【问题标题】:multiple plot arrangement by level of one variable in base plot in rr中基图中一个变量的水平的多图排列
【发布时间】:2012-05-01 11:49:38
【问题描述】:

这是我的数据和绘图

nmar <- seq (1, 100, 5)
position= rep(nmar, 5)
n = length (nmar )
chr = rep(1:5, each = n )

mapdata <- data.frame (chr, position, 
 snpname = paste("SNP-", 1:length (position), sep = ""))
mapdata


chr.lab = 1 ; mbar.col = "blue"
layout(matrix(c(1,1,2),nc=1)) # works for two but I need to extend it to 
       n (which is level of chr = 5)

# plot level 1
mapdata1 <- mapdata[mapdata$chr == 1,]
m <- par()$mar
m[1] <- m[3] <- 0
par(mar=m)
# Set the limits of the  plot
plot(mapdata1$position,mapdata1$position-mapdata1$position, type="n",
   axes=FALSE, 
xlab="", ylab="Chromsome", yaxt="n" )

polygon(
  c(0,max(mapdata1$position + 0.08 * max(mapdata1$position)),max(mapdata1$position)+
     0.08 * max(mapdata1$position),0),
  .2*c(-0.3,-0.3,0.3,0.3),
  col= mbar.col
)
segments(mapdata1$position, -.3, mapdata1$position, .3 )
text(mapdata1$position, -.7, mapdata1$snpname, srt = 90, cex.lab = chr.lab)
text(mapdata1$position,  .7, mapdata1$position,cex.lab = chr.lab )
text(0, labels = c("Chr 2"))

二级

# plot level 2
mapdata2 <- mapdata[mapdata$chr == 2,]
m <- par()$mar
m[1] <- m[3] <- 0
par(mar=m)
# Set the limits of the  plot
plot(mapdata2$position,mapdata2$position-mapdata1$position, type="n", axes=FALSE, 
xlab="", ylab="Chromsome", yaxt="n" )

polygon(
  c(0,max(mapdata2$position + 0.08 * max(mapdata2$position)),max(mapdata2$position)+  
 0.08 * max(mapdata2$position),0),
  .2*c(-0.3,-0.3,0.3,0.3),
  col= mbar.col
)
segments(mapdata2$position, -.3, mapdata2$position, .3 )
text(mapdata2$position, -.7, mapdata2$snpname, srt = 90, cex.lab = chr.lab)
text(mapdata2$position,  .7, mapdata2$position,cex.lab = chr.lab )
text(0, labels = c("Chr 2"))

输出

(1) 如何实现 n 级的流程自动化 - 将相似图扩展到 n 级 chr (2) 如果您看到相同规格的条形尺寸发生了变化,可能是由于地块面积不同。我该如何调整它以使所有图都相同?

【问题讨论】:

  • 有什么特别的理由想要坚持基本图吗? ggplot2 和 lattice 为创建此类复合图提供了简单的解决方案,请参阅这些链接以获取大量示例learnr.wordpress.com/2009/06/28/…learnr.wordpress.com/2009/06/29/…learnr.wordpress.com/2009/07/02/…
  • 我同意 ggplot2 和 lattice 更好,但是我觉得它们很难操作,不是吗?
  • 一旦你掌握了它的窍门,我发现 ggplot2 很容易使用。在我看来,切换到 ggplot2 或 lattice 绝对是值得的,尽管在与他们俩一起工作之后,我更喜欢 ggplot2。

标签: r graphics plot base par


【解决方案1】:

ggplot 绝对是这里的必经之路。但如果你真的想坚持使用 base plot,那么这个函数就可以了:

plot.as.stack= function(mapdata1, mbar.col = "blue"){
    # mapdata1 <- mapdata[mapdata$chr == chr,]
    m <- par()$mar
    m[1] <- m[3] <- 0
    par(mar=m)
    # Set the limits of the  plot
    plot(mapdata1$position,mapdata1$position-mapdata1$position, type="n",
       axes=FALSE, 
    xlab="", ylab="Chromsome", yaxt="n" )

    polygon(
      c(0,max(mapdata1$position + 0.08 * max(mapdata1$position)),max(mapdata1$position)+
         0.08 * max(mapdata1$position),0),
      .2*c(-0.3,-0.3,0.3,0.3),
      col= mbar.col
    )
    segments(mapdata1$position, -.3, mapdata1$position, .3 )
    text(mapdata1$position, -.7, mapdata1$snpname, srt = 90, cex.lab = chr.lab)
    text(mapdata1$position,  .7, mapdata1$position,cex.lab = chr.lab )
    text(0, labels = paste("Chr",unique(mapdata1$chr)))
}

# Example Run.
par(mfrow=c(length(unique(mapdata$chr)),1))
x=by(mapdata,factor(mapdata$chr),plot.as.stack) # Assigned to x to prevent output
par(mfrow=c(1,1))

如您所见,我只是将您的代码放入一个函数中,然后在其上运行by。请注意,这将在chr所有 级别上运行该函数。您可以对其进行修改,以便该函数采用 chr 的值:

plot.as.stack = function(chr){
    mapdata1 <- mapdata[mapdata$chr == chr,]
    ...
}

然后使用 chr 的值运行函数:

par(mfrow=c(5,1))
sapply(1:5,plot.as.stack)
par(mfrow=c(1,1))

【讨论】:

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