R 数据可视化 —— 用 gtable 绘制多个 Y 轴

作者: 名本无名 | 来源:发表于2021-11-07 15:27 被阅读0次

前言

经过前面一节的介绍，我们对 gtable 布局应该有了较为清晰的认识，下面让我们来看看 ggplot 对象的布局

首先，使用 ggplot 创建一个图形

p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, disp)) + geom_point()
p

获取 ggplot 图形对象，是一个 gtable 对象

> g <- ggplotGrob(p)
> class(g)
[1] "gtable" "gTree"  "grob"   "gDesc"

查看对象

> g
TableGrob (12 x 9) "layout": 18 grobs
    z         cells       name                                         grob
1   0 ( 1-12, 1- 9) background               rect[plot.background..rect.86]
2   5 ( 6- 6, 4- 4)     spacer                               zeroGrob[NULL]
3   7 ( 7- 7, 4- 4)     axis-l           absoluteGrob[GRID.absoluteGrob.74]
4   3 ( 8- 8, 4- 4)     spacer                               zeroGrob[NULL]
5   6 ( 6- 6, 5- 5)     axis-t                               zeroGrob[NULL]
6   1 ( 7- 7, 5- 5)      panel                      gTree[panel-1.gTree.66]
7   9 ( 8- 8, 5- 5)     axis-b           absoluteGrob[GRID.absoluteGrob.70]
8   4 ( 6- 6, 6- 6)     spacer                               zeroGrob[NULL]
9   8 ( 7- 7, 6- 6)     axis-r                               zeroGrob[NULL]
10  2 ( 8- 8, 6- 6)     spacer                               zeroGrob[NULL]
11 10 ( 5- 5, 5- 5)     xlab-t                               zeroGrob[NULL]
12 11 ( 9- 9, 5- 5)     xlab-b titleGrob[axis.title.x.bottom..titleGrob.77]
13 12 ( 7- 7, 3- 3)     ylab-l   titleGrob[axis.title.y.left..titleGrob.80]
14 13 ( 7- 7, 7- 7)     ylab-r                               zeroGrob[NULL]
15 14 ( 4- 4, 5- 5)   subtitle         zeroGrob[plot.subtitle..zeroGrob.82]
16 15 ( 3- 3, 5- 5)      title            zeroGrob[plot.title..zeroGrob.81]
17 16 (10-10, 5- 5)    caption          zeroGrob[plot.caption..zeroGrob.84]
18 17 ( 2- 2, 2- 2)        tag              zeroGrob[plot.tag..zeroGrob.83]

可以看到，每个位置所放置的对象及其名称，共 18 个。我们可以很容易地根据名称来获取对应的图形对象

主要包括主绘图区域 panel，X 和 Y 轴及其对应的轴标签，标题，题注等

我们可以使用 gtable_show_layout 来展示整个布局

gtable_show_layout(g)

例如，(7,5) 对应的就是名称为 panel 的对象，(7,4) 对应的就是左边的 Y 轴，(7,3) 对应的就是左边 Y 轴的标签。

现在，我们对 ggplot 对象布局已经有了一定的了解，那我们要如何合并包含多个轴的图形呢？

合并图形

首先，基于现在对 ggplot 的了解，我们应该很容易地就能想到，通过 gtable 对象来获取对应位置的图形对象，然后使用 gtable_add_grob 函数将某一个对象添加到指定 gtable 的位置中

然后，对于轴线，我们可以获取一个图形的 Y 轴对象，然后对轴标签和轴刻度线进行一定的转换，让其朝向右侧

最后，通过 gtable_add_cols 和 gtable_add_grob 将修改后的 Y 轴添加到图形的右侧

基于上面的构想，让我们先来看看如何组合两张图片

先构造如下数据

colors <- c('#5470C6', '#91CC75', '#EE6666')
data <- data.frame(
    category = factor(substr(month.name, 1, 3), levels = substr(month.name, 1, 3)),
    Evaporation = c(2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3),
    Precipitation = c(2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3),
    Temperature = c(2.0, 2.2, 3.3, 4.5, 6.3, 10.2, 20.3, 23.4, 23.0, 16.5, 12.0, 6.2)
)

