在R中的相同图中绘制两个图


Plot two graphs in same plot in R

我想在同一个图中绘制y1和y2。

1
2
3
4
5
x  <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x, 1, 1)
plot(x, y1, type ="l", col ="red")
plot(x, y2, type ="l", col ="green")

但是，当我这样做的时候，它们并没有被绘制在同一个地块中。

在Matlab中，可以做hold on，但有人知道如何在R中执行此操作吗？

相关讨论

lines()或points()将添加到现有图形，但不会创建新窗口。所以你需要这样做

1
2
plot(x,y1,type="l",col="red")
lines(x,y2,col="green")
相关讨论

您也可以使用par并绘制在同一图表上，但绘制不同的轴。如下：

1
2
3
plot( x, y1, type="l", col="red" )
par(new=TRUE)
plot( x, y2, type="l", col="green" )

如果您在R中详细了解par，您将能够生成非常有趣的图表。另一本值得关注的书是Paul Murrel的R Graphics。

相关讨论

在构建多层图时，应考虑ggplot包。我们的想法是创建一个具有基本美学的图形对象，并逐步增强它。

ggplot样式要求在data.frame中打包数据。

1
2
3
4
5
# Data generation
x  <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x,1,1)
df <- data.frame(x,y1,y2)

基本解决方案

1
2
3
4
5
require(ggplot2)

ggplot(df, aes(x)) +                    # basic graphical object
  geom_line(aes(y=y1), colour="red") +  # first layer
  geom_line(aes(y=y2), colour="green")  # second layer

这里+ operator用于向基本对象添加额外的图层。

使用ggplot，您可以在绘图的每个阶段访问图形对象。比方说，通常的逐步设置可能如下所示：

1
2
3
4
g <- ggplot(df, aes(x))
g <- g + geom_line(aes(y=y1), colour="red")
g <- g + geom_line(aes(y=y2), colour="green")
g

g生成绘图，您可以在每个阶段(在创建至少一个图层之后)看到它。绘图的进一步附魔也是用创建的对象进行的。例如，我们可以为轴添加标签：

1
2
g <- g + ylab("Y") + xlab("X")
g

最终g看起来像：

enter image description here

更新(2013-11-08)：

正如评论中所指出的，ggplot的哲学建议使用长格式的数据。
您可以参考此答案https://stackoverflow.com/a/19039094/1796914以查看相应的代码。

相关讨论

我认为您正在寻找的答案是：

1
2
plot(first thing to plot)
plot(second thing to plot,add=TRUE)
相关讨论

使用matplot功能：

1
matplot(x, cbind(y1,y2),type="l",col=c("red","green"),lty=c(1,1))

如果y1和y2在相同的x点评估，则使用此方法。它会缩放Y轴以适合更大的值(y1或y2)，这与其他一些答案不同，如果它大于y1将会剪辑y2(ggplot解决方案大多数都可以用于此)。

或者，如果两条线没有相同的x坐标，请在第一个图上设置轴限制并添加：

1
2
3
4
5
6
7
x1  <- seq(-2, 2, 0.05)
x2  <- seq(-3, 3, 0.05)
y1 <- pnorm(x1)
y2 <- pnorm(x2,1,1)

plot(x1,y1,ylim=range(c(y1,y2)),xlim=range(c(x1,x2)), type="l",col="red")
lines(x2,y2,col="green")

我很惊讶这个Q已经4岁了，没人提到matplot或x/ylim ......

tl; dr：您想使用curve(使用add=TRUE)或lines。

我不同意par(new=TRUE)，因为这会打印刻度线和轴标签。例如

sine and parabola

输出plot(sin); par(new=T); plot( function(x) x**2 )。

看看垂直轴标签是多么混乱！由于范围不同，您需要设置ylim=c(lowest point between the two functions, highest point between the two functions)，这比我要向您展示的要简单得多 - 如果您想要添加的不仅仅是两条曲线，还有很多曲线，那就不那么容易了。

总是让我对绘图感到困惑的是curve和lines之间的区别。 (如果你不记得这些是两个重要绘图命令的名称，那就唱吧。)

这是curve和lines之间的巨大差异。

curve将绘制一个函数，如curve(sin)。 lines用x和y值绘制点，如：lines( x=0:10, y=sin(0:10) )。

这里有一个小的区别：curve需要用add=TRUE来调用你正在尝试做的事情，而lines已经假设你正在添加到现有的情节中。

id & sine

这是调用plot(0:2); curve(sin)的结果。

在幕后，查看methods(plot)。并检查body( plot.function )[[5]]。当你调用plot(sin)时，R指出sin是一个函数(不是y值)并使用plot.function方法，最终调用curve。所以curve是用于处理函数的工具。

