Konsequente Grafikgröße in R mit ggplot2 (Legende und Achse ändern die Größe)

Question

Ich habe ein meist kosmetisches Problem. Ich erstelle vier Plots mit der ggplot2-Bibliothek, die ich dann in einer Spalte anordne (mit). Die Graphen zeigen die gleichen Daten an, aber für vier Gruppen ist die X-Achse die Zeit, weshalb ich die Graphen in einer einzigen Spalte behalten möchte.

Also ich lege die Legende zum oberen Graphen und die Beschriftungen für die X-Achse zum unteren Graphen. Diese beiden Aktionen ändern die Größe des Graphen; Durch das Hinzufügen einer Legende wird das Diagramm vergrößert. Wenn Sie die Beschriftungen für die x-Achse hinzufügen, wird die Größe verkleinert, um diese Werte zu berücksichtigen.

Gibt es eine Möglichkeit, eine feste Grafikgröße anzugeben, die mein Layout konsistent machen würde?

Mein Grundstück:

-Code für reproduzierbare Ergebnisse:

library(ggplot2) 
library(reshape) 

raw_data <- structure(list(Sample = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 
10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 
23L, 24L, 25L, 26L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 
11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 
24L, 25L, 26L), Month = structure(c(12L, 12L, 11L, 11L, 10L, 
10L, 3L, 3L, 5L, 5L, 4L, 4L, 8L, 8L, 1L, 1L, 9L, 9L, 7L, 7L, 
6L, 6L, 2L, 2L, 12L, 12L, 12L, 12L, 11L, 11L, 10L, 10L, 3L, 3L, 
5L, 5L, 4L, 4L, 8L, 8L, 1L, 1L, 9L, 9L, 7L, 7L, 6L, 6L, 2L, 2L, 
12L, 12L), .Label = c("April", "Aug", "Dec", "Feb", "Jan", "July", 
"June", "March", "May", "Nov", "Oct", "Sep"), class = "factor"), 
    Channel = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("A", 
    "B"), class = "factor"), Amplitude = c(5000L, 
    5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 
    5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 
    5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 
    5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L, 5000L)), .Names = c("Sample", 
"Month", "Channel", "Amplitude"), row.names = c(NA, 52L), class = "data.frame") 



multiplot <- function(..., plotlist=NULL, cols) { 
    require(grid) 

    # Make a list from the ... arguments and plotlist 
    plots <- c(list(...), plotlist) 

    numPlots = length(plots) 

    # Make the panel 
    plotCols = cols       # Number of columns of plots 
    plotRows = ceiling(numPlots/plotCols) # Number of rows needed, calculated from # of cols 

    # Set up the page 
    grid.newpage() 
    pushViewport(viewport(layout = grid.layout(plotRows, plotCols))) 
    vplayout <- function(x, y) { 
      viewport(layout.pos.row = x, layout.pos.col = y) 
    } 

    # Make each plot, in the correct location 
    for (i in 1:numPlots) { 
     curRow = ceiling(i/plotCols) 
     curCol = (i-1) %% plotCols + 1 
     print(plots[[i]], vp = vplayout(curRow, curCol)) 
    } 

} 


mybarplot <- function(first=0, last=0) { 
    # Create the barplot 
    p <- ggplot(raw_data, aes(x=Sample, y=Amplitude, fill=Channel)) 

    # Make it a grouped barplot with already summarised values 
    p <- p + geom_bar(position="dodge", stat="identity") 


    # Apply a log10 transformation to the y-axis, and create appropriate axis ticks 
    p <- p + scale_y_log10(breaks = c(5,10,50,100,500,1000,5000,10000)) 

    # Zoom in (barplots will not show when axis change to remove 0, so have to zoom) 
    p <- p + coord_cartesian(ylim=c(1,15000), xlim=c(1,26)) 

    # Make it greyscale 
    p <- p + scale_fill_grey() 


    # Hide X label 
    p <- p + opts(axis.text.x=theme_blank(), axis.title.x=theme_blank(), axis.title.y=theme_blank()) 
    # Change X label size 
    p <- p + opts(axis.text.y=theme_text(size=7)) 



