【R语言】对一个Plot绘制多个图,并且每个图单元也包含多个图

以一个Plot绘制五行六列共30个图,然后每30个图单元包含两个图为例:

如下图所示:

代码如下:

for (i in 1:(5*6)) {
  create_subplots <- function() {

    library(ggplot2)
    library(dplyr)
    library(tidyr)
    
    # 创建一个随机的数据框
    simulated_data <- data.frame(
      V1 = rnorm(100, mean = 0, sd = sqrt(0.5)),  # 生成均值为 mean,标准差为 sd 的正态分布随机值
      V2 = rgamma(100, shape = 2, scale = 1), # 生成伽马分布随机值,shape 为形状参数,scale 为尺度参数
      V3 = runif(100, min = 0, max = 1), # 生成均值为 mean,标准差为 sd 的正态分布随机值
      V4 = rpois(100, lambda = 5), # 生成泊松分布随机值,lambda 为泊松分布的参数
      V5 = rexp(100, rate = 0.5), # 生成指数分布随机值,rate 为指数分布的参数
      V6 = rbinom(100, size = 10, prob = 0.1) # 生成二项分布随机值,size 为试验次数,prob 为成功的概率
    )
    
    simulated_data <- simulated_data %>%
      rename(
        Case1 = V1,
        Case2 = V2,
        Case3 = V3,
        Case4 = V4,
        Case5 = V5,
        Case6 = V6
      )
    
    simulated_data_long <- gather(simulated_data, key = "variable", value = "value")
    # 创建一个含有多个琴图的图表,每个琴图对应数据的一个列
    p1 <- ggplot(simulated_data_long, aes(x = variable, y = value)) +
      geom_violin(alpha = 0.5, size = 0.1) +# 调整透明度和线条宽度
      geom_boxplot(fill = "gray", alpha = 0.04, width = 0.02) +# 调整透明度和线条宽度
      geom_jitter(aes(color = variable), width = 0.02, alpha = 0.7, size = 0.03) +# 调整透明度和点的大小
      labs(
        x = " ",
        y = "",
        title = " "
      ) +
      scale_color_discrete(name = " ") +
      theme_minimal() +
      facet_wrap(~ variable, scales = "free")+
      theme(
        strip.text = element_blank(),
        legend.text = element_text(size = 0.12),  # 调整图例文本大小
        legend.title = element_text(size = 0.15),  # 调整图例标题大小
        legend.key.size = unit(1.5, "lines"),  # 调整图例间距大小
        axis.title.y = element_text(size = 0.18) # 调整Y轴标签的字体大小
      ) + 
      theme(legend.position = "none",    
            axis.title.x = element_blank(),  
            axis.title.y = element_blank(),  
            axis.text.x = element_blank(),   
            axis.text.y = element_blank(),   
            axis.ticks.x = element_blank(),  
            axis.ticks.y = element_blank()   )
      

    library(ggstatsplot)
    # 绘制分组箱线图
    p2 <- ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length)) +
      geom_boxplot() +
      theme(legend.position = "none",    
            axis.title.x = element_blank(),
            axis.title.y = element_blank(), 
            axis.text.x = element_blank(),   
            axis.text.y = element_blank(),   
            axis.ticks.x = element_blank(),  
            axis.ticks.y = element_blank()   )

    subplot <- p1 / p2 
    
    return(subplot)
  }
  
  
  
  main_plot_list[[i]] <- create_subplots()
}

main_plot <- wrap_plots(main_plot_list, ncol = 6)

print(main_plot)

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/729907.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

IPD笔记

IPD笔记 先弄一个一图流&#xff0c;改天再过来继续补充 IPD&#xff08;Integrated Product Development&#xff09;即集成产品开发&#xff0c;是一套产品开发的模式、理念与方法。华为的IPD的核心思想是基于市场需求&#xff0c;将产品开发作为一项投资来管理&#xff0c;以…

