我有一个由 ggplot2 生成的图，其中包含两个图例。图例的位置不理想，所以我想调整它们。我一直在尝试模仿 “如何在 ggplot 中独立定位两个图例”的答案中显示的方法。该答案中显示的示例有效。但是，我无法让所描述的方法适用于我的情况。
我在 Debian 挤压上使用 R 2.15.3 (2013-03-01)、ggplot2_0.9.3.1、lattice_0.20-13、gtable_0.1.2、gridExtra_0.9.1。
考虑由 生成的图minimal.R。这与我的实际情节相似。
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minimal.R
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get_stat <- function()
{
n = 20
q1 = qnorm(seq(3, 17)/20, 14, 5)
q2 = qnorm(seq(1, 19)/20, 65, 10)
Stat = data.frame(value = c(q1, q2),
pvalue = c(dnorm(q1, 14, 5)/max(dnorm(q1, 14, 5)), d = dnorm(q2, 65, 10)/max(dnorm(q2, 65, 10))),
variable = c(rep('true', length(q1)), rep('data', length(q2))))
return(Stat)
}
stat_all<- function()
{
library(ggplot2)
library(gridExtra)
stathuman = get_stat()
stathuman$dataset = "human"
statmouse = get_stat()
statmouse$dataset = "mouse"
stat = merge(stathuman, statmouse, all=TRUE)
return(stat)
}
simplot <- function()
{
Stat = stat_all()
Pvalue = subset(Stat, variable=="true")
pdf(file = "CDF.pdf", width = 5.5, height = 2.7)
stat = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) +
theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) +
scale_x_continuous("Negative log likelihood") +
scale_y_continuous("Proportion $<$ x") +
facet_grid(~ dataset, scales='free') +
scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type",
labels=c("Gene segments", "Model"), guide=guide_legend(override.aes = list(size = 2))) +
geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) +
scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c(""))
print(stat)
dev.off()
}
simplot()
这导致以下情节。可以看出，Data type
和Pvalue图例的定位并不好。我将此代码修改为
minimal2.R.
使用版本 1，应该将图例放在顶部，代码运行没有错误，但没有显示图例。
编辑：显示了两个框，一个在另一个之上。最上面的是空白。如果我没有grid.arrange()按照@baptiste 的建议设置高度，那么图例和绘图都会放在底部框中。如果我如图所示设置高度，则看不到图例。
EDIT2：似乎额外的空白框是由grid.newpage我从前面的问题中复制而来的。我不确定它为什么在那里。如果我不使用那条线，那么我只会得到一个框/页。
使用版本 2，我收到此错误。
Error in UseMethod("grid.draw") :
no applicable method for 'grid.draw' applied to an object of class "c('gg', 'ggplot')"
Calls: simplot -> grid.draw
编辑：如果我print(plotNew)按照@baptiste 的建议使用，那么我会收到以下错误
Error in if (empty(data)) { : missing value where TRUE/FALSE needed
Calls: simplot ... facet_map_layout -> facet_map_layout.grid -> locate_grid.
我试图弄清楚这里发生了什么，但我找不到太多相关信息。
笔记：
我不确定为什么我会得到经验 CDF 的阶梯效应。我敢肯定有一个明显的解释。知道的请赐教。
如果有人可以建议替代方案，例如 matplotlib，我愿意考虑替代此代码甚至 ggplot2 来生成此图，我从未认真尝试过。
添加
print(ggplot_gtable(ggplot_build(stat2)))给
minimal2.R我TableGrob (7 x 7) "layout": 12 grobs z cells name grob 1 0 (1-7,1-7) background rect[plot.background.rect.186] 2 1 (3-3,4-4) strip-top absoluteGrob[strip.absoluteGrob.135] 3 2 (3-3,6-6) strip-top absoluteGrob[strip.absoluteGrob.141] 4 5 (4-4,3-3) axis-l absoluteGrob[GRID.absoluteGrob.129] 5 3 (4-4,4-4) panel gTree[GRID.gTree.155] 6 4 (4-4,6-6) panel gTree[GRID.gTree.169] 7 6 (5-5,4-4) axis-b absoluteGrob[GRID.absoluteGrob.117] 8 7 (5-5,6-6) axis-b absoluteGrob[GRID.absoluteGrob.123] 9 8 (6-6,4-6) xlab text[axis.title.x.text.171] 10 9 (4-4,2-2) ylab text[axis.title.y.text.173] 11 10 (4-4,4-6) guide-box gtable[guide-box] 12 11 (2-2,4-6) title text[plot.title.text.184]我不明白这个故障。谁能解释一下？是否
guide-box符合传说，怎么知道？
这是我的代码的修改版本，minimal2.R.
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minimal2.R
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get_stat <- function()
{
n = 20
q1 = qnorm(seq(3, 17)/20, 14, 5)
q2 = qnorm(seq(1, 19)/20, 65, 10)
Stat = data.frame(value = c(q1, q2),
pvalue = c(dnorm(q1, 14, 5)/max(dnorm(q1, 14, 5)), d = dnorm(q2, 65, 10)/max(dnorm(q2, 65, 10))),
variable = c(rep('true', length(q1)), rep('data', length(q2))))
return(Stat)
}
stat_all<- function()
{
library(ggplot2)
library(gridExtra)
library(gtable)
stathuman = get_stat()
stathuman$dataset = "human"
statmouse = get_stat()
statmouse$dataset = "mouse"
stat = merge(stathuman, statmouse, all=TRUE)
return(stat)
}
simplot <- function()
{
Stat = stat_all()
Pvalue = subset(Stat, variable=="true")
pdf(file = "CDF.pdf", width = 5.5, height = 2.7)
## only include data type legend
stat1 = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) +
theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) +
scale_x_continuous("Negative log likelihood") +
scale_y_continuous("Proportion $<$ x") +
facet_grid(~ dataset, scales='free') +
scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type", labels=c("Gene segments", "Model"), guide=guide_legend(override.aes = list(size = 2))) +
geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) +
scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c(""), guide=FALSE)
## Extract data type legend
dataleg <- gtable_filter(ggplot_gtable(ggplot_build(stat1)), "guide-box")
## only include pvalue legend
stat2 = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) +
theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) +
scale_x_continuous("Negative log likelihood") +
scale_y_continuous("Proportion $<$ x") +
facet_grid(~ dataset, scales='free') +
scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type", labels=c("Gene segments", "Model"), guide=FALSE) +
geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) +
scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c(""))
## Extract pvalue legend
pvalleg <- gtable_filter(ggplot_gtable(ggplot_build(stat2)), "guide-box")
## no legends
stat = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) +
theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) +
scale_x_continuous("Negative log likelihood") +
scale_y_continuous("Proportion $<$ x") +
facet_grid(~ dataset, scales='free') +
scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type", labels=c("Gene segments", "Model"), guide=FALSE) +
geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) +
scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c(""), guide=FALSE)
## Add data type legend: version 1 (data type legend should be on top)
## plotNew <- arrangeGrob(dataleg, stat, heights = unit.c(dataleg$height, unit(1, "npc") - dataleg$height), ncol = 1)
## Add data type legend: version 2 (data type legend should be somewhere in the interior)
## plotNew <- stat + annotation_custom(grob = dataleg, xmin = 7, xmax = 10, ymin = 0, ymax = 4)
grid.newpage()
grid.draw(plotNew)
dev.off()
}
simplot()