先绘制一年中蒸发量和降水量的直方图

p1 <- ggplot(data, aes(category, Evaporation)) + 
    geom_col(fill = colors[1], width = 0.3, position = position_nudge(x = -0.2)) + 
    labs(x = "month", y = "Evaporation(ml)") +
    scale_y_continuous(limits = c(0, 250), expand = c(0,0)) +
    theme(panel.grid = element_blank(), 
          panel.background = element_rect(fill = NA), 
          axis.text.y = element_text(color = colors[1]), 
          axis.ticks.y = element_line(color = colors[1]), 
          axis.title.y = element_text(color = colors[1], angle = 270), 
          axis.line.y = element_line(color = colors[1]), 
          axis.line.x = element_line(color = "black"),
          axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, vjust = 1)
    )

p2 <- ggplot(data, aes(category, Precipitation)) + 
    geom_col(fill = colors[2], width = 0.3, position = position_nudge(x = 0.2)) + 
    labs(x = "month", y = "Precipitation(ml)") +
    scale_y_continuous(limits = c(0, 250), expand = c(0,0)) +
    theme(panel.grid = element_blank(), 
          panel.background = element_rect(fill = NA), 
          axis.text.y = element_text(color = colors[2]), 
          axis.ticks.y = element_line(color = colors[2]), 
          axis.title.y = element_text(color = colors[2], angle = 270), 
          axis.line.y = element_line(color = colors[2]), 
          axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, vjust = 1)
    )

你可能注意到了，我们为直方图设置了不同的偏移，这是为了避免图形合并时将原来的图形覆盖，还有一个重要的设置，就是要将背景填充色设置为 NA，否则也会覆盖之前的图形

然后先获取 gtable 对象

g1 <- ggplotGrob(p1)
g2 <- ggplotGrob(p2)

我们以第一幅图为模板，其他图像往里面添加，所以需要知道第一幅图主绘图区域的位置

pos <- c(subset(g1$layout, name == "panel", select = t:r))

获取到位置之后，将第二幅图的图形对象添加进去

g <- gtable_add_grob(g1, g2$grobs[[which(g2$layout$name == "panel")]], 
                     pos$t, pos$l, pos$b, pos$l)
plot(g)

那现在要做的，就是将第二幅图的 Y 轴添加进去。

这一步虽然可以使用 sec_axis 实现，但是这种方式提供的操作有限，三个 Y 轴的情况也无法实现。

首先，获取第二幅图的左侧 Y 轴，名称都是见名知意的 "axis-l"

index <- which(g2$layout$name == "axis-l")
yaxis <- g2$grobs[[index]]

Y 轴对象包含两个子对象，第一个为轴线，第二个为刻度

> yaxis$children
(polyline[GRID.polyline.2180], gtable[axis])

然后，将 Y 轴线移动到最左边

yaxis$children[[1]]$x <- unit.c(unit(0, "npc"), unit(0, "npc"))

获取刻度线和刻度标签的布局

> ticks <- yaxis$children[[2]]
> ticks
TableGrob (1 x 2) "axis": 2 grobs
  z     cells name                           grob
  1 (1-1,1-1) axis   polyline[GRID.polyline.2183]
1 2 (1-1,2-2) axis titleGrob[GRID.titleGrob.2182]

将刻度线和刻度标签的相对位置进行交换

# 交换刻度线和刻度标签的相对位置
ticks$widths <- rev(ticks$widths)
ticks$grobs <- rev(ticks$grobs)
# 移动刻度线
ticks$grobs[[1]]$x <- ticks$grobs[[1]]$x - unit(1, "npc") + unit(3, "pt")

文本标签的修改比较复杂，不仅要交换位置，还要修改文本的对齐方式，在轴标签的设置中也可以用到，可以封装成函数

# 水平交换文本标签
hinvert_title_grob <- function(grob){
    # 交换宽度
    widths <- grob$widths
    grob$widths[1] <- widths[3]
    grob$widths[3] <- widths[1]
    grob$vp[[1]]$layout$widths[1] <- widths[3]
    grob$vp[[1]]$layout$widths[3] <- widths[1]
    
    # 修改对齐
    grob$children[[1]]$hjust <- 1 - grob$children[[1]]$hjust 
    grob$children[[1]]$vjust <- 1 - grob$children[[1]]$vjust 
    grob$children[[1]]$x <- unit(1, "npc") - grob$children[[1]]$x
    grob
}

之后，将所有的修改覆盖原来的设置

ticks$grobs[[2]] <- hinvert_title_grob(ticks$grobs[[2]])
yaxis$children[[2]] <- ticks

最后，将 Y 轴添加到图形的右侧

g <- gtable_add_cols(g, g2$widths[g2$layout[index, ]$l], pos$r)
g <- gtable_add_grob(g, yaxis, pos$t, pos$r + 1, pos$b, pos$r + 1, clip = "off", name = "axis-r")

plot(g)

轴已经设置好了，就差轴标签了，有了上面的经验，可以很容易的做到这点

index <- which(g2$layout$name == "ylab-l")
ylab <- g2$grobs[[index]]
ylab <- hinvert_title_grob(ylab)

添加到右侧

g <- gtable_add_cols(g, g2$widths[g2$layout[index, ]$l], pos$r)
g <- gtable_add_grob(g, ylab, pos$t, pos$r + 1, pos$b, pos$r + 1, clip = "off", name = "ylab-r")
plot(g)

