在 R 中的同一图中绘制两个图

Question

我想在同一个图中绘制 y1 和 y2。

x  <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x, 1, 1)
plot(x, y1, type = "l", col = "red")
plot(x, y2, type = "l", col = "green")

但是当我这样做时，它们不会一起绘制在同一个图中。

在 Matlab 中可以做到hold on，但有人知道如何在 R 中做到这一点吗？

Answer 1

在构建多层地块时，应考虑ggplot 包。这个想法是创建一个具有基本美学的图形对象并逐步增强它。

ggplot风格要求数据打包在data.frame中。

# Data generation
x  <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x,1,1)
df <- data.frame(x,y1,y2)

基本解决方案：

require(ggplot2)

ggplot(df, aes(x)) +                    # basic graphical object
  geom_line(aes(y=y1), colour="red") +  # first layer
  geom_line(aes(y=y2), colour="green")  # second layer

这里+ operator用于为基本对象添加额外的层。

使用ggplot，您可以在绘图的每个阶段访问图形对象。比如说，通常的分步设置可能如下所示：

g <- ggplot(df, aes(x))
g <- g + geom_line(aes(y=y1), colour="red")
g <- g + geom_line(aes(y=y2), colour="green")
g

g 生成绘图，您可以在每个阶段看到它（好吧，在创建至少一个图层之后）。情节的进一步魅力也由创建的对象制成。例如，我们可以为轴添加标签：

g <- g + ylab("Y") + xlab("X")
g

最终的g 看起来像：

更新（2013-11-08）：

正如 cmets 所指出的，ggplot 的理念建议使用长格式数据。 你可以参考这个answer来查看对应的代码。

Answer 2

如果你想把绘图分成两列（2 个并排），你可以这样做：

par(mfrow=c(1,2))

plot(x)

plot(y) 

Reference Link

Answer 3

使用plotly（从plotly 添加带有主要和次要y 轴的解决方案- 似乎丢失了）：

library(plotly)     
x  <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x, 1, 1)

df=cbind.data.frame(x,y1,y2)

  plot_ly(df) %>%
    add_trace(x=~x,y=~y1,name = 'Line 1',type = 'scatter',mode = 'lines+markers',connectgaps = TRUE) %>%
    add_trace(x=~x,y=~y2,name = 'Line 2',type = 'scatter',mode = 'lines+markers',connectgaps = TRUE,yaxis = "y2") %>%
    layout(title = 'Title',
       xaxis = list(title = "X-axis title"),
       yaxis2 = list(side = 'right', overlaying = "y", title = 'secondary y axis', showgrid = FALSE, zeroline = FALSE))

工作演示的屏幕截图：

Answer 4

如@redmode 所述，您可以使用ggplot 在同一图形设备中绘制两条线。在那个答案中，数据采用“宽”格式。但是，当使用ggplot 时，通常最方便的是将数据保存在“长”格式的数据框中。然后，通过在aesthetics 参数中使用不同的“分组变量”，线条的属性（例如线型或颜色）将根据分组变量而有所不同，并会出现相应的图例。

在这种情况下，我们可以使用colour 美学，它将线条的颜色与数据集中变量的不同级别相匹配（这里：y1 vs y2）。但首先我们需要将数据从宽格式转换为长格式，例如使用reshape2 包中的“融化”功能。此处描述了重塑数据的其他方法：Reshaping data.frame from wide to long format。

library(ggplot2)
library(reshape2)

# original data in a 'wide' format
x  <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x, 1, 1)
df <- data.frame(x, y1, y2)

# melt the data to a long format
df2 <- melt(data = df, id.vars = "x")

# plot, using the aesthetics argument 'colour'
ggplot(data = df2, aes(x = x, y = value, colour = variable)) + geom_line()

Answer 5

您可以使用 plotly 包中的 ggplotly() 函数将此处的任何 gggplot2 示例转换为交互式绘图，但我认为这种绘图是没有 ggplot2 更好：

# call Plotly and enter username and key
library(plotly)
x  <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x, 1, 1)

plot_ly(x = x) %>%
  add_lines(y = y1, color = I("red"), name = "Red") %>%
  add_lines(y = y2, color = I("green"), name = "Green")

Answer 6

我们也可以使用 lattice 库

library(lattice)
x <- seq(-2,2,0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x,1,1)
xyplot(y1 + y2 ~ x, ylab = "y1 and y2", type = "l", auto.key = list(points = FALSE,lines = TRUE))

特定颜色

xyplot(y1 + y2 ~ x,ylab = "y1 and y2", type = "l", auto.key = list(points = F,lines = T), par.settings = list(superpose.line = list(col = c("red","green"))))

