R作图 ggplot2图片的布局排版

ggplot2是R语言中用来可视化的利器，其图层逻辑非常人性化，简单的说就是一句话一张图，后一张图叠加在前一张图上，所想表达的几乎都可以用一句代码在图形上展示出来。如果刚开始接触R作图的话，完全可以快速地从ggplot2入门而不用去管base作图，ggplot2的用法已经完全覆盖base作图，除了一项（我至今接触到的）——图片布局

刚开始我也曾困惑过，base作图有par()函数来对多张图片进行布局排布，但该函数对于ggplot2的作图结果则是完全无效的。然后网上搜了一通，找了个grid包，其可以说专门用来排版图片的，当然也支持ggplot2，但是个人感觉使用起来不太顺手（由于其功能有点复杂了）。最近刚看到一个函数multiplot，查了下是来自Rmisc包，这个包发布于2013年，我在这之前也没用过，但是这个函数对于ggplot2结果图片的排布来说简单好使（后来简单看了下multiplot函数的源码，原来其就是用了grid包来实现布局的。。。相当于将grid包中关键的部分又封装了下），下面记录下上述两种方法：先找一个测试集数据，查了下R自带的数据集，最后选用airquality数据集，其记录了纽约1973年5-9月份每日空气质量，如测量对象有Ozone，Solar.R，Wind，Temp

data <- airquality
names(data)
#[1] "Ozone"   "Solar.R" "Wind"    "Temp"    "Month"   "Day"

我想用箱线图展示每个月份下上述4个测量值的变化，那么可以用代码一张一张分别作图，也可以用lapply函数进行循环作图，为了代码的整洁肯定选用后者

vars <- names(data)[1:4]
p <- lapply(vars, function(x){
  ggplot(data, aes(x = Month, y = eval(parse(text = x)), fill = Month)) +
    geom_boxplot(na.rm = T) +
    labs(y = x, title = paste0(x, " In Different Months")) +
    theme_light() +
    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
    guides(fill = "none")
})

这里有个小技巧，通常如果将function(x)中的x（x这里的类型是字符串）直接作为ggplot2的y变量的值是不行的，需要对x做个转化，这里就用了parse和eval函数，前者将x类型转化为表达式（但不求解），后者则是对表达式求解，我也是长见识了

p为列表，p[[1]]代表第一张图

用Rmisc包的multiplot函数

首先用最简单的方法做两张图
```
multiplot(plotlist = p[1:4], cols = 2)      
```
rmisc_boxplot1
```
multiplot(plotlist = p[1:3], cols = 3)
```
rmisc_boxplot2

这里col表示每列的图片数目

我们还可以通过layout参数来设定图片的排布矩阵，如：
```
multiplot(plotlist = p[1:3], layout = matrix(c(1,2,3,3), nrow = 2))
```
rmisc_boxplot3
```
multiplot(plotlist = p[1:3], layout = matrix(c(1,2,3,3), nrow = 2, byrow = T))
```
rmisc_boxplot4

是不是很方便。。。。
用grid包的viewport函数

grib包的viewport函数可以画上面的所有布局的图(PS.multiplot函数本来就是调用grib包的，所以当然都可以画出来)，但是有一种形式是multiplot函数无法比较方便的实现，但viewport函数可以（主要还是multiplot函数没封装完全，我看了下，重新改下函数，还是可以实现的），如下

先pushViewport设定一个空白画布，然后用pushViewport函数布局（主要用来设定后续viewport的可放置的位置）
```
library(grid)
grid.newpage()
pushViewport(viewport(layout = grid.layout(3,4)))
```
然后用print输出图片
```
print(p[[1]], vp = viewport(layout.pos.row = 1:3, layout.pos.col = 1))
print(p[[2]], vp = viewport(layout.pos.row = 1, layout.pos.col = 2:3))
print(p[[3]], vp = viewport(layout.pos.row = 3, layout.pos.col = 2:3))
print(p[[4]], vp = viewport(layout.pos.row = 1:3, layout.pos.col = 4))
```
grib_boxplot1

如果上述图片要用multiplot函数来实现，则需要这样写，PS.这矩阵写的好绕，还是viewport显得简洁了
```
multiplot(plotlist = p[1:4], layout = matrix(c(1,2,2,4,1,0,0,4,1,3,3,4), nrow = 3, byrow = T))
```

参考资料：

R统计绘图（2）：grid布局
 扎心实战案例：麻（shi）雀（zhan）虽小，五脏俱全

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