Installer et charger le package gridExtra

install.packages("gridExtra")
library("gridExtra")

Installer et charger le package cowplot

cowplot peut ?tre install? comme suit:

install.packages("cowplot")

OU

comme suit en utilisant le package devtools (devtools devrait ?tre install? avant d?utiliser le code ci-dessous):

devtools::install_github("wilkelab/cowplot")

Charger cowplot:

library("cowplot")

Graph simples

library(cowplot)
# Graphe par d?faut
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 ?tre utilis?e pour enregistrer des ggplots. Cependant, lorsque l?on travaille avec cowplot, la fonction save_plot() [dans le package cowplot] est pr?f?r?e. Il est une alternative ? 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 l?gende
          )

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 ?tre utilis?e pour placer des graphiques dans des sites sp?cifiques avec une taille particuli?re. Le format de la fonction est la suivante:

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

• plot: Le graphique ? placer (ggplot2 ou un gtable)
• x: L?abscisse x du coin inf?rieur gauche du graphique
• y: L?ordonn?e y du coin inf?rieur gauche du graphique
• width, height: la largeur et la hauteur du graphique

La fonction ggdraw() est utilis?e 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)

Ajouter une l?gende commune pour plusieurs graphiques ggplot2

Ceci peut ?tre r?alis? en quatre ?tapes:

1. Cr?er les graphiques : p1, p2, ?.
2. Enregistrer la l?gende du graphique p1 comme un ?l?ment graphique externe (appel? ?grob? dans la terminologie Grid)
3. Retirer les l?gendes de tous les graphiques
4. Dessiner l?ensemble des graphiques avec seulement une l?gende dans le panel de droite

Pour enregistrer la l?gende d?un ggplot, la fonction d?aide ci-dessous peut ?tre utilis?e:

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 d?riv?e de ce forum. )

# 1. Cr?er les graphiques
#++++++++++++++++++++++++++++++++++
# Cr?er un box plot
bp <- ggplot(df, aes(x=dose, y=len, color=dose)) +
  geom_boxplot()
# Cr?er 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 l?gende
#+++++++++++++++++++++++
legend <- get_legend(bp)
# 3. Supprimer la l?gende du box plot
#+++++++++++++++++++++++
bp <- bp + theme(legend.position="none")
# 4. Combiner les graphiques avec des tailles sp?cifiques
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. Cr?er des donn?es:

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. Cr?er des graphiques:

# Nuage de points color?s 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 densit? 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 densit? 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")

Cr?er 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 adapt?es 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))

Cr?er une mise en page complexe en utilisant la fonction viewport()

Les diff?rentes ?tapes sont:

1. Cr?er les graphiques: p1, p2, p3, ?.
2. Partir ? la page suivante sur le dispositif grid en utilisant la fonction grid.newpage()
3. Cr?er une mise en page 2X2 - nombre de colonne = 2; nombre de ligne = 2
4. D?finir une zone de vue (?grid viewport? : une r?gion rectangulaire sur le dispositif graphique)
5. Afficher le graphique dans le viewport

require(grid)
# Nouvelle page
grid.newpage()
# Cr?er 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))