将 grid.arrange 与多个绘图一起使用

Question

我正在将几个 ggparcoord（来自 GGally 包）子图绘制成一个大图。一般来说，除了一个子图之外，所有子图都来自同一个数据集 (x)，而最后一个子图来自不同的数据集 (y)。

我希望每个子图都是不同的颜色。奇怪的是，当我不在 for 循环中执行它时，我可以让它工作，如下所示（在这种情况下，我有 3 个子图）：

library(GGally)
library(ggplot2)
library(gridExtra)

set.seed(1)
colList = scales::hue_pal()(3)
plot_i = vector("list", length=2)

x = data.frame(a=runif(100,0,1),b=runif(100,0,1),c=runif(100,0,1),d=runif(100,0,1))
x$cluster = "color"
x$cluster2 = factor(x$cluster)
plot_i[[1]] = ggparcoord(x, columns=1:4, groupColumn=6, scale="globalminmax", alphaLines = 0.99) + xlab("Sample") + ylab("log(Count)") + scale_colour_manual(values = c("color" = colList[1]))

plot_i[[2]] = ggparcoord(x, columns=1:4, groupColumn=6, scale="globalminmax", alphaLines = 0.99) + xlab("Sample") + ylab("log(Count)") + scale_colour_manual(values = c("color" = colList[2]))

y = data.frame(a=runif(100,5,6),b=runif(100,5,6),c=runif(100,5,6),d=runif(100,5,6))
y$cluster = "color"
y$cluster2 = factor(y$cluster)
plot_i[[3]] = ggparcoord(y, columns=1:4, groupColumn=6, scale="globalminmax", alphaLines = 0.99) + xlab("Sample") + ylab("log(Count)") + scale_colour_manual(values = c("color" = colList[3]))


p = do.call("grid.arrange", c(plot_i, ncol=1)) 

但是，我试图自动化来自同一数据集 (x) 的所有子图，但遇到了困难。在上面的示例中，这只有 2 个子图。但我会增加这个数字。然而，无论如何，最后一个子图将始终来自另一个数据集 (y)。出于这个原因，我试图创建一个循环来遍历数据集 (x) 的许多子图。

library(ggplot2)
library(GGally)
library(gridExtra)

set.seed(1)
colList = scales::hue_pal()(3)
plot_1 = vector("list", length=2)
plot_2 = vector("list", length=1)
plot_1 <- lapply(1:2, function(i){
  x = data.frame(a=runif(100,0,1),b=runif(100,0,1),c=runif(100,0,1),d=runif(100,0,1))
  x$cluster = "color"
  x$cluster2 = factor(x$cluster)
  ggparcoord(x, columns=1:4, groupColumn=6, scale="globalminmax", alphaLines = 0.99) + xlab("Sample") + ylab("log(Count)") + theme(legend.position = "none", axis.title=element_text(size=12), axis.text=element_text(size=12)) + scale_colour_manual(values = c("color" = colList[i]))
})
p = do.call("grid.arrange", c(plot_1, ncol=1))

y = data.frame(a=runif(100,5,6),b=runif(100,5,6),c=runif(100,5,6),d=runif(100,5,6))
y$cluster = "color"
y$cluster2 = factor(y$cluster)
plot_2 = ggparcoord(y, columns=1:4, groupColumn=6, scale="globalminmax", alphaLines = 0.99) + xlab("Sample") + ylab("log(Count)") + theme(legend.position = "none", axis.title=element_text(size=12), axis.text=element_text(size=12)) + scale_colour_manual(values = c("color" = colList[3]))

p = do.call("grid.arrange", c(plot_1[[1]], plot_1[[2]], plot_2, ncol=1))

但是，我收到一个错误：

arrangeGrob(..., as.table = as.table, clip = clip, main = main, 中的错误： 输入必须是 grobs！

我尝试了与 (grid.arrange using list of plots) 类似的想法：

plist <- mget(c(plot_1[[1]], plot_1[[2]], plot_2))
do.call(grid.arrange, plist, ncol = 1)

并收到错误：

mget(c(plot_1[[1]], plot_1[[2]], plot_2)) 中的错误： 第一个参数无效

Answer 1

唯一缺少的是，当您输入多个图时，它们需要在列表结构中。

如果你更改了最后一行代码

来自：

p = do.call("grid.arrange", c(plot_1[[1]], plot_1[[2]], plot_2, ncol=1))

到：

p = do.call("grid.arrange", c(list(plot_1[[1]], plot_1[[2]], plot_2), ncol=1))

我相信这会解决问题。

Answer 2

library(ggplot2)
library(GGally)
library(gridExtra)

set.seed(1)
colList = scales::hue_pal()(3)
nPlots = 3 #new code# - chose a random number for nPlots (3)
#plot_1 = vector("list", length=nPlots) #new code# - length = nPlots
#plot_2 = vector("list", length=1)
plot_1 <- lapply(1:nPlots, function(i){ #new code# - 1:nPlots
  x = data.frame(a=runif(100,0,1),b=runif(100,0,1),c=runif(100,0,1),d=runif(100,0,1))
  x$cluster = "color"
  x$cluster2 = factor(x$cluster)
  ggparcoord(x, columns=1:4, groupColumn=6, scale="globalminmax", alphaLines = 0.99) + xlab("Sample") + ylab("log(Count)") + theme(legend.position = "none", axis.title=element_text(size=12), axis.text=element_text(size=12)) + scale_colour_manual(values = c("color" = colList[i]))
})
p = do.call("grid.arrange", c(plot_1, ncol=1))

y = data.frame(a=runif(100,5,6),b=runif(100,5,6),c=runif(100,5,6),d=runif(100,5,6))
y$cluster = "color"
y$cluster2 = factor(y$cluster)
plot_2 = ggparcoord(y, columns=1:4, groupColumn=6, scale="globalminmax", alphaLines = 0.99) + xlab("Sample") + ylab("log(Count)") + theme(legend.position = "none", axis.title=element_text(size=12), axis.text=element_text(size=12)) + scale_colour_manual(values = c("color" = colList[3]))

p = do.call("grid.arrange", c(append(plot_1, list(plot_2)), ncol=1)) #new code#