诶？怎么轴标签在里面呢？回顾我们上面的代码，发现原来我们插入的位置 pos 是第一幅图的右侧边界，所以，我们只要交换一下插入的顺序就可以了

交换之后，就得到了我们想要的结果了

将所有代码封装成函数，并使其能够适用于多个 Y 轴

hinvert_title_grob <- function(grob){
  # 交换宽度
  widths <- grob$widths
  grob$widths[1] <- widths[3]
  grob$widths[3] <- widths[1]
  grob$vp[[1]]$layout$widths[1] <- widths[3]
  grob$vp[[1]]$layout$widths[3] <- widths[1]
  
  # 修改对齐
  grob$children[[1]]$hjust <- 1 - grob$children[[1]]$hjust 
  grob$children[[1]]$vjust <- 1 - grob$children[[1]]$vjust 
  grob$children[[1]]$x <- unit(1, "npc") - grob$children[[1]]$x
  grob
}

add_another_yaxis <- function(g1, g2, offset = 0) {
  # ============ 1. 主绘图区 ============ #
  # 获取主绘图区域
  pos <- c(subset(g1$layout, name == "panel", select = t:r))
  # 添加图形
  g <- gtable_add_grob(g1, g2$grobs[[which(g2$layout$name == "panel")]], 
                       pos$t, pos$l, pos$b * ((offset - 2) * 0.00001 + 1), pos$l)
    # ============ 2. 轴标签 ============ #
    index <- which(g2$layout$name == "ylab-l")
  ylab <- g2$grobs[[index]]
  ylab <- hinvert_title_grob(ylab)
  # 添加轴标签
  g <- gtable_add_cols(g, g2$widths[g2$layout[index, ]$l], pos$r)
  g <- gtable_add_grob(g, ylab, pos$t, pos$r + 1, pos$b, pos$r + 1, clip = "off", name = "ylab-r")
  # ============ 3. 轴设置 ============ #
  index <- which(g2$layout$name == "axis-l")
  yaxis <- g2$grobs[[index]]
  # 将 Y 轴线移动到最左边
  yaxis$children[[1]]$x <- unit.c(unit(0, "npc"), unit(0, "npc"))
  # 交换刻度线和刻度标签
  ticks <- yaxis$children[[2]]
  ticks$widths <- rev(ticks$widths)
  ticks$grobs <- rev(ticks$grobs)
  # 移动刻度线
  ticks$grobs[[1]]$x <- ticks$grobs[[1]]$x - unit(1, "npc") + unit(3, "pt")
  # 刻度标签位置转换和对齐
  ticks$grobs[[2]] <- hinvert_title_grob(ticks$grobs[[2]])
  yaxis$children[[2]] <- ticks
  # 添加轴，unit(3, "mm") 增加轴间距
  g <- gtable_add_cols(g, g2$widths[g2$layout[index, ]$l] +  + unit(3, "mm"), pos$r)
  g <- gtable_add_grob(g, yaxis, pos$t, pos$r + 1, pos$b, pos$r + 1, clip = "off", name = "axis-r")
  g
}

# 接受可变参数，可添加多个 Y 轴
plot_multi_yaxis <- function(..., right_label_reverse = TRUE) {
  args <- list(...)
  len <- length(args)
  g <- ggplotGrob(args[[1]])
  for (i in len:2) {
    if (right_label_reverse) {
      # 为轴标签添加旋转
      args[[i]] <- args[[i]] + theme(axis.title.y = element_text(angle = 270))
    }
    g2 <- ggplotGrob(args[[i]])
    g <- add_another_yaxis(g, g2, offset = i)
  }
  # 绘制图形
  grid.newpage()
  grid.draw(g)
}

以我的习惯来说，我可能更偏向于将右侧的轴标签旋转 270 度，看起来更舒服些，所以我添加了一个 right_label_reverse 参数

现在，我们添加第三个图形

p3 <- ggplot(data, aes(category, Temperature, group = 1)) + 
  geom_line(colour = colors[3]) + 
  geom_point(aes(colour = colors[3]), fill = "white", shape = 21, show.legend = FALSE) +
  scale_y_continuous(limits = c(0, 25), expand = c(0,0)) +
  labs(x = "month", y = expression(paste("Temperature (", degree, " C)"))) +
  theme(panel.grid = element_blank(), 
        panel.background = element_rect(fill = NA), 
        axis.text.y = element_text(color = colors[3]), 
        axis.ticks.y = element_line(color = colors[3]), 
        axis.title.y = element_text(color = colors[3], angle = 270), 
        axis.line.y = element_line(color = colors[3]), 
        axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, vjust = 1)
  )

合并

plot_multi_yaxis(p1, p2, p3)

OK，画完收工。

代码已上传：

https://github.com/dxsbiocc/learn/blob/main/R/plot/plot_multi_yaxis.R

R 数据可视化 —— 用 gtable 绘制多个 Y 轴

前言

合并图形

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