r语言在markdown里运用qplot的散点图如何放置在一起？
好的，咱们来聊聊 R 语言在 R Markdown 里用 `qplot` 画散点图，并且要把它们“堆”在一起显示。这事儿其实不难，关键在于理解 R Markdown 如何处理代码块和输出。
核心思路：代码块与输出管理
在 R Markdown 里，每个用 ```{r} 包裹起来的代码块，都会独立执行一次，并且生成对应的输出（比如图表、文本、表格等）。如果想把多个图“放在一起”，最直接的理解就是在一个输出区域里呈现多个图。
有几种常见的方法可以实现这个目标，咱们一个一个来拆解：
方法一：在同一个代码块里画多个图
这是最简单直接的方式。如果你想让两个散点图出现在同一个输出区域，只需要把画这两个图的代码放在同一个 ```{r} 代码块里就行。
场景举例： 我想对比两组数据的散点图，比如 x 轴都是 "x_var"，但 y 轴分别是 "y_var1" 和 "y_var2"。
```r
title: "散点图堆叠示例"
output: html_document
```{r, fig.width=8, fig.height=4}
载入必要的包
library(ggplot2)
假设我们有一些数据
data < data.frame(
x_var = 1:10,
y_var1 = (1:10)^2,
y_var2 = sqrt(1:10) 5
)
第一个散点图
qplot(x = x_var, y = y_var1, data = data,
main = "散点图 1: Y = X^2",
xlab = "X轴变量", ylab = "Y轴变量1")
第二个散点图
qplot(x = x_var, y = y_var2, data = data,
main = "散点图 2: Y = sqrt(X) 5",
xlab = "X轴变量", ylab = "Y轴变量2")
```
解释一下：
````{r}`...` ```： 这是 R Markdown 的代码块标记。
`fig.width=8, fig.height=4`： 这是 R Markdown 的一个非常实用的 [chunk option](https://yihui.org/knitr/options/chunkoptions)。它用来控制 整个代码块 输出的图形的尺寸。当你在一个代码块里画了多个图，这个选项会尝试将它们按照一定的布局（通常是竖排或横排，取决于图形的数量和设置）适应到这个总的尺寸里。
`library(ggplot2)`： 确保你已经安装并加载了 `ggplot2` 包，因为 `qplot` 是它提供的一个方便的函数。
`qplot(...)`： 分别调用了两次 `qplot` 函数来创建两个独立的散点图。
渲染效果： 当你渲染这个 R Markdown 文档（比如点击 RStudio 的 "Knit" 按钮），这两个散点图会一个接一个地显示在 HTML 输出的同一个地方。默认情况下，它们会是竖直堆叠的。
方法二：使用 `par(mfrow)` 或 `layout()` 创建图形网格
如果你想更精细地控制多个图的排列方式，比如让它们横着并排显示，或者形成一个 2x2 的网格，那么你需要借助 R 的图形设备控制函数。在 R Markdown 的代码块里使用这些函数同样有效。
场景举例： 我想让上面那两个散点图横着并排显示，像这样： `[图1] [图2]`。
```r
title: "散点图并排示例"
output: html_document
```{r, fig.width=10, fig.height=5}
载入必要的包
library(ggplot2)
假设我们有一些数据 (同上)
data < data.frame(
x_var = 1:10,
y_var1 = (1:10)^2,
y_var2 = sqrt(1:10) 5
)
设置图形布局：2行1列的布局，绘制第一个图
或者更常用的：1行2列的布局，让图横着排列
par(mfrow = c(1, 2)) c(行数, 列数)
第一个散点图
qplot(x = x_var, y = y_var1, data = data,
main = "散点图 1",
xlab = "X", ylab = "Y1")
第二个散点图
qplot(x = x_var, y = y_var2, data = data,
main = "散点图 2",
xlab = "X", ylab = "Y2")
重要！绘制完后，将图形布局重置为默认的1行1列，
以免影响后续的代码块
par(mfrow = c(1, 1))
```
解释一下：
`par(mfrow = c(1, 2))`： 这是 R 的图形参数设置。`mfrow = c(1, 2)` 的意思是将图形设备划分成一个 1 行 2 列 的网格。然后接下来的图形会按顺序填充这个网格。
如果你想让它们竖着堆叠（和方法一类似），可以用 `par(mfrow = c(2, 1))`。
