如何用ggplot2實(shí)現(xiàn)一幅叫不上來名字的圖

在論文里看到了一張圖如下：

最近可能會(huì)用到，就琢磨了一下如何實(shí)現(xiàn)。不知道這種圖叫什么名字，沒辦法搜索。但是感覺R語言里應(yīng)該有現(xiàn)成的包來做這幅圖。這幅圖和ggplot2做的熱圖有點(diǎn)像。試著用ggplot2來實(shí)現(xiàn)這張圖。通常用ggplot2做熱圖會(huì)用geom_tile()函數(shù)

參考 https://www.r-bloggers.com/how-to-make-a-simple-heatmap-in-ggplot2/構(gòu)造數(shù)據(jù)集

df<-expand.grid(teams=paste0("Team",LETTERS[1:4]),
               metrics=paste0("Metric",1:4))
df$performance<-rnorm(nrow(df))
head(df)

library(ggplot2)
ggplot(data=df,aes(x=teams,y=metrics))+
 geom_tile(aes(fill=performance))+
 theme_bw()+
 scale_fill_continuous(low="red",high="blue")

 

這里遇到的問題是：如何實(shí)現(xiàn)Metric4，3，2，1添加不同的顏色，比如Metric4是紅藍(lán)漸變色，Metric3我想填充黃綠漸變色。

想到一個(gè)解決辦法是將Metric4，3，2，1 分成四份數(shù)據(jù)集，分別使用geom_tile()函數(shù)作圖，然后在將圖拼接起來。

df1<-data.frame(A=paste("var",1:100),
               B=rep("TeamA",100),
               D=sample(c("Yes","No"),100,replace = T))
head(df1)
p1<-ggplot(df1,aes(x=A,y=B))+
 geom_tile(aes(fill=D))+
 scale_y_discrete(expand = c(0,0))+
 labs(x="",y="")+theme_bw()+
 scale_fill_manual(values = c("purple","grey"))
p1

接下來調(diào)整圖片的一些細(xì)節(jié)：去掉x軸的文字標(biāo)簽；去掉x軸和y軸的小短線；去掉邊框

p1<-ggplot(df1,aes(x=A,y=B))+
 geom_tile(aes(fill=D))+
 scale_y_discrete(expand = c(0,0))+
 labs(x="",y="")+theme_bw()+
 scale_fill_manual(values = c("purple","grey"))+
 theme(axis.text.x = element_blank(),
       axis.ticks = element_blank(),
       panel.border = element_blank())
p1

 

接下來同樣的思路再做2幅，然后使用cowplot包的plot_grid()函數(shù)將圖片拼起來

df2<-data.frame(A=paste("var",1:100),
               B=rep("TeamA",100),
               D=sample(c("Yes","No"),100,replace = T))
p2<-ggplot(df2,aes(x=A,y=B))+
 geom_tile(aes(fill=D))+
 scale_y_discrete(expand = c(0,0))+
 labs(x="",y="")+theme_bw()+
 scale_fill_manual(values = c("red","grey"))+
 theme(axis.text.x = element_blank(),
       axis.ticks = element_blank(),
       panel.border = element_blank())
df3<-data.frame(A=paste("var",1:100),
               B=rep("TeamA",100),
               D=sample(c("Yes","No"),100,replace = T))
p3<-ggplot(df3,aes(x=A,y=B))+
 geom_tile(aes(fill=D))+
 scale_y_discrete(expand = c(0,0))+
 labs(x="",y="")+theme_bw()+
 scale_fill_manual(values = c("green","grey"))+
 theme(axis.text.x = element_blank(),
       axis.ticks = element_blank(),
       panel.border = element_blank())

 

找到了 https://github.com/wilkelab/cowplot/issues/31可以使用 plot.margin = unit(c(0,0,0,0),'cm')加到主題theme()設(shè)置里

p1.1<-p1+theme(plot.margin = unit(c(0,0,0,0),'cm'))
p2.1<-p2+theme(plot.margin = unit(c(0,0,0,0),'cm'))
p3.1<-p3+theme(plot.margin = unit(c(0,0,0,0),'cm'))
plot_grid(p1.1,p2.1,p3.1,ncol = 1)

 

變化不是太大?？纯?https://github.com/wilkelab/cowplot/issues/31這篇文章發(fā)現(xiàn)theme(plot.margin = unit(c(0,0,0,0),'cm'))里面的數(shù)值可以設(shè)置為負(fù)數(shù)

p1.2<-p1+theme(plot.margin = unit(c(-0.5,-0.5,-0.5,-0.5),'cm'))
p2.2<-p2+theme(plot.margin = unit(c(-0.5,-0.5,-0.5,-0.5),'cm'))
p3.2<-p3+theme(plot.margin = unit(c(-0.5,-0.5,-0.5,-0.5),'cm'))
plot_grid(p1.2,p2.2,p3.2,ncol = 1)

 

這樣三幅圖就挨到一起去了。每個(gè)單獨(dú)的小圖有些高，可以輸出圖片時(shí)壓縮整體的高

p1.2<-p1+theme(plot.margin = unit(c(0,-0.3,-0.3,-0.3),'cm'))
p2.2<-p2+theme(plot.margin = unit(c(-0.3,-0.3,-0.3,-0.3),'cm'))
p3.2<-p3+theme(plot.margin = unit(c(-0.3,-0.3,-0.3,-0.3),'cm'))
png("Rplot18.png",height = 120)
plot_grid(p1.2,p2.2,p3.2,ncol = 1)
dev.off()

圖例有些被蓋住和，可以改變圖例的大小

p1.3<-p1+theme(plot.margin = unit(c(0,-0.3,-0.3,-0.3),'cm'),
              legend.key.size = unit(0.2,'cm'),
              legend.title=element_text(size=3),
              legend.text=element_text(size=2))
p2.3<-p2+theme(plot.margin = unit(c(-0.3,-0.3,-0.3,-0.3),'cm'),
              legend.key.size = unit(0.2,'cm'),
              legend.title=element_text(size=3),
              legend.text=element_text(size=2))
p3.3<-p3+theme(plot.margin = unit(c(-0.3,-0.3,-0.3,-0.3),'cm'),
              legend.key.size = unit(0.2,'cm'),
              legend.title=element_text(size=3),
              legend.text=element_text(size=2))
png("Rplot19.png",height = 120)
plot_grid(p1.3,p2.3,p3.3,ncol = 1)
dev.off()
#修改圖例大小還可以用
       legend.key.height = unit(0.2,'cm'),
       legend.key.width = unit(0.2,'cm')
#還有一個(gè)小知識(shí)點(diǎn)是：plot.margin = unit(c(-0.3,-0.3,-0.3,-0.3)四個(gè)數(shù)字控制的位置分別是上右下左