ggplot2 - Skalierung mehrerer Plots

Question

Ich habe versucht, mit ggplot2 mehrere Grid Plots zu erzeugen. So würde Ich mag an Verteilerstück mit zusätzlichen boxplot unterhalb der x-Achse und dass für verschiedene Gruppen und Variablen wie das generieren:

Code: Ich habe versucht, das zu tun, mit dem folgenden Code:

library(ggplot2) 
require(grid) 

x=rbind(data.frame(D1=rnorm(1000),Name="titi",ID=c(1:1000)), 
    data.frame(D1=rnorm(1000)+1,Name="toto",ID=c(1:1000))) 

space=1 
suite=1 
p1=ggplot(x, aes(x=D1, color=Name, fill=Name)) + 
geom_histogram(aes(y=..density..),alpha=0.35,color=adjustcolor("white",0),position="identity",binwidth = 0.05)+ 
    geom_density(alpha=.2,size=1)+ 
    theme_minimal()+ 
    labs(x=NULL,y="Density")+ 
    theme(legend.position = "top", 
     legend.title = element_blank())+ 
    scale_fill_manual(values=c("gray30","royalblue1"))+ 
    scale_color_manual(values=c("gray30","royalblue1")) 

p2=ggplot(x, aes(x=factor(Name), y=D1,fill=factor(Name),color=factor(Name)))+ 
    geom_boxplot(alpha=0.2)+ 
    theme_minimal()+ 
    coord_flip()+ 
    labs(x=NULL,y=NULL)+ 
    theme(legend.position = "none", 
     axis.text.y = element_blank(), 
     axis.text.x = element_blank(), 
     panel.grid.minor.x = element_blank(), 
     panel.grid.major.x = element_blank(), 
     panel.grid.minor.y = element_blank(), 
     panel.grid.major.y = element_blank())+ 
    scale_fill_manual(values=c("gray30","royalblue1"))+ 
    scale_color_manual(values=c("gray30","royalblue1")) 

grid.newpage() 
pushViewport(viewport(layout=grid.layout(5,1))) 
define_region <- function(row, col){ 
    viewport(layout.pos.row = row, layout.pos.col = col) 
} 
print(p1, vp=define_region(1:4,1)) 
print(p2, vp=define_region(5,1)) 

ERGEBNIS:

FRAGE: Während meiner Suche beobachtete ich, dass die Skala zwischen Dichteverteilung Plot und Boxplot nicht die gleichen sind (Problem 1). Ich habe keine Lösung gefunden, um diese beiden Graphen im Raster darzustellen (ich bin verloren).

Answer 1

Mit dem cowplot Paket wird dies ein bisschen einfacher. Wir sollten jedoch den X-Achsenbereich richtig einstellen, um sicherzustellen, dass sie für beide Diagramme gleich sind. Dies liegt daran, dass die Dichtekurven natürlich etwas breiter sind als reine Datenzeichnungen, und die Achse für p1 wird daher etwas breiter sein. Wenn die Achsen fest sind, können wir sie anordnen und ausrichten (Achsentext und -ränder spielen keine Rolle mehr).

library(cowplot) 
comb <- plot_grid(p1 + xlim(-5, 5), 
        p2 + ylim(-5, 5),    # use ylim for p2 because of coord_flip() 
        align = 'v', rel_heights = c(4, 1), nrow = 2) 

Ebenso können wir ein Vielfaches der Kombination Plots anordnen:

plot_grid(comb, comb, comb, comb)