如果你有 4 个图，想排成 2x2，就用 `par(mfrow = c(2, 2))`。
`qplot(...)`： 同样是绘制散点图。因为我们设置了 `mfrow`，所以这两个图会被放置在 `mfrow` 定义的网格中。
`par(mfrow = c(1, 1))`： 这是一个非常重要的步骤！ 在使用 `par()` 修改了图形布局后，一定要记得在代码块的最后将其恢复为默认的 `c(1, 1)`。否则，这个布局设置会影响到你文档中后续所有 R 代码块生成的图形，可能会导致意想不到的结果。
渲染效果： 这次渲染后，两个散点图会出现在同一个输出区域，并且是并排显示的。
`layout()` 函数： `layout()` 函数提供更灵活的网格布局控制，可以指定每个图形在哪个单元格出现，但对于简单的并排或堆叠，`par(mfrow)` 通常更方便。
方法三：使用 `ggplot2` 的 `gridExtra` 或 `patchwork` 包
如果你更喜欢用 `ggplot2` 的语法来组合图，那么 `gridExtra` 或更现代的 `patchwork` 包会是更好的选择。它们允许你用更“可视化”的方式来组合图形。
场景举例： 还是让两个散点图并排显示，这次用 `patchwork` 包。
```r
title: "散点图组合示例 (patchwork)"
output: html_document
```{r, fig.width=10, fig.height=5}
载入必要的包
library(ggplot2)
library(patchwork) 载入 patchwork 包
假设我们有一些数据 (同上)
data < data.frame(
x_var = 1:10,
y_var1 = (1:10)^2,
y_var2 = sqrt(1:10) 5
)
创建第一个 ggplot 对象 (qplot 是 ggplot 的一个简化接口，可以直接用 ggplot)
p1 < ggplot(data, aes(x = x_var, y = y_var1)) +
geom_point() +
labs(title = "散点图 1", x = "X", y = "Y1")
创建第二个 ggplot 对象
p2 < ggplot(data, aes(x = x_var, y = y_var2)) +
geom_point() +
labs(title = "散点图 2", x = "X", y = "Y2")
使用 patchwork 组合图形
'+' 号表示并排组合
p1 + p2
或者这样写，效果一样
(p1 | p2) '|' 也表示并排
```
解释一下：
`library(patchwork)`： 加载 `patchwork` 包。
`ggplot(...) + geom_point() + labs(...)`： 这里我们改用了更基础的 `ggplot()` 函数来创建图形对象（`p1` 和 `p2`）。`qplot` 也可以生成一个 `ggplot` 对象，但 `patchwork` 通常与 `ggplot` 对象配合得更好。你可以直接写 `qplot(...)`，然后把它赋值给一个变量，再用 `patchwork` 组合。
`p1 + p2`： 这是 `patchwork` 的核心用法。`+` 操作符会告诉 `patchwork` 将 `p1` 和 `p2` 并排 放置。
`p1 | p2`： `|` 操作符同样表示并排。`patchwork` 还支持 `p1 / p2` 来表示上下堆叠，以及更复杂的嵌套组合，例如 `(p1 | p2) / p3` 会把 `p1` 和 `p2` 放在上面并排，`p3` 放在下面。
渲染效果： 这次你会看到两个散点图并排显示在同一个输出区域。
选择哪种方法？
方法一 (同一个代码块)： 最简单，适合不需要精细控制布局，只要图能挨着出现就行。
方法二 (`par(mfrow)`)： 适合需要灵活控制网格布局（并排、堆叠、多行多列），但要注意重置 `par()` 设置。这是 R 本身的图形系统能力，非常基础可靠。
方法三 (`patchwork` 等)： 最“现代化”和灵活，尤其适合你已经在使用 `ggplot2` 的语法，并且需要对图形组合进行复杂控制时。它提供了一种更符合直觉的图形组合方式。
几点额外的小提示，让你的图更专业：
1. 统一的 `fig.width` 和 `fig.height`： 在 R Markdown 的 `chunk options` 中设置代码块的总尺寸，这样可以更好地控制整体输出的比例。
2. 设置 `fig.show = "hold"`： 如果你在一个代码块里画了很多图，并且想让它们全部生成完，然后在代码块结束后一次性输出，可以使用 `fig.show = "hold"`。这个选项会将所有图形“持有”起来，直到代码块结束才一起显示。
```r
```{r, fig.width=10, fig.height=5, fig.show="hold"}
... 图1代码 ...