Answer 7

惯用的 Matlab plot(x1,y1,x2,y2) 可以用 ggplot2 在 R 中翻译，例如：

x1 <- seq(1,10,.2)
df1 <- data.frame(x=x1,y=log(x1),type="Log")
x2 <- seq(1,10)
df2 <- data.frame(x=x2,y=cumsum(1/x2),type="Harmonic")

df <- rbind(df1,df2)

library(ggplot2)
ggplot(df)+geom_line(aes(x,y,colour=type))

^{灵感来自赵婷婷的Dual line plots with different range of x-axis Using ggplot2。}

Answer 8

您也可以使用ggvis 创建情节：

library(ggvis)

x  <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x,1,1)
df <- data.frame(x, y1, y2)

df %>%
  ggvis(~x, ~y1, stroke := 'red') %>%
  layer_paths() %>%
  layer_paths(data = df, x = ~x, y = ~y2, stroke := 'blue')

这将创建以下情节：

Answer 9

tl;dr：您想使用curve（与add=TRUE）或lines。

---

我不同意par(new=TRUE)，因为这会重复打印刻度线和轴标签。例如

plot(sin); par(new=T); plot( function(x) x**2 ) 的输出。

看看垂直轴标签是多么混乱！由于范围不同，您需要设置 ylim=c(lowest point between the two functions, highest point between the two functions)，这比我将要向您展示的要容易 - 如果您想添加的不仅仅是两条曲线，方式也不太容易，但很多。

---

我一直对绘图感到困惑的是curve 和lines 之间的区别。 （如果您不记得这些是两个重要绘图命令的名称，只需 sing 即可。）

这是curve 和lines 之间的最大区别。

curve 将绘制一个函数，例如curve(sin)。 lines 用 x 和 y 值绘制点，例如：lines( x=0:10, y=sin(0:10) )。

这里有一个小的区别：curve 需要用 add=TRUE 调用，而lines 已经假定你正在添加到现有的情节。

这是调用plot(0:2); curve(sin)的结果。

---

在幕后查看methods(plot)。并检查body( plot.function )[[5]]。当您调用plot(sin) 时，R 发现sin 是一个函数（不是 y 值）并使用plot.function 方法，最终调用curve。所以curve是用来处理函数的工具。

Answer 10

使用matplot函数：

matplot(x, cbind(y1,y2),type="l",col=c("red","green"),lty=c(1,1))

如果y1 和y2 在相同的x 点进行评估，请使用此选项。它缩放 Y 轴以适应较大的一个（y1 或 y2），这与此处的其他一些答案不同，如果它大于 y1（ggplot 解决方案大多可以接受） )。

或者，如果两条线没有相同的 x 坐标，则在第一个图上设置轴限制并添加：

x1  <- seq(-2, 2, 0.05)
x2  <- seq(-3, 3, 0.05)
y1 <- pnorm(x1)
y2 <- pnorm(x2,1,1)

plot(x1,y1,ylim=range(c(y1,y2)),xlim=range(c(x1,x2)), type="l",col="red")
lines(x2,y2,col="green")

我很惊讶这个 Q 已经 4 岁了，没有人提到 matplot 或 x/ylim...

Answer 11

我认为您正在寻找的答案是：

plot(first thing to plot)
plot(second thing to plot,add=TRUE)

Answer 12

您也可以使用par 并在同一图表上绘制不同的轴。如下：

plot( x, y1, type="l", col="red" )
par(new=TRUE)
plot( x, y2, type="l", col="green" )

如果您详细阅读R 中的par，您将能够生成非常有趣的图表。另一本书是 Paul Murrel 的 R Graphics。

Answer 13

您可以使用点作为重叠图。

plot(x1, y1,col='red')

points(x2,y2,col='blue')

Answer 14

不要将要绘制的值保存在数组中，而是将它们存储在矩阵中。默认情况下，整个矩阵将被视为一个数据集。但是，如果您在绘图中添加相同数量的修饰符，例如col()，因为你在矩阵中有行，R 会发现每一行都应该被独立处理。例如：

x = matrix( c(21,50,80,41), nrow=2 )
y = matrix( c(1,2,1,2), nrow=2 )
plot(x, y, col("red","blue")

这应该可以工作，除非您的数据集大小不同。

Answer 15

如果您使用的是基本图形（即不是晶格/网格图形），那么您可以通过使用点/线/多边形函数来模拟 MATLAB 的保持功能，从而在不开始新绘图的情况下为绘图添加更多细节。在多情节布局的情况下，您可以使用par(mfg=...) 来选择要添加内容的情节。

Answer 16

lines() 或 points() 将添加到现有图表，但不会创建新窗口。所以你需要这样做

plot(x,y1,type="l",col="red")
lines(x,y2,col="green")