如@redmode所述，您可以使用ggplot在同一图形设备中绘制两条线。在该答案中，数据采用"宽"格式。但是，当使用ggplot时，通常最方便的是以"长"格式将数据保存在数据帧中。然后，通过在aes thetics参数中使用不同的"分组变量"，该行的属性(如线型或颜色)将根据分组变量而变化，并且将显示相应的图例。

在这种情况下，我们可以使用colour aessthetics，它将线条的颜色与数据集中变量的不同级别匹配(此处：y1与y2)。但首先我们需要将数据从宽格式转换为长格式，例如使用例如来自reshape2包的函数'melt'。此处描述了重塑数据的其他方法：将data.frame从宽格式转换为长格式。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
library(ggplot2)
library(reshape2)

# original data in a 'wide' format
x  <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x, 1, 1)
df <- data.frame(x, y1, y2)

# melt the data to a long format
df2 <- melt(data = df, id.vars ="x")

# plot, using the aesthetics argument 'colour'
ggplot(data = df2, aes(x = x, y = value, colour = variable)) + geom_line()

enter image description here

如果您使用基本图形(即非格子/网格图形)，则可以使用点/线/多边形函数模拟MATLAB的保持特征，以便在不创建新图的情况下向图中添加其他详细信息。对于多画布布局，您可以使用par(mfg=...)选择要添加内容的绘图。

如果你想分割屏幕，你可以这样做：

(例如，下面的2个图)

1
2
3
4
5
par(mfrow=c(1,2))

plot(x)

plot(y)

参考链接

你可以使用点作为上图，即。

1
2
3
plot(x1, y1,col='red')

points(x2,y2,col='blue')

而不是将值保存在数组中，而是将它们存储在矩阵中。默认情况下，整个矩阵将被视为一个数据集。但是，如果向绘图添加相同数量的修改器，例如col()，因为矩阵中有行，R将确定应该独立处理每一行。例如：

1
2
3
x = matrix( c(21,50,80,41), nrow=2 )
y = matrix( c(1,2,1,2), nrow=2 )
plot(x, y, col("red","blue")

除非您的数据集具有不同的大小，否则这应该有效。

相关讨论

习惯用法Matlab plot(x1,y1,x2,y2)可以用ggplot2在R中翻译，例如以这种方式：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
x1 <- seq(1,10,.2)
df1 <- data.frame(x=x1,y=log(x1),type="Log")
x2 <- seq(1,10)
df2 <- data.frame(x=x2,y=cumsum(1/x2),type="Harmonic")

df <- rbind(df1,df2)

library(ggplot2)
ggplot(df)+geom_line(aes(x,y,colour=type))

enter image description here

灵感来自婷婷赵的双线图，具有不同的x轴范围使用ggplot2。

您还可以使用ggvis创建绘图：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
library(ggvis)

x  <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x,1,1)
df <- data.frame(x, y1, y2)

df %>%
  ggvis(~x, ~y1, stroke := 'red') %>%
  layer_paths() %>%
  layer_paths(data = df, x = ~x, y = ~y2, stroke := 'blue')

这将创建以下图：

enter image description here

您可以使用plotly包中的ggplotly()函数将此处的任何gggplot2示例转换为交互式图，但我认为没有ggplot2这种情节会更好：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
# call Plotly and enter username and key
library(plotly)
x  <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x, 1, 1)

plot_ly(x = x) %>%
  add_lines(y = y1, color = I("red"), name ="Red") %>%
  add_lines(y = y2, color = I("green"), name ="Green")

enter image description here

相关讨论

使用plotly(从plotly添加主要和次要y轴的解决方案 - 似乎缺少)：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
library(plotly)    
x  <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x, 1, 1)

df=cbind.data.frame(x,y1,y2)

  plot_ly(df) %>%
    add_trace(x=~x,y=~y1,name = 'Line 1',type = 'scatter',mode = 'lines+markers',connectgaps = TRUE) %>%
    add_trace(x=~x,y=~y2,name = 'Line 2',type = 'scatter',mode = 'lines+markers',connectgaps = TRUE,yaxis ="y2") %>%
    layout(title = 'Title',
       xaxis = list(title ="X-axis title"),
       yaxis2 = list(side = 'right', overlaying ="y", title = 'secondary y axis', showgrid = FALSE, zeroline = FALSE))

工作演示的截图：

enter image description here

相关讨论

我们也可以使用格子库

1
2
3
4
5
library(lattice)
x <- seq(-2,2,0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x,1,1)
xyplot(y1 + y2 ~ x, ylab ="y1 and y2", type ="l", auto.key = list(points = FALSE,lines = TRUE))

对于特定的颜色

1
xyplot(y1 + y2 ~ x,ylab ="y1 and y2", type ="l", auto.key = list(points = F,lines = T), par.settings = list(superpose.line = list(col = c("red","green"))))

enter image description here