면 처리 된 ggplot2 플롯에 독립적으로 두 범례 배치

Question

두 개의 범례가 포함 된 ggplot2에 의해 생성 된 플롯이 있습니다. 전설을 배치하는 은 이상적이 아니므로 을 조정하고 싶습니다. 나는 the answer to "How do I position two legends independently in ggplot"에 나와있는 방법을 모방하려고 노력했다. 해당 답변에 표시된 예가 작동합니다. 그러나, 나는 내 상황에서 작동하도록 설명한 방법을 얻을 수 없습니다.

데비안 압착에서 R 2.15.3 (2013-03-01), ggplot2_0.9.3.1, lattice_0.20-13, gtable_0.1.2, gridExtra_0.9.1 을 사용하고 있습니다.

minimal.R에 의해 생성 된 플롯을 고려하십시오. 이것은 내 실제 플롯 인 과 유사합니다.

######################## 
minimal.R 
######################## 

get_stat <- function() 
    { 
    n = 20 
    q1 = qnorm(seq(3, 17)/20, 14, 5) 
    q2 = qnorm(seq(1, 19)/20, 65, 10) 
    Stat = data.frame(value = c(q1, q2), 
     pvalue = c(dnorm(q1, 14, 5)/max(dnorm(q1, 14, 5)), d = dnorm(q2, 65, 10)/max(dnorm(q2, 65, 10))), 
     variable = c(rep('true', length(q1)), rep('data', length(q2)))) 
    return(Stat) 
    } 

stat_all<- function() 
{ 
    library(ggplot2) 
    library(gridExtra) 
    stathuman = get_stat() 
    stathuman$dataset = "human" 
    statmouse = get_stat() 
    statmouse$dataset = "mouse" 
    stat = merge(stathuman, statmouse, all=TRUE) 
    return(stat) 
} 

simplot <- function() 
    { 
    Stat = stat_all() 
    Pvalue = subset(Stat, variable=="true") 
    pdf(file = "CDF.pdf", width = 5.5, height = 2.7) 
    stat = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) + 
     theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) + 
     scale_x_continuous("Negative log likelihood") + 
      scale_y_continuous("Proportion $<$ x") + 
      facet_grid(~ dataset, scales='free') + 
       scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type", 
            labels=c("Gene segments", "Model"), guide=guide_legend(override.aes = list(size = 2))) + 
       geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) + 
        scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c("")) 
    print(stat) 
    dev.off() 
    } 

simplot() 

이 결과는 다음 그림과 같습니다. 보시다시피, Data type 및 Pvalue 범례는 잘 배치되지 않았습니다. 이 코드를 minimal2.R으로 수정했습니다. 상단에 범례를 두어야 버전 1로

이 코드는 오류없이 실행,하지만 전설은 표시되지 않습니다.

편집 : 두 개의 상자가 하나씩 표시됩니다. 맨 위의 은 비어 있습니다. grid.arrange()에 높이를 설정하지 않은 경우 @baptiste에 의해 작성된대로 범례와 플롯이 모두 아래 상자에 배치됩니다. 높이를 그림과 같이 설정하면 범례가 표시되지 않습니다.

EDIT2 : 앞의 질문에서 복사 한 grid.newpage, 에 의해 여분의 빈 상자가 호출 된 것 같습니다. 왜 거기에 있었는지 나는 모르겠다. 그 행을 사용하지 않으면 상자/페이지가 하나만 나타납니다.

버전 2에서는이 오류가 발생합니다.

Error in UseMethod("grid.draw") : 
    no applicable method for 'grid.draw' applied to an object of class "c('gg', 'ggplot')" 
Calls: simplot -> grid.draw 

편집 : @baptiste에 의해 제안 내가 print(plotNew)를 사용하는 경우, 내가 여기에 무슨 일이 일어나고 있는지 알아 내려고 노력

Error in if (empty(data)) { : missing value where TRUE/FALSE needed 
Calls: simplot ... facet_map_layout -> facet_map_layout.grid -> locate_grid. 

다음과 같은 오류를 얻을,하지만 난 많은 를 찾을 수 없습니다 관련 정보.

참고 :

1. 나는 내가 경험 CDF의 계단 효과를 얻고있다 이유를 모르겠어요. 확실한 설명이있을 것입니다. 알고 계신다면 나를 가르치십시오.

2. 나는이 코드의 대안을 고려할 의향이 있으며 누구나 대안을 제안 할 수 있다면 예 : 이 그래프를 작성하는 ggplot2조차도 고려해야합니다. matplotlib, 나는 결코 심각하게 실험하지 않았다.minimal2.R에

3. 추가

   print(ggplot_gtable(ggplot_build(stat2))) 
   

   나에게

   TableGrob (7 x 7) "layout": 12 grobs 
       z  cells  name         grob 
   1 0 (1-7,1-7) background  rect[plot.background.rect.186] 
   2 1 (3-3,4-4) strip-top absoluteGrob[strip.absoluteGrob.135] 
   3 2 (3-3,6-6) strip-top absoluteGrob[strip.absoluteGrob.141] 
   4 5 (4-4,3-3)  axis-l absoluteGrob[GRID.absoluteGrob.129] 
   5 3 (4-4,4-4)  panel    gTree[GRID.gTree.155] 
   6 4 (4-4,6-6)  panel    gTree[GRID.gTree.169] 
   7 6 (5-5,4-4)  axis-b absoluteGrob[GRID.absoluteGrob.117] 
   8 7 (5-5,6-6)  axis-b absoluteGrob[GRID.absoluteGrob.123] 
   9 8 (6-6,4-6)  xlab   text[axis.title.x.text.171] 
   10 9 (4-4,2-2)  ylab   text[axis.title.y.text.173] 
   11 10 (4-4,4-6) guide-box     gtable[guide-box] 
   12 11 (2-2,4-6)  title   text[plot.title.text.184] 
   

   나는이 고장을 이해하지 못하고 있습니다. 아무도 설명 할 수 있을까요? guide-box은 범례에 해당하며, 어떻게 알 수 있습니까?

