教你如何用一张呈现多张图信息！

用于刻面的两个函数

1. facet_wrap()

facet_wrap() 将数据拆分为多个小面板（子图），并以单一维度或者一维连续排列的方式展示。

语法

facet_wrap(facets, nrow = NULL, ncol = NULL, scales = "fixed")

• facets: 一个公式（通常用 ~ 表示），指定分组变量。例如，~var1 表示以变量 var1 进行分面。
• nrow 和 ncol: 控制行数和列数，用来调整分面的排列布局。
• scales: 控制坐标轴的缩放方式，取值包括：
  • "fixed": 所有子图共享相同的 x 和 y 轴（默认）。
  • "free": 每个子图的 x 和 y 轴独立缩放。
  • "free_x": 每个子图的 x 轴独立缩放，y 轴固定。
  • "free_y": 每个子图的 y 轴独立缩放，x 轴固定。

示例

library(ggplot2)

# 使用mtcars数据集绘制分面图
ggplot(mtcars, aes(x = mpg, y = wt)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~ cyl, nrow = 2)  # 根据 cyl 变量分面，每行最多 2 个面板

特点

• 适用于单变量分组。
• 自动调整排列布局。

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2. facet_grid()

facet_grid() 用于创建基于两个变量的网格分面，子图排列为行和列。

语法

facet_grid(rows, cols, scales = "fixed")

• rows 和 cols: 用公式表示，指定行和列的分组变量。例如：
  • facet_grid(rows = vars(var1), cols = vars(var2))。
  • 或者使用简写：facet_grid(var1 ~ var2)。
• scales: 与 facet_wrap() 的 scales 参数一致。

示例

ggplot(mtcars, aes(x = mpg, y = wt)) +
  geom_point() +
  facet_grid(cyl ~ gear)  # 行按cyl分组，列按gear分组

特点

• 适用于双变量分组。
• 创建网格状的布局，所有面板排列整齐。
• 如果只想按行或列分组，可以设置另一方向为 .：
  • facet_grid(cyl ~ .)：只按行分组。
  • facet_grid(. ~ gear)：只按列分组。

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代码

1. 引入必要的库

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(RColorBrewer)
library(viridis)
library(ggpubr)
library(rstatix)
library(gghalves)
library(showtext)
library(patchwork)

• ggplot2: 主图形绘制包。
• dplyr: 数据处理包（未在此代码中直接使用）。
• RColorBrewer 和 viridis: 提供调色板。
• ggpubr: 提供高级绘图功能（未直接使用）。
• rstatix: 用于统计分析（未直接使用）。
• gghalves: 提供 geom_half_violin 用于绘制半小提琴图。
• showtext: 支持中文和其他字体。
• patchwork: 用于组合多个 ggplot 图（未直接使用）。

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2. 设置字体

font_all <- font_files()
font_add("ST", regular = "simsun.ttc")
font_add("TN", regular = "times.ttf")
font_add("TNS", regular = "timesi.ttf")
showtext_auto(enable=TRUE)

• font_files(): 查看系统字体文件。
• font_add(): 添加字体：
  • "ST": 使用 simsun.ttc（宋体）。
  • "TN" 和 "TNS": 分别使用 Times 和 Times Italic 字体。
• showtext_auto(): 自动启用字体支持，确保在图形中正确显示字体。

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3. 定义颜色

colors = c('#889ECE','#F4E636','#29C4A1','#F3642E','lightgreen')
names(colors) = c('20','60','420','360','700')

• 定义颜色列表，使用 HEX 色码。
• 为每种颜色命名，对应到分组变量（如 delay 的具体值）。

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4. 创建 ggplot 图

p <- ggplot(data1, aes(x = delay, y = prob)) +

• data1: 数据集，未提供具体数据。
• aes(x = delay, y = prob): 指定数据映射，将 delay 映射到 x 轴，prob 映射到 y 轴。

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(1) 添加半小提琴图

geom_half_violin(aes(fill = delay, color = delay), side = 'r', position = position_nudge(x = 0.42, y = 0))

• geom_half_violin(): 绘制半小提琴图，用于显示数据分布。
• fill 和 color: 以 delay 分组着色。
• side = 'r': 绘制右半部分小提琴。
• position_nudge(): 将图形沿 x 轴稍微偏移。

(2) 添加箱线图

geom_boxplot(aes(fill = delay, color = delay), outliers = FALSE, width = 0.12, cex = 0.8, alpha = 0.5, position = position_nudge(x = 0.42, y = 0))

• geom_boxplot(): 添加箱线图，显示数据的五数概括。
• outliers = FALSE: 不显示离群点。
• width 和 cex: 调整箱线图宽度和线条大小。
• alpha = 0.5: 设定透明度。

