Rmarkdown 裁剪 ggplots 周围的空白区域

Question

虽然我在这里使用水平条形图作为示例，但这本身不是问题。一般问题是如何处理使用后在 rmarkdown 中围绕 ggplots 创建的空白

+coord_fixed(ratio=...)

为了减少条形图使用的空间，尤其是在很少因素的情况下，我更喜欢水平条形图，我使用 coord_fixed(ratio=...) 在条形的宽度和长度之间有一个合理的比率。

情节本身看起来像我想要的方式（见下面的第一个例子），但它周围有很多空白，我试图通过在 knitr-header 中使用 fig.height = ... 来删除它。正如下一个示例所示，结果并不理想。

library(ggplot2)
library(ggstance)
library(dplyr)

X <- data.frame(X = sample(c("A", "B"), 30, replace = TRUE))
X <- X %>% group_by(X) %>% summarise(n = n())
ggplot(X, aes(y = X, x = n))+
   geom_barh(stat = "identity")+
   coord_fixed(ratio = 1)+
   ggtitle("blub")

在我使用 x = 3 的 rmarkdown 中使用它； x = 1 ; x=0.5：

```{r,fig.height = x}

# see code above
```

这会导致：

fig.height=3

fig.height=1

fig.height=0.5

我希望它能做什么：

• 裁剪白色边距
• 同时保持绘图（绘图 +（轴）标题）区域本身不变

后者显然不会发生，因为情节区域变窄并且标题被移到情节内部。

我不知道是在 ggplot 中还是在 knitr 中找到解决方案。最重要的是，理想的解决方案应该很容易自动化，以便在循环内使用（使解决方案适应不断变化的因素数量）。

Answer 1

您可以将参数传递给fig.width 和fig.height 块选项。您只需要在评估该块之前计算它们：

---
output: html_document
---

```{r, message=FALSE}
library(ggplot2)
library(ggstance)
library(dplyr)

X <- data.frame(X = sample(c("A", "B"), 30, replace = TRUE))
X <- X %>% group_by(X) %>% summarise(n = n())

hei <- length(X$X) + 1
len <- max(X$n) + 2

```

Text before the plot
```{r, fig.height=hei, fig.width=len, echo=FALSE}

ggplot(X, aes(y = X, x = n))+
  geom_barh(stat = "identity")+
  coord_fixed(ratio = 1)+
  ggtitle("blub") +
  theme(plot.background = element_rect(fill = 'red'))

```

Text after the plot

```{r, message=FALSE}

X <- data.frame(X = sample(c("A", "B", "C"), 30, replace = TRUE))
X <- X %>% group_by(X) %>% summarise(n = n())

hei <- length(X$X) + 1
len <- max(X$n) + 2

```
Another plot
```{r, fig.height=hei, fig.width=len, echo=FALSE}

ggplot(X, aes(y = X, x = n))+
  geom_barh(stat = "identity")+
  coord_fixed(ratio = 1)+
  ggtitle("blub") +
  theme(plot.background = element_rect(fill = 'red'))

```

结果：

Answer 2

我认为，您需要找到高度和宽度之间的良好比例。但这有时并不容易做到。
前段时间，我写了一个函数来删除PNG图像的白边。如果你没有找到好的比例，你可以尝试使用这个。这需要使用函数 ggsave 将您的图形保存为 png，然后使用 knitr::include_graphics() 在后续块中调用它。
函数如下：

#' A function to crop white margins of a PNG image
#'
#' @param x path to the PNG image
#' @param pixel number of white pixels lines to keep
#' @export

Rm_WhiteMargins <- function(x, pixel = 2)
{
  # Cut the output image to remove dirty white margins from corrplot
  img <- png::readPNG(x)

  img.test.row <- apply(img, 3, function(layer) {
    apply(layer, 1, function(i) {(sum(i != 1) > 0)})
  }) %>%
    apply(., 1, function(i) {(sum(i) > 0)})
  rowMin <- max(min(which(img.test.row[1:round(length(img.test.row) / 2)])) - (1 + pixel), 1)
  rowMax <- min(max(c(1:length(img.test.row))[
    round(length(img.test.row) / 2) : length(img.test.row)][
      which(img.test.row[(length(img.test.row) / 2) : length(img.test.row)])]) + 1 + pixel,
    length(img.test.row))

  img.test.col <- apply(img, 3, function(layer) {
    apply(layer, 2, function(i) {(sum(i != 1) > 0)})
  }) %>%
    apply(., 1, function(i) {(sum(i) > 0)})
  colMin <- max(min(which(img.test.col[1:round(length(img.test.col) / 2)])) - (1 + pixel), 1)
  colMax <- min(max(c(1:length(img.test.col))[
    round(length(img.test.col) / 2) : length(img.test.col)][
      which(img.test.col[(length(img.test.col) / 2) : length(img.test.col)])]) + 1 + pixel,
    length(img.test.col))

  # Remove rows and cols with white pixels from the original image
  img <- img[rowMin:rowMax, colMin:colMax,]
  png::writePNG(img, target = paste0(gsub(".png", "", x), "_crop.png"))
  rm(img)
}

如果这可以帮助...