Panel Plot mit r

Question

Ich habe eine CSV-Datei mit 10 Spalten und möchte 7 von ihnen zusammen mit Text-Datei-Zeitreihe zu lesen und zu plotten. Mit dem folgenden Code kann ich sie zeichnen, aber mit wenigen Problemen konfrontiert:

1] Leerzeichen zwischen den Plots macht jedes Diagramm sehr klein aussehen. Wie benutzt man den meisten Platz? 2] Legende ist überlagert 7. Handlung. Wie es an der Platte Zeichnungsfläche von 8 zu platzieren und 9 (da keine Platte Plot Bereiche 8 verwenden und 9)

3], wie eine gemeinsame x und y-Achse bilden und einzelne Titel jedes Panel Stück definieren

library(qmap) 
obs <- read.table("D:/test.txt") 
mod <- read.csv("D:/pr.csv", header = FALSE) 
par(mfrow=c(3,3), oma = c(4, 1, 1, 1)) 
for(i in 4:10){ 
modp <- mod[,i] 
qm1.fit <- fitQmap(obs,modp, 
       method="PTF", 
       transfun="expasympt", 
       cost="RSS",wett.day=TRUE) 
qm1 <- doQmap(modprecip,qm1.fit) 

# repeated same procedure for qm2, qm3, qm4, and qm5 

# QQ-plot of all mappings 
obs_v <- as.vector(as.matrix(obs)) 
mod_v <- as.vector(as.matrix(modp)) 
qqplot(mod_v, obs_v, col = 1, xlab = 'Pm [mm/day]', ylab = 'Po [mm/day]') 
qqline(qm1, col = 2, lwd = 2) 
qqline(qm2, col = 3, lwd = 2) 
qqline(qm3, col = 4, lwd = 2) 
qqline(qm5, col = 5, lwd = 2) 

} 

legend("bottom", inset=c(-0.2,0), legend=c("A","B"), pch=c(1,3), title="Group") 

Jede Hilfe wird

Answer 1

Diese Art von Plots lässt sich sehr einfach generiert werden ggplot2 sehr dankbar. Ich werde das folgende Beispiel aus der ggplot2 Dokumentation zeigen, wie Ihre Frage nicht ein wiederholbares Beispiel enthält:

library(ggplot2) 
d <- ggplot(diamonds, aes(carat, price, fill = ..density..)) + 
    xlim(0, 2) + stat_binhex(na.rm = TRUE) + theme(aspect.ratio = 1) 
d + facet_wrap(~ color) 

ggplot2 Adressen Ihre Fragen:

1. Weiß Raum ist nicht mehr ein Problem.
2. Legende ist schön zur Seite gestellt.
3. standardmäßig die x- und y-Achse ist die gleiche (Sie können dies bei Bedarf deaktivieren)

Siehe auch this tutorial Ich schrieb über ggplot2, wenn Sie mit, wie ggplot2 Arbeiten bekommen bis beschleunigen wollen.