灵活的招聘管理系统有五种方法帮助成功招聘

还记得以前的时代吗&#xff1f;这取决于你的年龄&#xff0c;直到智能手机、流媒体电视和电子邮件出现。今天&#xff0c;任何活着的成年人都经历了技术上的巨大变化&#xff0c;这创造了一种新的行为方式。人才获取也是如此。 一个值得推荐的招聘管理系统 招聘团队被困在满足…

非常难找的AI衣服图片处理工具推荐,一键轻松AI编辑

在当今数字化时代&#xff0c;AI技术已经渗透到我们生活的方方面面。特别是在图片处理领域&#xff0c;AI的强大功能让很多原本繁琐复杂的操作变得简单易行。今天&#xff0c;我要为大家推荐一款好用的AI衣服图片处理工具——让你一键轻松完成AI编辑&#xff0c;快速实现专业效…

Java--面向对象--接口

接口的概念与定义 接口可以理解为抽象到不能再抽象的类&#xff0c;但是不要将接口和类混为一谈。可以认为类是一套体系&#xff0c;接口是另外一套体系&#xff0c;只不过类可以实现接口。 接口中的方法全部都是抽象方法&#xff0c;不能存在实现的方法。 接口使用interfac…

ROS程序设计系列 - 4.ROS Programming

ROS程序设计系列 - 4.ROS Programming 1. 源由2. 概念2.1 ROS services2.2 ROS actions2.3 ROS time2.4 ROS bags2.5 Debugging 3. 常见应用4. 示例4.1 运行4.2 代码 5. 视频课程 1. 源由 继续学习ROS编程&#xff0c;本章主要是一些基本组件和概念。并结合示例代码进行阐述。…

Nuxt 3 路由系统详解:配置与实践指南

title: Nuxt 3 路由系统详解&#xff1a;配置与实践指南 date: 2024/6/21 updated: 2024/6/21 author: cmdragon excerpt: 摘要&#xff1a;本文是一份关于Nuxt 3路由系统的详尽指南。它从介绍Nuxt 3的基本概念开始&#xff0c;包括Nuxt 3与Nuxt 2的区别和选择Nuxt 3的理由。…

区块链技术:重塑金融市场监管的新引擎

一、引言 随着金融市场的不断发展和创新&#xff0c;监管面临的挑战也日益严峻。传统的监管模式已难以满足现代金融市场的需要&#xff0c;而区块链技术的出现为金融市场监管带来了新的机遇。本文将探讨区块链技术在金融市场监管中的作用&#xff0c;以及它如何重塑监管模式&a…

算法训练与程序竞赛题目集合(L3)

目录 L3-001 凑零钱 输入格式&#xff1a; 输出格式&#xff1a; 输入样例 1&#xff1a; 输出样例 1&#xff1a; 输入样例 2&#xff1a; 输出样例 2&#xff1a; L3-002 特殊堆栈 输入格式&#xff1a; 输出格式&#xff1a; 输入样例&#xff1a; 输出样例&…

Ideogram-免费使用的 AI 工具,可以生成逼真的图像、海报、徽标

工具来源:Ideogram | AI工具箱 什么是Ideogram AI? Ideogram AI是一款高效的工具,旨在将文本与AI生成的图像结合在一起。该应用程序提供了用户友好的界面,使您能够轻松地制作出色的艺术作品、标志和设计。 与传统工具不同,Ideogram AI因其能够以无与伦比的简便和速度将…

opencv c++ 检测图像尺寸大小,标注轮廓

1. 项目背景 本项目旨在开发一个图像处理程序&#xff0c;通过使用计算机视觉技术&#xff0c;能够自动检测图像中物体的尺寸并进行分类。项目利用了开源的计算机视觉库 OpenCV&#xff0c;实现了图像的灰度处理、二值化、轮廓检测、边界框绘制以及尺寸分类等功能。通过这些功…

