splited plot 中的自动调整大小和固定宽度条

auto-size and fixed width bars in spited plot

我遇到了麻烦,我不知道该如何解释,所以提前道歉。

我有一个脚本,因为它很大,所以我不会放在这里,所以让我们直接进入问题。

由于脚本生成的徽标是一种直方图,我将尝试用一个示例来模拟该问题。

我正在使用一个函数根据柱数拆分直方图,最后,它生成了一个带有各种 grob 的图,每个 grob 都包含一个直方图。

myranges <- function(start, end, step){
  starts <- seq(start, end, step+1)
  ends <- pmin(starts + step, end)
  data.frame(a = starts, b = ends)
}

d <- data.frame(a = letters[1:10] , b = seq(1, 20, by =2 ))


num_bar_per_hist <- 2

p_list <- apply(
  myranges(1, nrow(d), num_bar_per_hist - 1),
  1,
  function(x){
    #as.matrix(d[x[1]:x[2]],)
    ggplot(d[x[1]:x[2] , ], aes(x=a, y=b)) + 
      geom_bar(stat = "identity") +
      ylim(0,22) +
      theme_classic()
  }
)
do.call(gridExtra::grid.arrange, c(p_list, ncol=2))

以上,生成情节的脚本片段。
我更改 var num_bar_per_hist 以拆分直方图。 在这个例子中,我得到了这个:

如果我将 num_bar_per_hist 的值更改为 5 我得到:

这两个例子表明每个图的宽度保持不变,条形的宽度也保持不变。
但是,如果我将 num_bar_per_hist 更改为 3,我会得到:

我想要的是保持条形宽度相同。这意味着,条 j 应该对齐,并且与正上方的条 d 具有相同的宽度。

此外,如果可能的话,我不想更改脚本的结构(太多),或者 easy/small 更改。

在此先感谢您。 谢谢

编辑:

使用cowplot我可以解决部分问题。 (与第 3 个图的参数相同)

num_bar_per_hist <- 3

p_list <- apply(
  myranges(1, nrow(d), num_bar_per_hist - 1),
  1,
  function(x){
    ggdraw() +
      draw_plot(
        ggplot(d[x[1]:x[2] , ], aes(x=a, y=b)) + 
          geom_bar(stat = "identity") +
          ylim(0, 22),
        width = (x[2] - x[1] + 1) / num_bar_per_hist
      )
  }
)
do.call(gridExtra::grid.arrange, c(p_list, ncol=2))

这样我得到了:

这样我就接近解决方案了。 j 的宽度仍然与其他的不一样,但比第三个图好太多了。
我仍然需要一些技巧或 "magic number" 来改善栏的宽度。由于该策略,导致最后一个 grob 变得比其他人更薄。而且我只想让所有条形保持相同的宽度,而不管每个地块的条形数量差异如何。

你可以挖掘出中断的数量,并从那里修改每个图,通过在 x 尺度上添加虚拟的中断来确保它们都有尽可能多的中断,

how_many <- function(p){
  gb <- ggplot_build(p)
  length(gb$layout$panel_params[[1]][['x.major']])
}

raxe <- function(p, n){

  gb <- ggplot_build(p)
  x_params <- gb$layout$panel_params[[1]]
  ni <- length(x_params[['x.major']])
  labels <- x_params[['x.labels']]
  if(ni < n){
    dummy <- c(labels, paste0("__",letters[seq_len(n-ni)]))
    print(dummy)
    phantom <- c(labels, rep('', n-ni))
    return(p + scale_x_discrete(lim=dummy, labels=phantom))
  }
p
}

n_breaks <- sapply(p_list, how_many)
p_list <- lapply(p_list, raxe, max(n_breaks))

egg::ggarrange(plots = p_list, ncol=2)