... 图2代码 ...
```
3. 标题和标签： 确保你的每个图都有清晰的标题 (`main` 或 `labs(title = ...)`), x 轴标签 (`xlab` 或 `labs(x = ...)`), 和 y 轴标签 (`ylab` 或 `labs(y = ...)`), 这样别人一看就知道是什么数据。
4. 数据准备： 在 R Markdown 的开头，通常会有一个代码块来加载数据和必要的 R 包。确保数据在生成图的代码块之前就已经可用。
掌握了这几种方法，你就可以灵活地在 R Markdown 里组合使用 `qplot` 画出的散点图了。关键在于理解 R Markdown 的代码块如何生成输出，以及 R 本身或 `ggplot2` 生态提供的图形组合工具。
核心思路：代码块与输出管理
在 R Markdown 里，每个用 ```{r} 包裹起来的代码块，都会独立执行一次，并且生成对应的输出（比如图表、文本、表格等）。如果想把多个图“放在一起”，最直接的理解就是在一个输出区域里呈现多个图。
有几种常见的方法可以实现这个目标，咱们一个一个来拆解：
方法一：在同一个代码块里画多个图
这是最简单直接的方式。如果你想让两个散点图出现在同一个输出区域，只需要把画这两个图的代码放在同一个 ```{r} 代码块里就行。
场景举例： 我想对比两组数据的散点图，比如 x 轴都是 "x_var"，但 y 轴分别是 "y_var1" 和 "y_var2"。
```r
title: "散点图堆叠示例"
output: html_document
```{r, fig.width=8, fig.height=4}
载入必要的包
library(ggplot2)
假设我们有一些数据
data < data.frame(
x_var = 1:10,
y_var1 = (1:10)^2,
y_var2 = sqrt(1:10) 5
)
第一个散点图
qplot(x = x_var, y = y_var1, data = data,
main = "散点图 1: Y = X^2",
xlab = "X轴变量", ylab = "Y轴变量1")
第二个散点图
qplot(x = x_var, y = y_var2, data = data,
main = "散点图 2: Y = sqrt(X) 5",
xlab = "X轴变量", ylab = "Y轴变量2")
```
解释一下：
````{r}`...` ```： 这是 R Markdown 的代码块标记。
`fig.width=8, fig.height=4`： 这是 R Markdown 的一个非常实用的 [chunk option](https://yihui.org/knitr/options/chunkoptions)。它用来控制 整个代码块 输出的图形的尺寸。当你在一个代码块里画了多个图，这个选项会尝试将它们按照一定的布局（通常是竖排或横排，取决于图形的数量和设置）适应到这个总的尺寸里。
`library(ggplot2)`： 确保你已经安装并加载了 `ggplot2` 包，因为 `qplot` 是它提供的一个方便的函数。
`qplot(...)`： 分别调用了两次 `qplot` 函数来创建两个独立的散点图。
渲染效果： 当你渲染这个 R Markdown 文档（比如点击 RStudio 的 "Knit" 按钮），这两个散点图会一个接一个地显示在 HTML 输出的同一个地方。默认情况下，它们会是竖直堆叠的。
方法二：使用 `par(mfrow)` 或 `layout()` 创建图形网格
如果你想更精细地控制多个图的排列方式，比如让它们横着并排显示，或者形成一个 2x2 的网格，那么你需要借助 R 的图形设备控制函数。在 R Markdown 的代码块里使用这些函数同样有效。
场景举例： 我想让上面那两个散点图横着并排显示，像这样： `[图1] [图2]`。
```r
title: "散点图并排示例"
output: html_document
