Kombinieren Sie Basis- und ggplot-Grafiken im R-Figurenfenster

Ich möchte eine Figur generieren, die eine Kombination aus Basis- und ggplot-Grafiken enthält. Der folgende Code zeigt meine Figur unter Verwendung der Basisplotfunktionen von R:

t <- c(1:(24*14)) 
P <- 24 
A <- 10 
y <- A*sin(2*pi*t/P)+20

par(mfrow=c(2,2))
plot(y,type = "l",xlab = "Time (hours)",ylab = "Amplitude",main = "Time series")
acf(y,main = "Autocorrelation",xlab = "Lag (hours)", ylab = "ACF")
spectrum(y,method = "ar",main = "Spectral density function", 
         xlab = "Frequency (cycles per hour)",ylab = "Spectrum")
require(biwavelet)
t1 <- cbind(t, y)
wt.t1=wt(t1)
plot(wt.t1, plot.cb=FALSE, plot.phase=FALSE,main = "Continuous wavelet transform",
     ylab = "Period (hours)",xlab = "Time (hours)")

Welches erzeugt

Die meisten dieser Panels scheinen für mich ausreichend zu sein, um sie in meinen Bericht aufzunehmen. Das Diagramm, das die Autokorrelation zeigt, muss jedoch verbessert werden. Mit ggplot sieht das viel besser aus:

require(ggplot2)
acz <- acf(y, plot=F)
acd <- data.frame(lag=acz$lag, acf=acz$acf)
ggplot(acd, aes(lag, acf)) + geom_area(fill="grey") +
  geom_hline(yintercept=c(0.05, -0.05), linetype="dashed") +
  theme_bw()

Da ggplot jedoch keine Basisgrafik ist, können wir ggplot nicht mit layout oder par (mfrow) kombinieren. Wie kann ich das aus den Basisgrafiken generierte Autokorrelationsdiagramm durch das von ggplot generierte ersetzen? Ich weiß, dass ich grid.arrange verwenden kann, wenn alle meine Figuren mit ggplot erstellt wurden. Wie mache ich das, wenn nur eines der Diagramme in ggplot generiert wird?

Mit dem gridBase-Paket können Sie dies einfach durch Hinzufügen von 2 Zeilen tun. Ich denke, wenn Sie eine lustige Handlung mit dem Raster machen möchten, müssen Sie nur die Ansichtsfenster verstehen und beherrschen . Es ist wirklich das Grundobjekt des Grid-Pakets.

vps <- baseViewports()
pushViewport(vps$figure) ##   I am in the space of the autocorrelation plot

Die Funktion baseViewports () gibt eine Liste von drei Rasteransichtsfenstern zurück. Ich verwende hier Abbildung Ansichtsfenster Ein Ansichtsfenster, das dem Bildbereich des aktuellen Diagramms entspricht.

So sieht die endgültige Lösung aus:

library(gridBase)
library(grid)

par(mfrow=c(2, 2))
plot(y,type = "l",xlab = "Time (hours)",ylab = "Amplitude",main = "Time series")
plot(wt.t1, plot.cb=FALSE, plot.phase=FALSE,main = "Continuous wavelet transform",
     ylab = "Period (hours)",xlab = "Time (hours)")
spectrum(y,method = "ar",main = "Spectral density function", 
         xlab = "Frequency (cycles per hour)",ylab = "Spectrum")
## the last one is the current plot
plot.new()              ## suggested by @Josh
vps <- baseViewports()
pushViewport(vps$figure) ##   I am in the space of the autocorrelation plot
vp1 <-plotViewport(c(1.8,1,0,1)) ## create new vp with margins, you play with this values 
require(ggplot2)
acz <- acf(y, plot=F)
acd <- data.frame(lag=acz$lag, acf=acz$acf)
p <- ggplot(acd, aes(lag, acf)) + geom_area(fill="grey") +
  geom_hline(yintercept=c(0.05, -0.05), linetype="dashed") +
  theme_bw()+labs(title= "Autocorrelation\n")+
  ## some setting in the title to get something near to the other plots
  theme(plot.title = element_text(size = rel(1.4),face ='bold'))
print(p,vp = vp1)        ## suggested by @bpatiste

Sie können den Druckbefehl mit einem Grob und einem Ansichtsfenster verwenden.
Zeichnen Sie zuerst Ihre Basisgrafiken und fügen Sie dann das ggplot hinzu

library(grid)

# Let's say that P is your plot
P <- ggplot(acd, # etc... )

# create an apporpriate viewport.  Modify the dimensions and coordinates as needed
vp.BottomRight <- viewport(height=unit(.5, "npc"), width=unit(0.5, "npc"), 
                           just=c("left","top"), 
                           y=0.5, x=0.5)

# plot your base graphics 
par(mfrow=c(2,2))
plot(y,type #etc .... )

# plot the ggplot using the print command
print(P, vp=vp.BottomRight)

Ich bin ein Fan des GridGraphics-Pakets. Aus irgendeinem Grund hatte ich Probleme mit gridBase.

library(ggplot2)
library(gridGraphics)
data.frame(x = 2:10, y = 12:20) -> dat
plot(dat$x, dat$y)
grid.echo()
grid.grab() -> mapgrob
ggplot(data = dat) + geom_point(aes(x = x, y = y)) 
pushViewport(viewport(x = .8, y = .4, height = .2, width = .2))    
grid.draw(mapgrob)

cowplotDas Paket verfügt über eine recordPlot()Funktion zum Erfassen von Basis-R-Plots, damit diese in plot_grid()Funktion zusammengestellt werden können.

library(biwavelet)
library(ggplot2)
library(cowplot)
library(gridGraphics)

t <- c(1:(24*14)) 
P <- 24 
A <- 10 
y <- A*sin(2*pi*t/P)+20

plot(y,type = "l",xlab = "Time (hours)",ylab = "Amplitude",main = "Time series")
### record the previous plot
p1 <- recordPlot()  

spectrum(y,method = "ar",main = "Spectral density function", 
         xlab = "Frequency (cycles per hour)",ylab = "Spectrum")
p2 <- recordPlot()

t1 <- cbind(t, y)
wt.t1=wt(t1)
plot(wt.t1, plot.cb=FALSE, plot.phase=FALSE,main = "Continuous wavelet transform",
     ylab = "Period (hours)",xlab = "Time (hours)")
p3 <- recordPlot()

acz <- acf(y, plot=F)
acd <- data.frame(lag=acz$lag, acf=acz$acf)
p4 <- ggplot(acd, aes(lag, acf)) + geom_area(fill="grey") +
  geom_hline(yintercept=c(0.05, -0.05), linetype="dashed") +
  theme_bw()

### combine all plots together
plot_grid(p1, p4, p2, p3,
          labels = 'AUTO',
          hjust = 0, vjust = 1)

^{Erstellt am 17.03.2019 durch das reprex-Paket (v0.2.1.9000)}