В мире визуализации данных представление нескольких графиков рядом является распространенным методом эффективного сравнения и анализа данных. Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по данным, аналитиком или энтузиастом, крайне важно знать различные методы расположения графиков рядом друг с другом в R. В этой статье мы рассмотрим несколько подходов, используя разговорный язык, и предоставим примеры кода, которые помогут вам стать мастер аранжировки сюжета в Р.

Метод 1: базовая функция par()в R
Функция par()в R позволяет нам изменять различные параметры построения графиков, включая расположение нескольких графиков. Установив аргумент mfrowили mfcol, мы можем указать количество отображаемых строк или столбцов графиков соответственно. Давайте посмотрим пример:

par(mfrow = c(1, 2))  # Creates a 1x2 layout for plots
plot(1:10, main = "Plot 1")
plot(10:1, main = "Plot 2")

Метод 2: пакет gridExtra
Пакет gridExtraпредоставляет простой и гибкий способ упорядочить графики в сетке. Он предлагает такие функции, как grid.arrange()и arrangeGrob(), которые позволяют нам располагать графики по горизонтали или вертикали. Вот пример:

library(gridExtra)
plot1 <- ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) + geom_point()
plot2 <- ggplot(data = iris, aes(x = Petal.Length, y = Petal.Width)) + geom_point()
grid.arrange(plot1, plot2, nrow = 1)

Метод 3: пакет cowplot
Пакет cowplot— еще один отличный выбор для организации графиков в R. Он предоставляет такие функции, как plot_grid()и plot_grid(), позволяющие гибко организовать график. Давайте посмотрим:

library(cowplot)
plot1 <- ggplot(data = mtcars, aes(x = mpg, y = disp)) + geom_point()
plot2 <- ggplot(data = mtcars, aes(x = mpg, y = hp)) + geom_point()
plot_grid(plot1, plot2, nrow = 1)

Метод 4: пакет patchwork
Пакет patchworkпредлагает современный и интуитивно понятный подход к организации графиков. Он позволяет объединять графики с помощью таких операторов, как +, -, /и |. Вот пример:

library(ggplot2)
library(patchwork)
plot1 <- ggplot(data = diamonds, aes(x = carat, y = price)) + geom_point()
plot2 <- ggplot(data = diamonds, aes(x = cut, fill = clarity)) + geom_bar()
arrange_plots(plot1, plot2, nrow = 1)

Размещение графиков рядом в R — важный навык для эффективной визуализации данных. В этой статье мы рассмотрели несколько методов с использованием базовых функций R и популярных пакетов, таких как gridExtra, cowplotи patchwork. Освоив эти методы, вы сможете легко отображать и сравнивать графики, расширяя свои возможности анализа данных и рассказывания историй.