微信小程序登录流程详情及Java代码

一、流程图 说明&#xff1a; 调用 wx.login() 获取 临时登录凭证code &#xff0c;并回传到开发者服务器。 调用 auth.code2Session 接口&#xff0c;换取 用户唯一标识 OpenID 和 会话密钥 session_key。 获取手机号&#xff0c;调用wx.getPhoneNumber() &#xff0c;获取加密…

JAVA小知识28:FIle类文件对象

Java 中的 File 类是 java.io 包中的一个类&#xff0c;用于表示文件和目录路径名的抽象表示。它提供了一些方法来操作文件和目录 一、File的创建 1.1、绝对路径 绝对路径是指从文件系统的根目录开始定位文件或目录的完整路径。它通常以根目录符号开始&#xff0c;在 Window…

企业微信集成策略:打破壁垒,驱动企业数字化转型

随着全球化和数字化的快速推进&#xff0c;企业如何在激烈的市场竞争中脱颖而出&#xff0c;成为每个企业家和决策者关注的焦点。腾讯推出的企业微信&#xff0c;作为一款集沟通、协作、管理于一体的企业通讯与办公工具&#xff0c;正逐步成为企业数字化转型的得力助手。NetFar…

fastadmin配合定时任务

一个系统单纯到linux本身的定时任务&#xff0c;是很不方便的&#xff0c;需要结合起来使用定时任务 - 便捷的后台定时任务管理 – 基于ThinkPHP和Bootstrap的极速后台开发框架 1.安装插件 2.配置宝塔定时任务 3.自己用工具生成规则即可:Cron - 在线Cron表达式生成器

Unity URP下通过相机让部分Render不受后处理渲染

我们有时候不想某些对象受到后处理影响&#xff0c;找到了这样一个决绝办法&#xff0c;通过增加一个Overlay相机只照射这个模型来实现&#xff0c;下面看看如何实现。 第一步 首先我们拖一个测试场景&#xff0c;有如下一些元素 一个盒子&#xff0c;以后后处理&#xff0c…

Hadoop3:MapReduce中Reduce阶段自定义OutputFormat逻辑

一、情景描述 我们知道&#xff0c;在MapTask阶段开始时&#xff0c;需要InputFormat来读取数据 而在ReduceTask阶段结束时&#xff0c;将处理完成的数据&#xff0c;输出到磁盘&#xff0c;此时就要用到OutputFormat 在之前的程序中&#xff0c;我们都没有设置过这部分配置 …

Linux 运维 | 4.从零开始,文件目录特殊权限管理实践

[ 知识是人生的灯塔&#xff0c;只有不断学习&#xff0c;才能照亮前行的道路 ] 0x00 前言简述 描述&#xff1a;前一章&#xff0c;学习了Linux系统中的用户与用户组的管理&#xff0c;此章节我们将继续学习Linux系统中比较基础且重要的文件权限设置与属性管理&#xff0c;在L…

大数据学习-Hive

介绍 分布式 SQL 计算 做数据的统计分析&#xff0c;SQL 是最方便的工具 在大数据中&#xff0c;有很多的统计分析场景&#xff0c;那么 SQL 来处理大数据是非常合适且频繁的 以后可能就是 SQL Boy 了&#xff0c;所以学习前需要有 MySQL 的基础 Hive 的功能 是一个分布式…

【MySQL】索引的原理及其使用

文章目录 什么叫索引减少磁盘IO次数缓存池(Buffer Pool&#xff09;MySQL的页页内目录页目录 正确理解索引结构为什么Innodb的索引是B树结构各种存储引擎支持的索引聚簇索引和非聚簇索引索引类型 关于索引的操作创建主键索引唯一索引的创建普通索引的创建查看索引删除索引 什么…

在React中,如何利用React.memo函数对函数组件进行优化?

React.memo 是 React 的一个高阶组件&#xff0c;用于对函数组件进行性能优化。它通过记忆化&#xff08;memoization&#xff09;来避免不必要的重新渲染。当组件的 props 没有变化时&#xff0c;React.memo 可以防止组件重新渲染&#xff0c;从而提高应用的性能。 使用 Reac…