg) with each of two delivery methods [orange juice (OJ) or ascorbic acid (VC)] are used."
p2 <- splitTextGrob(text)
# Box plot
p3 <- ggplot(df, aes(x=dose, y=len)) + geom_boxplot()
# Combiner les graphiques sur la même page
grid.arrange(p1, p2, p3, ncol=1)
Infos
Cette analyse a été faite en utilisant le logiciel R (ver. 3.2.4) et le package ggplot2 (ver. 2.1.0)
Show me some love with the like buttons below... Thank you and please don't forget to share and comment below!!
Montrez-moi un peu d'amour avec les like ci-dessous ... Merci et n'oubliez pas, s'il vous plaît, de partager et de commenter ci-dessous!