R语言 如何用Ggvis将多个图形放在一个图中

在这篇文章中，我们将研究如何使用R编程语言中的ggvis将多个图形放在一个图中。

R语言中的ggplot2库被用来对所提供的数据进行图形化表示。该软件包可以通过以下命令下载并安装到工作空间。

install.packages("ggplot2")

最初使用data.fram()方法创建一个数据框架。在数据框中构建数据点。然后使用管道操作符对数据框进行ggvis操作。ggvis方法是用来启动ggvis图形窗口的。ggvis方法的语法如下。

ggvis( data , mp1, mp2.,)

参数 :

• data – 要绘制的数据集
• mp1, mp2,… – 要绘制的地图变量。

layer_paths()方法可以用来在现有的ggvis绘图中添加一个图层。它用于在绘图中以线段的形式表示指定的点。

# installing the required packages 
library("ggplot2")
library("ggvis")
  
# creating data frame1 
x_pos = 1:10
y_pos = x_pos^2
  
df1 = data.frame(x_pos,y_pos)
print("Data Frame1")
print(df1)
  
# plotting the ggvis plot1 
df1 %>% ggvis(~x_pos,~y_pos) %>% layer_paths()

输出

[1] "Data Frame1"
  x_pos y_pos
1      1     1
2      2     4
3      3     9
4      4    16
5      5    25
6      6    36
7      7    49
8      8    64
9      9    81
10    10   100

在x和x^2之间构建的图1

使用ggvis()方法在点x和log x之间构建了另一个图。

# installing the required packages 
library("ggplot2")
library("ggvis")
  
# creating data frame1 
x_pos = 1:10
y_pos_2 = log(x_pos)
df2 = data.frame(x_pos,y_pos_2)
print("Data Frame2")
print(df2)
df2 %>% ggvis(~x_pos,~y_pos_2) %>% layer_paths()

输出

[1] "Data Frame2"
  x_pos   y_pos_2
1      1 0.0000000
2      2 0.6931472
3      3 1.0986123
4      4 1.3862944
5      5 1.6094379
6      6 1.7917595
7      7 1.9459101
8      8 2.0794415
9      9 2.1972246
10    10 2.3025851

在x和log x之间构建的图2

layer_paths()方法可以用来为现有的绘图添加图层。它可以用来向图中添加线段。因此，多个线段可以被添加到一个图中。

layer_paths(x = , y = ), 其中x和y分别为x轴和y轴

下面的代码片段说明了在R中组合绘图的下列过程。最初，创建一个有三列的数据框架，第一列有一个从1到10的元素序列。第二列是一个表达式，包含第1列的平方，第3列包含第一列值的对数。然后应用ggvis()方法，用数据框的前两列构建一个图。线条是用layer_paths()方法添加的。然后可以使用数据框的第一列和第三列添加另一个线段形式的层。两条线段都可以被添加到同一个图中。

# installing the required packages 
library("ggplot2")
library("ggvis")
  
# creating data frame1 
x_pos = 1:10
y_pos = x_pos^2
y_pos_2 = log(x_pos)
  
# creating the data frame
df1 = data.frame(x_pos,y_pos, y_pos_2)
print("Data Frame1")
print(df1)
  
# plotting the data for two different axes
df1 %>% ggvis(~x_pos,~y_pos) %>% layer_paths()%>%
       layer_paths(x = ~x_pos, y = ~y_pos_2)

输出

[1] "Data Frame1"
> print(df1)
  x_pos y_pos   y_pos_2
1      1     1 0.0000000
2      2     4 0.6931472
3      3     9 1.0986123
4      4    16 1.3862944
5      5    25 1.6094379
6      6    36 1.7917595
7      7    49 1.9459101
8      8    64 2.0794415
9      9    81 2.1972246
10    10   100 2.302585