それから、複数の異なる種類のグラフを組み合わせて描画するときに、gridExtraパッケージを使うというのがありますが、図示するまではいいけれど、保存する時に行・列数の指定ができないなど、こちらもいろいろ厄介でした。
この両方を一気に解決してくれたのがcowplotパッケージ、研究目的のスッキリしたグラフを作成するのに特化したようなパッケージです。ggplot2を基本にして拡張したようなものなのですが、使い方はかなり簡単です。以下、irisデータを用いて図示してみます。
data(iris) # iris呼び出し
# いずれも要インストール
require(ggplot2)
require(cowplot)
初めにggplot2とcowplotの両方を呼び出しておけば、あとは普段通りにggplotで図示するだけで論文ライクなスッキリしたグラフが描かれます。
→（2020.08.29追記）cowplotの仕様が変更になっており、下記のようなcowplotスタイルのグラフにするには、theme_set(theme_cowplot())、を通しておく必要があります。またはggplot()... + theme_cowplot()のように追加してもOKです。
# 複数グラフを合成するにはplot_grid関数を使用します
g4n <- ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length, y=Petal.Length)) + geom_point(aes(fill=Species), pch=21, size=2) + facet_wrap(~ Species, ncol=1) + theme(legend.position="none")
# 両者をさらにplot_gridの中に入れます（これによりplot_gridが入れ子になる）。
# 新たな左のグラフのみにラベルをつけるので、c("a","")のように指定しました。
g134 <- plot_grid(g4n, g13, labels=c("a",""), nrow=1, rel_widths=c(1, 1.4), scale=0.9, vjust=0.1)
# x=Sepal.Length, y=Sepal.Widthの散布図をSpecies毎に色分けして描く
g1 <- ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width)) + geom_point(aes(fill=Species), pch=21, size=2)
g1 # 図示
# 保存も普通にggplot2と同様にやるだけ
ggsave("cowsample1.pdf", g1, height=10, width=12, unit="cm")
次は、複数種類のグラフを並べる場合
# 先ほどのg1と新たにg2を用意し、横並びにします。
g2 <- ggplot(iris, aes(x=Petal.Length, y=Petal.Width)) + geom_point(aes(fill=Species), pch=21, size=2)
g12 <- plot_grid(g1, g2, labels="auto", align="h")
# labels="auto"：小文字で各パネルにラベリング（"AUTO"だと大文字）
# labels=c("a","b") のように直接入力することも可能
# align="h"：グラフの上下が揃うようにサイズ調整してくれる
# このグラフのように凡例が共通の場合、一方は消してしまいましょうか。
g1n <- g1 + theme(legend.position="none") # ggplotのtheme関数と合わせ技が可能、１パネル目の凡例を消去
g1n2 <- plot_grid(g1n, g2, labels="auto", rel_widths=c(1, 1.4), scale=0.9, vjust=0.2)
# rel_widthsで横幅を1:1.4に変更
# それからデフォルトのままだと、パネル間がくっつきすぎてしまうので、scaleパラメータで調整します（1→0.9）。vjustはラベル位置（a, b）の調整
# もう一つ増やして、二段重ねにしてみます（nrow=2で２行になる：gridExtraパッケージのarrageGrob関数と違って、行・列数の指定が可能。grid.arrange関数があるじゃないかと思うかもですが、ファイル保存できないので実用不可）
g3 <- ggplot(iris, aes(x=Species, y=Petal.Width)) + geom_boxplot(aes(fill=Species)) + theme(axis.text.x = element_text(angle=90, vjust=0.5))
# 追加のg3はx軸のラベルが重なってしまうので縦にする↑（themeを使用）
# 追加のg3はx軸のラベルが重なってしまうので縦にする↑（themeを使用）
g123 <- plot_grid(g1, g2, g3, labels="auto", nrow=2, scale=0.9, vjust=0.2)
# ちゃんとこの状態で保存も可能です
ggsave("cowsample123.pdf", g124, height=15, width=19, unit="cm")
さらに、ggplotらしく要因で分けたグラフと普通のグラフを組み合わせてみます。縦長と普通サイズの組み合わせをしようとしているのですが、この場合、plot_gridを重ねることで実現できます。ラベルをautoのままにすると重なってしまうので注意が必要です。
# g1, g3で縦に連結（横に持ってくるので、ラベルがb, cになるようにする）
# 幅も揃えておきます（align="v"）
g13 <- plot_grid(g1, g3, labels=c("b","c"), ncol=1, vjust=0.5, scale=0.9, align="v")
# 幅も揃えておきます（align="v"）
g13 <- plot_grid(g1, g3, labels=c("b","c"), ncol=1, vjust=0.5, scale=0.9, align="v")
# 次にfacet_wrapで種毎のグラフ（ncol=1で１列になる）
# 両者をさらにplot_gridの中に入れます（これによりplot_gridが入れ子になる）。
# 新たな左のグラフのみにラベルをつけるので、c("a","")のように指定しました。
g134 <- plot_grid(g4n, g13, labels=c("a",""), nrow=1, rel_widths=c(1, 1.4), scale=0.9, vjust=0.1)
単体のggplot2と比べて、とても便利。日常的に使いたくなるパッケージです。
2017.05.19追記：
theme関数で外枠を追加しようとすると上手く行かず。代わりにcowplotパッケージのpanel_border関数を使えば良い模様。
+ panel_border(colour=1, size=1) # defaultの線色がなぜかグレーなので黒に変更、sizeで線太さを調節
2017.05.19追記：
theme関数で外枠を追加しようとすると上手く行かず。代わりにcowplotパッケージのpanel_border関数を使えば良い模様。
+ panel_border(colour=1, size=1) # defaultの線色がなぜかグレーなので黒に変更、sizeで線太さを調節