```{r, fig.width=10, fig.height=5}
载入必要的包
library(ggplot2)
假设我们有一些数据 (同上)
data < data.frame(
x_var = 1:10,
y_var1 = (1:10)^2,
y_var2 = sqrt(1:10) 5
)
设置图形布局：2行1列的布局，绘制第一个图
或者更常用的：1行2列的布局，让图横着排列
par(mfrow = c(1, 2)) c(行数, 列数)
第一个散点图
qplot(x = x_var, y = y_var1, data = data,
main = "散点图 1",
xlab = "X", ylab = "Y1")
第二个散点图
qplot(x = x_var, y = y_var2, data = data,
main = "散点图 2",
xlab = "X", ylab = "Y2")
重要！绘制完后，将图形布局重置为默认的1行1列，
以免影响后续的代码块
par(mfrow = c(1, 1))
```
解释一下：
`par(mfrow = c(1, 2))`： 这是 R 的图形参数设置。`mfrow = c(1, 2)` 的意思是将图形设备划分成一个 1 行 2 列 的网格。然后接下来的图形会按顺序填充这个网格。
如果你想让它们竖着堆叠（和方法一类似），可以用 `par(mfrow = c(2, 1))`。
如果你有 4 个图，想排成 2x2，就用 `par(mfrow = c(2, 2))`。
`qplot(...)`： 同样是绘制散点图。因为我们设置了 `mfrow`，所以这两个图会被放置在 `mfrow` 定义的网格中。
`par(mfrow = c(1, 1))`： 这是一个非常重要的步骤！ 在使用 `par()` 修改了图形布局后，一定要记得在代码块的最后将其恢复为默认的 `c(1, 1)`。否则，这个布局设置会影响到你文档中后续所有 R 代码块生成的图形，可能会导致意想不到的结果。
渲染效果： 这次渲染后，两个散点图会出现在同一个输出区域，并且是并排显示的。
`layout()` 函数： `layout()` 函数提供更灵活的网格布局控制，可以指定每个图形在哪个单元格出现，但对于简单的并排或堆叠，`par(mfrow)` 通常更方便。
方法三：使用 `ggplot2` 的 `gridExtra` 或 `patchwork` 包
如果你更喜欢用 `ggplot2` 的语法来组合图，那么 `gridExtra` 或更现代的 `patchwork` 包会是更好的选择。它们允许你用更“可视化”的方式来组合图形。
场景举例： 还是让两个散点图并排显示，这次用 `patchwork` 包。
```r
title: "散点图组合示例 (patchwork)"
output: html_document
```{r, fig.width=10, fig.height=5}
载入必要的包
library(ggplot2)
library(patchwork) 载入 patchwork 包
假设我们有一些数据 (同上)
data < data.frame(
x_var = 1:10,
y_var1 = (1:10)^2,
y_var2 = sqrt(1:10) 5
)
创建第一个 ggplot 对象 (qplot 是 ggplot 的一个简化接口，可以直接用 ggplot)
p1 < ggplot(data, aes(x = x_var, y = y_var1)) +
geom_point() +
labs(title = "散点图 1", x = "X", y = "Y1")
创建第二个 ggplot 对象
p2 < ggplot(data, aes(x = x_var, y = y_var2)) +
geom_point() +
labs(title = "散点图 2", x = "X", y = "Y2")
使用 patchwork 组合图形
'+' 号表示并排组合
p1 + p2
或者这样写，效果一样
(p1 | p2) '|' 也表示并排