    # Change the Legend 
    p <- p + scale_fill_manual(values=c("black", "grey75", "grey25"), name="Channel", breaks=c("A", "B")) 

    #margins 
    # c(top,,bottom,) 
    top_margin <- unit(c( 1, 1, -0.25, 1), "lines") 
    middle_margin <- unit(c(-0.25, 1, -0.25, 1), "lines") 
    bottom_margin <- unit(c(-0.25, 1,  2, 1), "lines") 


    if (first) { 
     # Anchor legend box to top right corner 
     p <- p + opts(legend.justification=c(1,1), legend.position=c(1,1)) 
     # Put a white box around it 
     p <- p + opts(legend.background = theme_rect(fill="white")) 
     # Top margin 
     p <- p + opts(plot.margin = top_margin) 
     p <- p + scale_x_discrete(breaks = 1:26) 
    } else { 
     p <- p + opts(legend.position="none") 
     if (last) { 
      # Bottom margin 
      p <- p + opts(plot.margin = bottom_margin) 
       # label X-axis 
      p <- p + scale_x_discrete(breaks = 1:26, labels=c("Sep", "", "Oct", "", "Nov", "", "Dec", "", "Jan", "", "Feb", "", "March", "", "April", "", "May", "", "June", "", "July", "", "Aug", "", "Sep", "")) 

      p <- p + ylab("Amplitude") 
      p <- p + xlab("Sampling time") 
      # Angle x labels 
      #p <- p + opts(axis.text.x=theme_text(angle=-45, hjust=0.5)) 
      p <- p + opts(axis.text.x=theme_text(hjust=0.5)) 

      # Move X title 
      p <- p + opts(axis.title.x=theme_text(vjust=-0.5)) 
     } else { 
      p <- p + opts(plot.margin = middle_margin) 
      p <- p + scale_x_discrete(breaks = 1:26) 
     } 
    } 



} 


plot1 <- mybarplot(first=1) 
plot2 <- mybarplot() 
plot3 <- mybarplot() 
plot4 <- mybarplot(last=1) 

multiplot(plot1, plot2, plot3, plot4, cols=1) 

Session info:

> sessionInfo() 
R version 2.15.1 (2012-06-22) 
Platform: x86_64-apple-darwin9.8.0/x86_64 (64-bit) 

locale: 
[1] C 

attached base packages: 
[1] grid  stats  graphics grDevices utils  datasets methods base  

other attached packages: 
[1] reshape_0.8.4 plyr_1.7.1 ggplot2_0.9.1 

loaded via a namespace (and not attached): 
[1] MASS_7.3-18  RColorBrewer_1.0-5 colorspace_1.1-1 dichromat_1.2-4 digest_0.5.2  labeling_0.1  memoise_0.1  munsell_0.3  proto_0.3-9.2  reshape2_1.2.1  
[11] scales_0.2.1  stringr_0.6.1  

Answer 1

In Ihrem Beispiel jede Parzelle identisch ist, jedoch gehe ich davon aus, dass nicht der Plan für Ihr Endprodukt. Ich denke, der einfachste Weg, dies zu tun, ist mit Facettieren, anstatt jede Handlung separat auszulegen.

dat <- data.frame(facetvar=letters[1:5], yvar=rep(1:10, each=5), xvar=rep(letters[6:10], each=5)) 
ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar, group=facetvar)) + 
    geom_bar(stat='identity') + 
    facet_grid(facetvar~.) 

Sie können Ihre Daten bei Bedarf zuerst unterteilen und eine beliebige Facettierungsvariable verwenden.

ggplot(dat[sample(1:50, 40),], aes(x=xvar, y=yvar, group=facetvar)) + 
    geom_bar(stat='identity') + 
    facet_grid(facetvar~.) 

können Sie auch scales.y='free'-facet_grid() bei Bedarf liefern.