여기 내 코드의 수정 된 버전은 minimal2.R입니다.

######################## 
minimal2.R 
######################## 

get_stat <- function() 
    { 
    n = 20 
    q1 = qnorm(seq(3, 17)/20, 14, 5) 
    q2 = qnorm(seq(1, 19)/20, 65, 10) 
    Stat = data.frame(value = c(q1, q2), 
     pvalue = c(dnorm(q1, 14, 5)/max(dnorm(q1, 14, 5)), d = dnorm(q2, 65, 10)/max(dnorm(q2, 65, 10))), 
     variable = c(rep('true', length(q1)), rep('data', length(q2)))) 
    return(Stat) 
    } 

stat_all<- function() 
{ 
    library(ggplot2) 
    library(gridExtra) 
    library(gtable) 
    stathuman = get_stat() 
    stathuman$dataset = "human" 
    statmouse = get_stat() 
    statmouse$dataset = "mouse" 
    stat = merge(stathuman, statmouse, all=TRUE) 
    return(stat) 
} 

simplot <- function() 
    { 
    Stat = stat_all() 
    Pvalue = subset(Stat, variable=="true") 
    pdf(file = "CDF.pdf", width = 5.5, height = 2.7) 

    ## only include data type legend 
    stat1 = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) + 
     theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) + 
     scale_x_continuous("Negative log likelihood") + 
      scale_y_continuous("Proportion $<$ x") + 
      facet_grid(~ dataset, scales='free') + 
       scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type", labels=c("Gene segments", "Model"), guide=guide_legend(override.aes = list(size = 2))) + 
       geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) + 
        scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c(""), guide=FALSE) 

    ## Extract data type legend 
    dataleg <- gtable_filter(ggplot_gtable(ggplot_build(stat1)), "guide-box") 

    ## only include pvalue legend 
    stat2 = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) + 
     theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) + 
     scale_x_continuous("Negative log likelihood") + 
      scale_y_continuous("Proportion $<$ x") + 
      facet_grid(~ dataset, scales='free') + 
       scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type", labels=c("Gene segments", "Model"), guide=FALSE) + 
       geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) + 
        scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c("")) 

    ## Extract pvalue legend 
    pvalleg <- gtable_filter(ggplot_gtable(ggplot_build(stat2)), "guide-box") 

    ## no legends 
    stat = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) + 
     theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) + 
     scale_x_continuous("Negative log likelihood") + 
      scale_y_continuous("Proportion $<$ x") + 
      facet_grid(~ dataset, scales='free') + 
       scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type", labels=c("Gene segments", "Model"), guide=FALSE) + 
       geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) + 
        scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c(""), guide=FALSE) 

    ## Add data type legend: version 1 (data type legend should be on top) 
    ## plotNew <- arrangeGrob(dataleg, stat, heights = unit.c(dataleg$height, unit(1, "npc") - dataleg$height), ncol = 1) 

    ## Add data type legend: version 2 (data type legend should be somewhere in the interior) 
    ## plotNew <- stat + annotation_custom(grob = dataleg, xmin = 7, xmax = 10, ymin = 0, ymax = 4) 

    grid.newpage() 
    grid.draw(plotNew) 
    dev.off() 
    } 

simplot() 

Answer 1

grid.arrange와 arrangeGrob를 사용하여 수행 할 수 있지만 높이와 너비를 올바르게 조정하는 것은 쉽지 않습니다.

grid.arrange(arrangeGrob(dataleg, pvalleg, nrow=1, ncol=2, widths=c(unit(1, "npc"), unit(5, "cm"))), stat, nrow=2, heights=c(unit(.2, "npc"), unit(.8, "npc"))) 

나는 보통 적절한 전설로 새로운 플롯을이 새로운 전설 사용하는 것을 선호

: 지금까지

h <- ggplot(data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10), c=factor(rbinom(10, 1,.5), labels=c("Gene segments", "Model")), d=factor("")), 
     aes(x=a, y=b)) + 
    geom_line(aes(color=c), size=1.3) + geom_polygon(aes(fill=d)) + 
    scale_color_manual(values=c("blue", "red"), name="Data type") + 
    scale_fill_manual(values="gray", name="P-value") 
g_legend<-function(a.gplot){ 
    tmp <- ggplot_gtable(ggplot_build(a.gplot)) 
    leg <- which(sapply(tmp$grobs, function(x) x$name) == "guide-box") 
    legend <- tmp$grobs[[leg]] 
    return(legend) 
} 
legend <- g_legend(h) 

grid.arrange(stat, legend, nrow=1, ncol=2, widths=c(unit(.8, "npc"), unit(.2, "npc"))) 
grid.arrange(legend, stat, nrow=2, ncol=1, heights=c(unit(.2, "npc"), unit(.8, "npc")))