Накресліть два графіки на одній графіці в R

Я хотів би побудувати y1 та y2 в одному сюжеті.

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")

Але коли я роблю це так, вони не будуються в одному сюжеті разом.

У Matlab можна зробити hold on, але хтось знає, як це зробити в R?

lines()або points()додасть до наявного графіка, але не створить нове вікно. Тож вам потрібно було б зробити

plot(x,y1,type="l",col="red")
lines(x,y2,col="green")

Ви також можете використовувати parта малювати на одному графіку, але різну вісь. Щось таке:

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

Якщо ви детально прочитаєте про parв R, ви зможете генерувати дійсно цікаві графіки. Ще одна книга, яку варто подивитися - це R Graphics Пола Мерреля.

При побудові багатошарових сюжетів слід враховувати ggplotпакет. Ідея полягає у створенні графічного об’єкта з базовою естетикою та поступовому його посиленні.

ggplotстиль вимагає пакування даних data.frame.

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

Основне рішення:

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

Тут + operatorвикористовується для додавання додаткових шарів до основного об'єкта.

З ggplotвами ви маєте доступ до графічного об’єкта на кожному етапі побудови графіку. Скажімо, звичайна покрокова настройка може виглядати так:

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

gстворює сюжет, і ви можете його бачити на кожному етапі (ну, після створення принаймні одного шару). Подальші зачарування сюжету також робляться створеним об’єктом. Наприклад, ми можемо додати мітки для осей:

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

Фінал gвиглядає так:

ОНОВЛЕННЯ (2013-11-08):

Як зазначається в коментарях, ggplotфілософія філософії пропонує використовувати дані у довгому форматі. Ви можете звернутися до цієї відповіді , щоб побачити відповідний код.

Я думаю, що відповідь, яку ви шукаєте:

plot(first thing to plot)
plot(second thing to plot,add=TRUE)

Використовуйте matplotфункцію:

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

використовувати це, якщо y1і y2оцінюються в одних і тих же xпунктах. Він масштабує вісь Y, щоб відповідати тому, що більше ( y1або y2), на відміну від деяких інших відповідей тут, які будуть вирізати, y2якщо він стане більшим, ніжy1 (рішення ggplot з цим в основному добре).

Крім того, і якщо два рядки не мають однакових x-координат, встановіть межі осі на першому графіку та додайте:

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")

Я здивований, цьому Q вже 4 роки, і ніхто не згадував matplotі x/ylim...

tl; dr: Ви хочете використовувати curve(з add=TRUE) або lines.

Я не погоджуюся з par(new=TRUE)тим, що це вдвічі надрукує галочки та мітки осі. Напр

Вихід plot(sin); par(new=T); plot( function(x) x**2 ).

Подивіться, як переплутані мітки вертикальної осі! Оскільки діапазони різні, вам потрібно буде встановити ylim=c(lowest point between the two functions, highest point between the two functions), що є менш простим, ніж те, що я збираюся показати вам ---, і набагато легше, якщо ви хочете додати не лише дві криві, а багато.

Те, що мене завжди плутало в плані, - це різниця між curveта lines. (Якщо ви не можете згадати, що це назви двох важливих графічних команд, просто заспівайте .)

Ось велика різниця між curveта lines.

curveбудуватиме функцію, як curve(sin). linesділянки з точки х і у значень, наприклад: lines( x=0:10, y=sin(0:10) ).

І ось незначна різниця: curveвам потрібно подзвонити add=TRUEза тим, що ви намагаєтесь зробити, тоді як linesуже передбачається, що ви додаєте до наявного сюжету.

Ось результат дзвінка plot(0:2); curve(sin).

За лаштунками перевірте methods(plot). І перевірити body( plot.function )[[5]]. Коли ви називаєте plot(sin)R, то з'ясовується, що sinце функція (а не значення y) і використовується plot.functionметод, який завершує виклик curve. Так curveсамо інструмент призначений для обробки функцій.

якщо ви хочете розділити сюжет на два стовпці (2 сюжети один біля одного), ви можете зробити це так:

par(mfrow=c(1,2))

plot(x)

plot(y) 

Довідкова посилання

Як описано в @redmode, ви можете побудувати дві лінії в одному графічному пристрої, використовуючи ggplot. У цій відповіді дані були у "широкому" форматі. Однак при їх використанні, ggplotяк правило, найзручніше зберігати дані у кадрі даних у "довгому" форматі. Потім, використовуючи різні "групування змінних" вaes групуючі аргументах тетики, властивості рядка, такі як лінійний тип або колір, будуть змінюватися залежно від змінної групування, і з’являться відповідні легенди.

У цьому випадку ми можемо використовувати colourестетику, яка відповідає кольорам ліній різним рівням змінної у наборі даних (тут: y1 проти y2). Але спершу нам потрібно плавити дані від широкого до довгого формату, використовуючи, наприклад, функцію 'melt' з reshape2пакету. Інші методи переформатування даних описані тут: Переформатування даних.кадр від широкого до довгого формату .

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()

Якщо ви використовуєте базову графіку (тобто не грати / сітки), ви можете імітувати функцію MATLAB, утримуючи функцію, використовуючи функції точок / ліній / полігонів, щоб додати додаткові деталі до ваших ділянок, не починаючи новий графік. У випадку макета мультиплоту ви можете вибрати, par(mfg=...)до якого сюжету ви додасте речі.

Ви можете використовувати очки для перегріву, тобто.

plot(x1, y1,col='red')

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

Замість того, щоб зберігати значення, які плануються в масиві, зберігайте їх у матриці. За замовчуванням вся матриця буде розглядатися як один набір даних. Однак якщо ви додасте таку ж кількість модифікаторів до ділянки, наприклад, col (), як у вас є рядки в матриці, R визначить, що кожен рядок слід обробляти незалежно. Наприклад:

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

Це має працювати, якщо ваші набори даних не мають різного розміру.

Ідіоматичний Matlab plot(x1,y1,x2,y2)можна перекласти в R ggplot2за допомогою, наприклад, таким чином:

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))

^{Натхненний двома лініями Tingting Zhao з різним діапазоном осі x за допомогою ggplot2 .}

Ви можете використовувати ggplotly()функцію з пакету plotly, щоб перетворити будь-який із прикладів gggplot2 тут в інтерактивний сюжет, але я думаю, що такий тип сюжету краще без ggplot2 :

# 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")

Ви також можете створити свою ділянку за допомогою ggvis :

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')

Це створить наступний сюжет:

Використання plotly(додавання рішення plotlyз первинної та вторинної осі y; здається, його немає):

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))

Скріншот робочої демонстрації:

ми також можемо використовувати ґратчасту бібліотеку

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))

Для конкретних кольорів

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"))))