R分配ggplot对象以循环列出 [英] R assigning ggplot objects to list in loop

问题描述

我使用 for循环将ggplots分配给 list ，然后传递给 plot_grid（）（包 cowplot ）。 plot_grid 将多个ggplots并排放置在一个图中。这可以很好地工作，但是当我使用 for循环时，生成的最后一个图在图的每个子帧中重复（如下所示）。换句话说，所有子帧都显示相同的ggplot。

这是一个玩具的例子：

pre > require（cowplot）

dfrm < - data.frame（A = 1：10，B = 10：1）

v < - c（A，B）
dfmsize< - nrow（dfrm）
myplots< - vector（list，2）

count = 1 $ （i，v）{
myplots [[count]] < - ggplot（dfrm，aes（x = 1：dfmsize，y = dfrm [，i]））+ geom_point（）+ labs （y = i）
count = count +1

plot_grid（plotlist = myplots）


预计数字：

来自 for循环的图：

p>

我尝试转换列表el如此，像这样：

  mygrobs<  -  lapply（myplots，ggplotGrob ）
 plot_grid（plotlist = mygrobs）
  

但是我得到了同样的结果。

我认为问题在于循环分配，而不是 plot_grid（），但我看不到我是什么做错了。

解决方案

到目前为止，答案非常接近，但在我看来并不令人满意。问题在于以下 - 在您的 for 循环之后：

  myplots [ [1]] $ mapping 
＃* x  - > 1：dfmsize 
＃* y  - > dfrm [，i] 
 myplots [[1]] $ plot_env 
＃< environment：R_GlobalEnv> 
 
 myplots [[2]] $ mapping 
＃* x  - > 1：dfmsize 
＃* y  - > dfrm [，i] 
 myplots [[2]] $ plot_env 
＃< environment：R_GlobalEnv> 
 
i 
＃[1]B
  

其他答案中提到， ggplot 在绘图之前并不实际评估这些表达式，因为这些都在全局环境中，并且 i 是B，您会收到不理想的结果。

避免这个问题，其中最简单的实际上简化了你的表达式：

  myplots = lapply（v，function（col）
 ggplot（dfrm，aes（x = 1：dfmsize，y = dfrm [，col]））+ geom_point（）+ labs（y = col））
  

这个原因起作用的原因是，对于 lapply 不同的



  myplots [[1]] $ mapping 
＃* x  - > 1：dfmsize 
＃* y  - > dfrm [，col] 
 myplots [[1]] $ plot_env 
＃< environment：0x000000000bc27b58> 
 
 myplots [[2]] $ mapping 
＃* x  - > 1：dfmsize 
＃* y  - > dfrm [，col] 
 myplots [[2]] $ plot_env 
＃< environment：0x000000000af2ef40> 
 
 eval（quote（dfrm [，col]），env = myplots [[1]] $ plot_env）
＃[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
 eval（quote（dfrm [，col]），env = myplots [[2]] $ plot_env）
＃[1] 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 
  
 
所以即使表达式相同，结果也是不同的。
 
 
 
如果您想知道存储/复制到 lapply 环境的具体内容 - 毫不奇怪，它只是列名称：
  ls（myplots [[1]] $ plot_env）
＃[1]col
  
 
I'm using a for loop to assign ggplots to a list, which is then passed to plot_grid() (package cowplot). plot_grid places multiple ggplots side by side in a single figure. This works fine manually, but when I use a for loop, the last plot generated is repeated in each subframe of the figure (shown below). In other words, all the subframes show the same ggplot.

Here is a toy example:
require(cowplot)

dfrm <- data.frame(A=1:10, B=10:1)

v <- c("A","B")
dfmsize <- nrow(dfrm)
myplots <- vector("list",2)

count = 1
for(i in v){
    myplots[[count]] <- ggplot(dfrm, aes(x=1:dfmsize, y=dfrm[,i])) + geom_point() + labs(y=i)
    count = count +1
}
plot_grid(plotlist=myplots)
Expected Figure:



Figure from for loop:

 

I tried converting the list elements to grobs, as described in this question, like this:
mygrobs <- lapply(myplots, ggplotGrob)
plot_grid(plotlist=mygrobs)
But I got the same result.

I think the problem lies in the loop assignment, not plot_grid(), but I can't see what I'm doing wrong.
解决方案
The answers so far are very close, but unsatisfactory in my opinion. The problem is the following - after your for loop:
myplots[[1]]$mapping
#* x -> 1:dfmsize
#* y -> dfrm[, i]
myplots[[1]]$plot_env
#<environment: R_GlobalEnv>

myplots[[2]]$mapping
#* x -> 1:dfmsize
#* y -> dfrm[, i]
myplots[[2]]$plot_env
#<environment: R_GlobalEnv>

i
#[1] "B"
As the other answers mention, ggplot doesn't actually evaluate those expressions until plotting, and since these are all in the global environment, and the value of i is "B", you get the undesirable results.

There are several ways of avoiding this issue, the simplest of which in fact simplifies your expressions:
myplots = lapply(v, function(col)
            ggplot(dfrm, aes(x=1:dfmsize, y=dfrm[,col])) + geom_point() + labs(y=col))
The reason this works, is because the environment is different for each of the values in the lapply loop:
myplots[[1]]$mapping
#* x -> 1:dfmsize
#* y -> dfrm[, col]
myplots[[1]]$plot_env
#<environment: 0x000000000bc27b58>

myplots[[2]]$mapping
#* x -> 1:dfmsize
#* y -> dfrm[, col]
myplots[[2]]$plot_env
#<environment: 0x000000000af2ef40>

eval(quote(dfrm[, col]), env = myplots[[1]]$plot_env)
#[1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
eval(quote(dfrm[, col]), env = myplots[[2]]$plot_env)
#[1] 10  9  8  7  6  5  4  3  2  1
So even though the expressions are the same, the results are different.

And in case you're wondering what exactly is stored/copied to the environment of lapply - unsurprisingly it's just the column name:
ls(myplots[[1]]$plot_env)
#[1] "col"


                        
这篇关于R分配ggplot对象以循环列出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！