(3) 添加散点图

geom_jitter(color = "grey60", width = 0.1, size = 0.6, alpha = 0.9)

• geom_jitter(): 添加抖动散点图，显示数据点。
• width = 0.1: 设置散点抖动幅度。
• color = "grey60": 设置散点颜色。

(4) 设置分面

facet_wrap(~ outcome, scales = "free")

• facet_wrap(): 按 outcome 变量分面，生成多个子图。
• scales = "free": 每个子图的 y 轴范围可以独立调整。

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5. 设置轴与标题

labs(
    x = "Delay (Days)", 
    y = "Probability (%)", 
    fill = "延迟天数",  
    color = "延迟天数"
) +
ggtitle("个体等量参数转换点---按金额水平分面")

• labs(): 设置坐标轴标题和图例标题。
• ggtitle(): 添加图表标题。

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6. 自定义主题

theme_minimal() + 
theme(
    text = element_text(size = 42),
    plot.title = element_text(size = 42, face = "bold", family = "ST", color = "black", hjust = 0.5),
    ...
)

• theme_minimal(): 使用简洁主题。
• theme(): 进一步自定义主题。
  • element_text(): 调整文本大小、字体、颜色等。
  • plot.title: 图表标题样式。
  • axis.text.x 和 axis.text.y: 调整 x 和 y 轴标签样式。
  • legend.title 和 legend.text: 图例标题和文本样式。

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7. 显示图形和保存

print(p)

ggsave(filename = "云雨图_按Outcome分面_单.png", plot = p, width = 10, height = 6)

• print(p): 显示绘制的图形。
• ggsave(): 保存图形到文件，格式为 PNG，尺寸为 10×6 英寸。

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总结

# 加载必要的库
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(RColorBrewer)
library(viridis)
library(ggpubr)
library(rstatix)
library(gghalves)
library(showtext)
library(patchwork)

# 配置字体
font_all <- font_files()
font_add("ST", regular = "simsun.ttc")     # 添加宋体
font_add("TN", regular = "times.ttf")      # 添加Times字体
font_add("TNS", regular = "timesi.ttf")   # 添加Times斜体
showtext_auto(enable = TRUE)

# 定义颜色
colors <- c('#889ECE', '#F4E636', '#29C4A1', '#F3642E', 'lightgreen')
names(colors) <- c('20', '60', '420', '360', '700') # 为每种颜色命名

# 绘图
p <- ggplot(data1, aes(x = delay, y = prob)) +
  # 半小提琴图
  geom_half_violin(aes(fill = delay, color = delay), side = 'r', position = position_nudge(x = 0.42, y = 0)) +
  # 箱线图
  geom_boxplot(aes(fill = delay, color = delay), outliers = FALSE, width = 0.12, cex = 0.8, alpha = 0.5, position = position_nudge(x = 0.42, y = 0)) +
  # 散点图
  geom_jitter(color = "grey60", width = 0.1, size = 0.6, alpha = 0.9) +
  # 自定义颜色和填充
  scale_color_manual(values = colors) + 
  scale_fill_manual(values = colors) +
  # 设置坐标轴范围和标签
  scale_y_continuous(limits = c(0, 100)) +
  scale_x_discrete() +
  coord_flip() +
  # 按照 outcome 分面
  facet_wrap(~ outcome, scales = "free") +
  # 设置标签和标题
  labs(
    x = "Delay (Days)", 
    y = "Probability (%)", 
    fill = "延迟天数", 
    color = "延迟天数"
  ) +
  ggtitle("个体等量参数转换点---按金额水平分面") +
  # 主题设置
  theme_minimal() + 
  theme(
    text = element_text(size = 42),
    plot.title = element_text(size = 42, face = "bold", family = "ST", color = "black", hjust = 0.5),
    axis.text.x = element_text(size = 42, family = "TN", color = "black", margin = margin(t = 6)),
    axis.text.y = element_text(size = 42, family = "TN", color = "black", margin = margin(r = 4)),
    axis.title.x = element_text(size = 42, family = "TN", color = "black"),
    axis.title.y = element_text(size = 42, family = "TN", color = "black"),
    legend.title = element_text(size = 42, family = "ST", color = "black", face = "bold"),
    legend.text = element_text(size = 42, family = "TN", color = "black"),
    axis.ticks.x = element_line(linewidth = 0.6),
    axis.ticks.y = element_line(linewidth = 0.6),
    axis.ticks.length = unit(-0.15, "cm"),
    axis.line = element_line(linewidth = 0.7),
    panel.grid = element_blank(),
    strip.text = element_text(size = 42, family = "TN", color = "black", face = "bold")
  )

# 显示图形
print(p)

# 保存图像
ggsave(filename = "云雨图_按Outcome分面_单.png", plot = p, width = 10, height = 6)