Esta é uma postagem cruzada no grupo ggplot2 google
Minha situação é que estou trabalhando em uma função que produz um número arbitrário de gráficos (dependendo dos dados de entrada fornecidos pelo usuário). A função retorna uma lista de n gráficos, e eu gostaria de colocá-los em uma formação 2 x 2. Estou lutando com os problemas simultâneos de:
- Como posso permitir que a flexibilidade seja entregue a um número arbitrário (n) de parcelas?
- Como posso também especificar que quero eles dispostos 2 x 2
Minha estratégia atual usa grid.arrange
do gridExtra
pacote. Provavelmente não é o ideal, especialmente porque, e essa é a chave, não funciona totalmente . Aqui está meu código de amostra comentado, experimentando três gráficos:
library(ggplot2)
library(gridExtra)
x <- qplot(mpg, disp, data = mtcars)
y <- qplot(hp, wt, data = mtcars)
z <- qplot(qsec, wt, data = mtcars)
# A normal, plain-jane call to grid.arrange is fine for displaying all my plots
grid.arrange(x, y, z)
# But, for my purposes, I need a 2 x 2 layout. So the command below works acceptably.
grid.arrange(x, y, z, nrow = 2, ncol = 2)
# The problem is that the function I'm developing outputs a LIST of an arbitrary
# number plots, and I'd like to be able to plot every plot in the list on a 2 x 2
# laid-out page. I can at least plot a list of plots by constructing a do.call()
# expression, below. (Note: it totally even surprises me that this do.call expression
# DOES work. I'm astounded.)
plot.list <- list(x, y, z)
do.call(grid.arrange, plot.list)
# But now I need 2 x 2 pages. No problem, right? Since do.call() is taking a list of
# arguments, I'll just add my grid.layout arguments to the list. Since grid.arrange is
# supposed to pass layout arguments along to grid.layout anyway, this should work.
args.list <- c(plot.list, "nrow = 2", "ncol = 2")
# Except that the line below is going to fail, producing an "input must be grobs!"
# error
do.call(grid.arrange, args.list)
Como estou acostumado a fazer, humildemente me encolho no canto, aguardando ansiosamente o feedback sagaz de uma comunidade muito mais sábia do que eu. Especialmente se estou tornando isso mais difícil do que o necessário.