```
解释一下：
`library(patchwork)`： 加载 `patchwork` 包。
`ggplot(...) + geom_point() + labs(...)`： 这里我们改用了更基础的 `ggplot()` 函数来创建图形对象（`p1` 和 `p2`）。`qplot` 也可以生成一个 `ggplot` 对象，但 `patchwork` 通常与 `ggplot` 对象配合得更好。你可以直接写 `qplot(...)`，然后把它赋值给一个变量，再用 `patchwork` 组合。
`p1 + p2`： 这是 `patchwork` 的核心用法。`+` 操作符会告诉 `patchwork` 将 `p1` 和 `p2` 并排 放置。
`p1 | p2`： `|` 操作符同样表示并排。`patchwork` 还支持 `p1 / p2` 来表示上下堆叠，以及更复杂的嵌套组合，例如 `(p1 | p2) / p3` 会把 `p1` 和 `p2` 放在上面并排，`p3` 放在下面。
渲染效果： 这次你会看到两个散点图并排显示在同一个输出区域。
选择哪种方法？
方法一 (同一个代码块)： 最简单，适合不需要精细控制布局，只要图能挨着出现就行。
方法二 (`par(mfrow)`)： 适合需要灵活控制网格布局（并排、堆叠、多行多列），但要注意重置 `par()` 设置。这是 R 本身的图形系统能力，非常基础可靠。
方法三 (`patchwork` 等)： 最“现代化”和灵活，尤其适合你已经在使用 `ggplot2` 的语法，并且需要对图形组合进行复杂控制时。它提供了一种更符合直觉的图形组合方式。
几点额外的小提示，让你的图更专业：
1. 统一的 `fig.width` 和 `fig.height`： 在 R Markdown 的 `chunk options` 中设置代码块的总尺寸，这样可以更好地控制整体输出的比例。
2. 设置 `fig.show = "hold"`： 如果你在一个代码块里画了很多图，并且想让它们全部生成完，然后在代码块结束后一次性输出，可以使用 `fig.show = "hold"`。这个选项会将所有图形“持有”起来，直到代码块结束才一起显示。
```r
```{r, fig.width=10, fig.height=5, fig.show="hold"}
... 图1代码 ...
... 图2代码 ...
```
3. 标题和标签： 确保你的每个图都有清晰的标题 (`main` 或 `labs(title = ...)`), x 轴标签 (`xlab` 或 `labs(x = ...)`), 和 y 轴标签 (`ylab` 或 `labs(y = ...)`), 这样别人一看就知道是什么数据。
4. 数据准备： 在 R Markdown 的开头，通常会有一个代码块来加载数据和必要的 R 包。确保数据在生成图的代码块之前就已经可用。
掌握了这几种方法，你就可以灵活地在 R Markdown 里组合使用 `qplot` 画出的散点图了。关键在于理解 R Markdown 的代码块如何生成输出，以及 R 本身或 `ggplot2` 生态提供的图形组合工具。
网友意见
其实答案在 【？anscombe】里 ：）
如果用 base plotting，则先设置 par(mfrow = c(2, 2))，然后用 plot(y1~x1, data = anscombe)依次画出4副图。
par()是用于设置普遍绘图参数的。
qplot属于ggplot系统，par(mfrow = c(2,2))不能改变其设置，在qplot里分pannel绘图需要用到facets参数。但是对于anscombe这个数据来说，这个是不适用的。
举一个qplot的荔枝
data(mtcars)
qplot(mpg, wt, data=mtcars, facets=vs ~ am)
===
anscombe的例子生成的图
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