R：将ggplot2图保存在列表中 [英] R: saving ggplot2 plots in a list

问题描述

我正在编写一个R代码，允许用户从数据中选择列并绘制每个列的直方图。因此，我使用'for'循环来使用ggplot2库生成所需数量的图并将它们保存在单个列表中。但是我面临的问题是，在'for'循环的每一次迭代中，列表中的所有对象都存储相同的图。因此，最终输出由直方图的网格组成，标记不同，但是描绘了相同的（最后一个）列。

据我所知，这个问题很老，我在在for循环中重命名ggplot2图表和 https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2008-February/154438.html 是一个有用的出发点。

我使用R中提供的标准Swiss Fertility数据集来生成图。这里是代码： - $ / $>

  data_<  -  swiss 
 data_<  -  na.omit（data_）
 
u < -  c（2,3,4,5,6）
 plotData < -  data _ [，u] 
 bw <-5 
 plotType< ;  - 'probability'
 
 library（ggplot2）
 library（gridExtra）
 
 histogramList<  -  vector（'list'，length（u））
 
 if（plotType =='probability'）
 {
 for（i in 1：length（u））
 {
 indexDataFrame<  -  data。 frame（plotData [，i]）
 probabilityHistogram< -ggplot（indexDataFrame，aes（x = indexDataFrame [，1]））
 histogramList [[i]] < -  probabilityHistogram + geom_histogram（aes（ y = .. density ..），binwidth = bw，color ='black'，fill ='skyblue'）+ geom_density（）+ scale_x_continuous（names（plotData）[i]）+ opts（legend.position ='none' ）
} 
} else 
 if（plotType =='frequency'）
 {
 for（i in 1：length（u））
 { 
 indexDataFrame<  -  data.frame（plotData [，i]）
 probabilityHistogram<  -  ggplot（indexDataF rame，aes（x = indexDataFrame [，1]））
 histogramList [[i]] < -  probabilityHistogram + geom_histogram（aes（y = .. count ..），binwidth = bw，color ='black' ，fill ='skyblue'）+ geom_density（）+ scale_x_continuous（names（plotData）[i]）+ opts（legend.position ='none'）
} 
} 
 
 arg_list<  -  c（histogramList，list（nrow = 3，ncol = 2））
 #jpeg（'histogram'，width = 1024，height = 968）
 do.call（grid.arrange ，arg_list）
＃graphics.off（）
  

我很抱歉如果我错过了一个明显的回答在这个论坛中的问题，并且如果你能指示我这个问题，我将不胜感激。我希望我的解释清楚，如果没有，请让我知道所需的澄清。

谢谢！

解决方案

您可以通过以下方式大幅度简化您的代码：

1. 使用构面而不是手动排列多个图
   
2. 使用函数 melt 在包<$ c中融化数据$ c $> reshape2


3. 这意味着您可以删除循环

这是完整的代码重写，没有看到循环。

  data_<  -  swiss 
 data_<  -  na.omit（data_）
 
u< -c（2,3,4,5,6）
 plotData<  -  data _ [，u] 
 bw < -  5 
 plotType<  - '频率'
 
库（ggplot2）
库（重塑2）
 
 mdat<  -  melt（ plotData）
 
 if（plotType =='probability'）{
 ph < -  ggplot（mdat，aes（value））+ 
 geom_histogram（aes（y = ..）密度..），binwidth = bw，color ='black'，fill ='skyblue'）+ 
 geom_density（）+ 
 facet_wrap（〜variable，scales =free）
} 
 
 if（plotType ==频率'）{
 ph < -  ggplot（mdat，aes（value））+ 
 geom_histogram（aes（y = .. count ..），binwidth = bw，color ='black'，fill ='skyblue'）+ 
 geom_density（）+ 
 facet_wrap（〜variable，scales =free）
} 
 
 print（ph）
  

由此产生的图形：



概率：

频率

I am writing a R code that allows users to select columns from a data and plots histograms for each of them. Hence, I am using a 'for' loop to generate the required number of plots using the ggplot2 library and save them in a single list. But the problem I am facing is that, at every iteration of the 'for' loop, all objects in the list are storing the same plot. Thus, the final output consists of a grid of histograms, labeled differently but depicting the same(last) column.

I understand that this question is quite old and I found the answers on renaming ggplot2 graphs in a for loop and https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2008-February/154438.html to be a useful starting point.

I have used the standard Swiss Fertility dataset available in R to generate the plots. Here is the code:-

data_ <- swiss
data_ <- na.omit(data_)

u <- c(2, 3, 4, 5, 6)
plotData <- data_[,u]
bw <- 5
plotType <- 'probability'

library(ggplot2)
library(gridExtra)

histogramList <- vector('list', length(u))

if(plotType=='probability')
{
 for(i in 1:length(u))
 {
   indexDataFrame <- data.frame(plotData[,i])
   probabilityHistogram <- ggplot(indexDataFrame, aes(x=indexDataFrame[,1]))
   histogramList[[i]] <-  probabilityHistogram + geom_histogram(aes(y=..density..),     binwidth=bw, colour='black', fill='skyblue') + geom_density() + scale_x_continuous(names(plotData)[i]) + opts(legend.position='none')
 }
} else
if(plotType=='frequency')
{
 for(i in 1:length(u))
 {
   indexDataFrame <- data.frame(plotData[,i])
   probabilityHistogram <- ggplot(indexDataFrame, aes(x=indexDataFrame[,1]))
   histogramList[[i]] <- probabilityHistogram + geom_histogram(aes(y=..count..), binwidth=bw, colour='black', fill='skyblue') + geom_density() + scale_x_continuous(names(plotData)[i]) + opts(legend.position='none')
 }
}

arg_list <- c(histogramList, list(nrow=3, ncol=2))
#jpeg('histogram', width=1024, height=968)
do.call(grid.arrange, arg_list)
#graphics.off()

I apologize if I have missed an obvious answer to the question in this forum and shall be grateful if you could direct me towards it. I hope my explanation is clear and if not, please let me know about the clarifications required.

Thanks!

解决方案

You can vastly simplify your code by:

1. Using facets, rather than manually arranging multiple plots
2. Melting your data with the function melt in package reshape2
3. This means you can remove the loop

Here is a complete rewrite of your code, with no loop in sight.

data_ <- swiss
data_ <- na.omit(data_)

u <- c(2, 3, 4, 5, 6)
plotData <- data_[,u]
bw <- 5
plotType <- 'frequency'

library(ggplot2)
library(reshape2)

mdat <- melt(plotData)

if(plotType=='probability'){
  ph <- ggplot(mdat, aes(value)) +
    geom_histogram(aes(y=..density..), binwidth=bw, colour='black', fill='skyblue') + 
    geom_density() + 
    facet_wrap(~variable, scales="free")
} 

if(plotType=='frequency'){
  ph <- ggplot(mdat, aes(value)) +
    geom_histogram(aes(y=..count..), binwidth=bw, colour='black', fill='skyblue') + 
    geom_density() + 
    facet_wrap(~variable, scales="free")
}

print(ph)

The resulting graphics:

Probability:

Frequency

这篇关于R：将ggplot2图保存在列表中的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！