具有共享数据的多个 ggplot2 图

Question

如何在回收数据时制作相同数据的多个图，但因不同因素（列）而着色不同？这是 gridExtra 与 cowplot 的不同之处吗？

Objective: 我的objective是为了直观比较高效聚类相同数据的不同结果。我目前认为直观地比较 2-4 个聚类算法的最简单方法是将它们绘制成彼此相邻的图。

因此，如何将相同的数据并排绘制成不同的颜色？

Challenge/Specifications: 性能很重要。我要制作大约 30,000 个图表，每个图表有 450 - 480 个点。关键是数据是"recycled."

我可以使用包 cowplot 和 gridExtra 并排绘制它们。我今天刚开始使用 gridExtra，但它似乎可以回收数据，而且对我来说比 cowplot 更好。 更新： u/eipi10 证明如果我在绘图前收集列，facet_wrap 可以工作。

设置

    #Packages
     library(ggplot2)
     library(cowplot)
     library(gridExtra)
     library(pryr) #memory profile

    #Data creation
      x.points  <- c(1, 1, 1, 3, 3, 3, 5, 5, 5)
      y.points  <- c(1, 3, 5, 1, 3, 5, 1, 3, 5)
      cl_vert   <- c("A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C", "C")
      cl_hoz    <- c("A", "B", "C", "A", "B", "C", "A", "B", "C")
      cl_cent   <- c("A","A","A","A", "B", "A","A","A","A")
    df <- data.frame(x.points, y.points, cl_vert, cl_hoz, cl_cent)

绘制它们

    #Graph function and individual plots
     graph <- function(data = df, Title = "", color.by, legend.position = "none"){
       ggplot(data, aes(x = `x.points`, y = `y.points`)) +
         geom_point(aes(color = as.factor(color.by))) + scale_color_brewer(palette = "Set1") + 
         labs(subtitle = Title, x = "log(X)", y = "log(Y)", color = "Color" ) + 
         theme_bw() + theme(legend.position = legend.position)  
     }

     g1 <- graph(Title = "Vertical", color.by = cl_vert)
     g2 <- graph(Title = "Horizontal", color.by = cl_hoz)
     g3 <- graph(Title = "Center", color.by = cl_cent)

    #Cowplot
     legend <- get_legend(graph(color.by = cl_vert, legend.position = "right")) #Not a memory waste
     plot <- plot_grid(g1, g2, g3, labels = c("A", "B", "C"))
     title <- ggdraw() + draw_label(paste0("Data Ex ", "1"), fontface = 'bold') 
     plot2 <- plot_grid(title, plot, ncol=1, rel_heights=c(0.1, 1)) # rel_heights values control title margins
     plot3 <- plot_grid(plot2, legend, rel_widths = c(1, 0.3))
     plot3

    #gridExtra
     plot_grid.ex <- grid.arrange(g1, g2, g3, ncol = 2, top = paste0("Data Ex ", "1"))
     plot_grid.ex

pryr 的内存使用情况

    #Comparison
     object_size(plot_grid) #315 kB 
     object_size(plot3) #1.45 MB
    #Individual objects
     object_size(g1) #756 kB
     object_size(g2) #756 kB
     object_size(g3) #756 kB
     object_size(g1, g2, g3) #888 kB
     object_size(legend) #43.6 kB

其他问题： 写完这道题，提供了样例数据，我才想起[=13=]，试了一下，好像比它的成分图合并数据占用内存少。我认为 g1、g2 和 g3 除了着色分配外共享相同的数据，这就是为什么各个组件和总对象大小之间存在大约 130 kB 的差异。为什么 plot_grid 比 space 占用更少？ ls.str(plot_grid) 似乎没有显示 g1、g2 和 g3 的任何合并。我最好的选择是使用 lineprof() 和运行逐行比较吗？

我的来源skimmed/read/consulted：

http://adv-r.had.co.nz/memory.html #没完全看懂
Add a common Legend for combined ggplots #稍后修复 gridExtra

请多多包涵，因为我是一名新程序员（12 月才真正开始编写脚本）；我还不了解所有技术细节，但我想了解。

Answer 1

如果您将数据转换为长格式，分面将在这里起作用。这是一个例子：

library(tidyverse)

df %>% gather(method, cluster, cl_vert:cl_cent) %>% 
  ggplot(aes(x = x.points, y = y.points)) + 
    geom_point(aes(color = cluster)) + 
    scale_color_brewer(palette = "Set1") + 
    theme_bw() +
    facet_wrap(~ method)

Answer 2

如果您追求性能提升，请不要使用任何这些包，包括 ggplot2。 gridExtra、cowplot 和其他人总是会让事情变得更慢，而且它们在任何意义上都不会 "recycle" 数据（不清楚你的意思）。

我建议在 ggplot2 之外进行所有耗时的数据处理，并绘制已经更接近最终映射的结果（即已经分配了颜色组等）。您可能会发现 ggplot2 对您的应用程序来说变得过分和缓慢（格子通常更快，底图也是如此）。

如果你真的想要共享数据，我认为像d3.js这样的东西可能会让你最接近这个目标，尽管它只会将数据重复留给浏览器在渲染时做的事情。一旦数据点呈现在屏幕上，它们就必须是独立的和重复的，所以问题是在管道中的什么地方最方便和最有效地做到这一点。

具有共享数据的多个 ggplot2 图

Multiple ggplot2 graphs with shared Data

r

performance

memory

ggplot2

gridextra