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第一章：R语言ggplot2多图布局核心概念

多图布局的基本方式

• 使用grid.arrange()函数来自gridExtra包，可灵活排列多个 ggplot 图形
• 利用cowplot提供的plot_grid()实现对齐和标签添加
• 采用patchwork语法，通过数学操作符（如+、|、/）直观拼接图形

使用 patchwork 实现布局示例

# 安装并加载 patchwork # install.packages("patchwork") library(ggplot2) library(patchwork) # 创建两个基础图 p1 <- ggplot(mtcars) + geom_point(aes(wt, mpg)) + ggtitle("Weight vs MPG") p2 <- ggplot(mtcars) + geom_bar(aes(hp)) + ggtitle("Horsepower Count") # 水平拼接 p1 + p2 # 垂直拼接 p1 / p2 # 复杂布局：左一右二 (p1 | (p2 / p2))

第二章：基础布局方案与实现技巧

2.1 使用par(mfrow)进行均匀网格排版

基本语法与参数说明

par(mfrow = c(nrows, ncols))

实际应用示例

• 设置par(mfrow = c(1, 2))可并排显示两个图形，适合对比分析；
• 使用par(mfrow = c(2, 2))常用于绘制四象限图表或模型诊断图。

2.2 基于layout()函数的自定义多图区域划分

布局矩阵设计

layout_matrix <- matrix(c(1, 1, 2, 3, 4, 4), nrow = 2, byrow = TRUE) layout(layout_matrix)

参数说明

• matrix：指定区域划分的整数矩阵，值对应子图编号；
• widths和heights：可选向量，用于调整各列或行的相对大小；
• respect：逻辑值，控制是否保持行列比例一致。

2.3 split.screen实现复杂窗口分割策略

基本语法与参数说明

split.screen(figs = c(2, 2), screen = 1)

嵌套分割与层级管理

• 使用`split.screen`可在已分割的区域内进一步划分，实现嵌套布局；
• 通过`close.screen(all = TRUE)`清理所有分割，避免资源占用。

实际应用示例

2.4 grid.arrange在ggplot2中的灵活应用

多图布局的高效整合

library(ggplot2) library(gridExtra) p1 <- ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point() p2 <- ggplot(mtcars, aes(x = hp, y = mpg)) + geom_smooth() grid.arrange(p1, p2, ncol = 2, widths = c(2, 1))

复杂布局设计

2.5 plot_grid实现图文混排与对齐控制

基础网格布局

library(cowplot) plot_grid(plot1, plot2, plot3, nrow = 2, align = 'v', axis = 'tbl')

图文比例与标签控制

• rel_widths参数调节各图相对宽度，实现非等分布局
• labels自动添加 A、B、C 等标注，提升论文图表可读性
• 结合theme(legend.position)统一图例位置，增强整体一致性

第三章：进阶布局工具深度解析

3.1 cowplot包统一主题与图例管理

主题一致性控制

图例位置与布局优化

library(cowplot) p1 <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point() + theme_cowplot() p2 <- ggplot(mtcars, aes(hp, mpg)) + geom_point() + theme_cowplot() legend <- get_legend(p1 + theme(legend.position = "bottom")) plot_grid(plot_grid(p1, p2, ncol = 1), legend, ncol = 2, rel_widths = c(1, 0.3))

3.2 patchwork语法直观构建复合图形

声明式布局语法

patchwork采用类似CSS Grid的声明式语法，通过符号运算符直观拼接子图。加号（+）表示并列，竖线（|）代表垂直分割，极大简化了复杂面板的构建流程。

import plotly.express as px from patchwork import grid fig1 = px.line(y=[1, 3, 2]) fig2 = px.bar(y=[2, 1, 4]) composed = (fig1 | fig2) + (fig2 | fig1) composed.show()

上述代码中，|实现左右分栏，+完成上下堆叠，最终生成2×2网格布局。patchwork自动处理坐标轴对齐与图例合并，避免手动调整。

嵌套组合能力

• 支持任意层级的图形嵌套组合
• 每个子图保持独立交互性
• 统一主题风格继承机制

3.3 ggpubr封装函数简化多图组合流程

核心函数介绍

• ggarrange()：灵活排列多个 ggplot 图形
• ggboxplot()：一键生成箱线图并支持分组着色
• annotate_figure()：为图组添加整体标题与注释

代码示例与解析

library(ggpubr) p1 <- ggboxplot(iris, x = "Species", y = "Sepal.Length") p2 <- ggdensity(iris, x = "Sepal.Width") ggarrange(p1, p2, ncol = 2, common.legend = TRUE)

优势对比

第四章：高阶排版实战场景演练

4.1 多面板分面图与边际分布图协同展示

布局结构设计

代码实现示例

import seaborn as sns g = sns.jointplot(data=df, x="x_var", y="y_var", kind="scatter") g.plot_marginals(sns.histplot, kde=True)

应用场景对比

4.2 混合图表类型（柱状图+折线图）的精准对齐

数据同步机制

配置示例

const options = { series: [ { name: '销售额', type: 'column', data: [30, 40, 35] }, { name: '增长率', type: 'line', data: [2, -1, 3], yAxisIndex: 1 } ], yAxis: [ { name: '金额' }, { name: '增长率 (%)', position: 'right' } ] };

4.3 共享坐标轴的上下/左右布局优化技巧

共享X轴的上下布局

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True) ax1.plot(times, temps) ax2.plot(times, humidity)

共享Y轴的左右布局

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True) ax1.bar(groups, values1) ax2.bar(groups, values2)

4.4 嵌套式布局实现主图与插图联动设计

const container = d3.select("#chart"); const mainSvg = container.append("svg").attr("width", 600); const insetSvg = mainSvg.append("g") .attr("transform", "translate(450,50)") .append("svg").attr("width", 120).attr("height", 120);

config := api.DefaultConfig() config.Address = "consul.example.com:8500" client, _ := api.NewClient(config) kv := client.KV() pair, _, _ := kv.Get("service/db_url", nil) dbURL := string(pair.Value) // 动态获取数据库地址