ggplot 分面的细节调整汇总
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简介
小编前段时间介绍了 ggplot2 分面问题：R可视乎|分面一页多图。以及很多书籍都介绍了如何使用 ggplot2 的分面，如：《ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis》[1]，《R语言教程》[2]。
但是绘制之后的细节调整，几乎都没有介绍过。小编在学习的过程中，将一些细节调整技巧进行了整理，以供参考。并分享给大家，希望能帮到你～
本文框架
教程
本文通过模拟数据来举例，读者可以根据数据形式，加载自己的数据集，并进行相应的数据处理。
生成数据
# 导入包
library(ggplot2)
set.seed(1)
dat = data.frame("time" = rep(2013:2019,6),
"method" = rep(LETTERS[1:6],each = 7),
"value" = rnorm(7*6,5,1),
"upper" = rnorm(7*6,5,1) + abs(rnorm(7*6,2,0.1)),
"lower" = rnorm(7*6,5,1) - abs(rnorm(7*6,2,0.1))
)
head(dat)
基础版本绘图
cols <- c("#85BA8F", "#A3C8DC","#349839","#EA5D2D","#EABB77","#F09594") #设置颜色
p = ggplot(dat,aes(x = time, y = value,fill = method)) +
geom_line(aes(color = method)) + #添加线
geom_point(aes(color = method)) + #添加散点
geom_ribbon(aes(ymin=lower, ymax=upper), alpha=0.3) + #添加区间
scale_x_continuous(breaks = 2013:2019) +
facet_wrap(vars(method),nrow = 4) +
theme_bw() + ylab("Value") + xlab("Time") + #主题设置
theme(panel.grid = element_blank())
p
刻度尺修改
默认情况下，x、y 轴刻度是固定的，即，scales = "fixed"。具体可以参考：https://ggplot2-book.org/facet.html。
x 轴
利用参数 scales = "free_x"，修改 x 轴刻度尺。
p + facet_wrap(vars(method),nrow = 4,scales = "free_x")
y 轴
利用参数 scales = free_y，修改 y 轴刻度尺。
p + facet_wrap(vars(method),nrow = 4,scales = "free_y")
双轴
利用参数 scales = free，修改 x 和 y 轴刻度尺。
p + facet_wrap(vars(method),nrow = 4,scales = "free")
标题框调整
这一部分都是在 theme() 中进行调整。具体可以参考：https://ggplot2-book.org/polishing.html。
位置调整
修改 strip.position 进行位置调整。
p + facet_wrap(vars(method),nrow = 3,strip.position = "left")
去除标题框背景
利用 strip.background = element_blank() 去除标题框背景。
p + theme(
strip.background = element_blank() #去除标题框背景
)
修改标题框背景颜色
利用 strip.background = element_rect() 修改标题框背景颜色。
p + theme(strip.background=element_rect(colour="black",
fill="#2072A8"))
修改标题框文字颜色
利用 strip.text.x=element_text() 修改标题框文字颜色。
p + theme(strip.text.x=element_text(colour="white"))
删除标题框
利用 strip.text.x = element_blank() 删除标题框。
p + theme(strip.text.x = element_blank())
小编有话说
如果觉得有帮助的话，欢迎点赞，分享～
参考资料
《ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis》: https://ggplot2-book.org
[2]《R语言教程》: https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/ggplot2.html
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