ggplot2的主题设置与一页多图

图形的视觉呈现由数据和非数据部分决定，主题系统控制着图形中的非数据元素外观，包括标题、坐标轴标签、图例标签等文字调整，以及网格线、背景、轴须的颜色搭配等。
ggplot2的绘图策略是首先确定数据如何展示，然后利用主题系统对细节进行渲染。

一、内置主题

内置主题有两种：默认的theme_gray()和theme_bw()

#默认为theme_gray()：淡灰色背景+白色网格线
hgram <- qplot(carat, data = diamonds)

#另一个固定主题theme_bw():白色背景+灰色网格线
#局部设置，只对这个图有效
hgram + theme_bw()

#全局性设置
##theme_set()返回先前的主题，可储存以备后用
previous_theme <- theme_set(theme_bw()) #现在的主题被设置成theme_bw()，现在的主题被保存在previous_theme
hgram
#返回先前的主题
hgram + previous_theme
#永久性储存初始主题
theme_set(previous_theme)

二、主题元素和元素函数

(一) 主题元素

(二) 元素函数
内置的元素函数有四个基础类型：文本(text)、线条(lines)、矩形(rect)、空白(blank)

1. element_text()：绘制标签和标题

##element_text():绘制标签和标题
hgramt <- hgram + labs(title = 'This is a histogram')
hgramt + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,#水平居中
										 size = 20,#字体大小
										 face = 'bold',#字体加粗
										 colour = 'blue',#颜色
										 angle = 0)) #标题旋转角度

2. element_line():绘制线条或线段

hgram + theme(panel.grid.major = element_line(colour = 'red',#主网格线颜色
   										  size = 0.5,      #主网格线粗细
   										  linetype = 'dotted'), #主网格线线条类型
   		  axis.line = element_line(colour = 'blue',      #坐标轴线条颜色
   		  						   size = 0.5,           #坐标轴粗细
   		  						   linetype = 'dotted')) #坐标轴线条类型

3. element_rect()绘制主要供背景使用的矩形

hgram + theme(plot.background = element_rect(fill = 'blue',     #整个图形的背景填充颜色
											 colour = 'red',      #图形背景的边框颜色
											 linetype = 'dotted', #图形背景的边框线条类型
											 size = 2))			  #图形背景边框的线条粗细

4. element_blank()空主题：可以删除我们不感兴趣的绘图元素

hgramt
last_plot() + theme(panel.grid.minor = element_blank(),  #删除次网格线
					panel.grid.major = element_blank(),  #删除主网格线
					panel.background = element_blank(),  #删除面板背景
					axis.title.x = element_blank(),      #删除水平轴标题
					axis.title.y = element_blank())		 #删除垂直轴标题 
last_plot() + theme(axis.line = element_line())

三、存储输出

#ggsave函数
ggsave(filename, plot = last_plot(), device = NULL, path = NULL,
  scale = 1, width = NA, height = NA, units = c("in", "cm", "mm"),
  dpi = 300, limitsize = TRUE, ...)

#path:设定图形存储的路径
#三个控制输出尺寸的参数：scale、width、height
##width和height设置绝对尺寸大小
##scale设置图形相对屏幕展示的尺寸大小
#对于光栅图，dpi控制图形的分辨率，默认300
#可以修改为600,用于高分辨率输出

qplot(mpg,wt, data = mtcars)
ggsave(file = 'output3.png', 
	   width = 6, 
	   height = 6,
	   scale = 1)

将多幅图形存储到一个文件中

pdf(file = 'output5.pdf', width = 6, height = 6)
qplot(mpg, wt, data = mtcars)
qplot(wt, mpg, data = mtcars)
dev.off()

四、一页多图

(一) 子图

viewport(x = unit(0.5, "npc"), y = unit(0.5, "npc"),
         width = unit(1, "npc"), height = unit(1, "npc"),
         default.units = "npc", just = "centre",
         gp = gpar(), clip = "inherit",
         xscale = c(0, 1), yscale = c(0, 1),
         angle = 0,
         layout = NULL,
         layout.pos.row = NULL, layout.pos.col = NULL,
         name = NULL)
#将图形命名为变量
a <- qplot(date, unemploy, data = economics, geom = 'line')
b <- qplot(uempmed, unemploy, data = economics) + geom_smooth(se = F)
c <- qplot(uempmed, unemploy, data = economics, geom = 'path')
library(grid)
#x、y控制视图窗口的中心位置,默认定位在图形设备中心，即x=y=0.5
##占据整个图形设备的视图窗口
vp1 <- viewport(width = 1, height = 1, x = 0.5, y = 0.5)
vp1 <- viewport()
#也在中心位置，但视图窗口只占图形设备的一半宽度和高度
vp2 <- viewport(width = 0.5, height = 0.5, x = 0.5, y = 0.5)
vp2 <- viewport(width = 0.5, height = 0.5)
#查看创建的视图窗口
grid.show.viewport(vp2)

#以b图为基础，在中心插入子图c
b
print(c, vp = vp2)

#在图形设备中心画一个4cm x 4cm的视图窗口
vp3 <- viewport(width = unit(4, "cm"), height = unit(4, "cm"))
b
print(c, vp = vp3)

x、y控制视图窗口的中心位置,默认定位在图形设备中心，即x=y=0.5，若想调整图形的位置，需要通过just参数控制将图形放置在哪个边角，这里有一点要特别注意，just向量的第一个参数控制水平方向，第二个参数控制垂直方向

#在右上角的视图窗口,大小只有图形设备1/4
#注意：just向量的第一个参数控制水平方向，第二个参数控制垂直方向
vp4 <- viewport(x = 1, y = 1,
				width = 0.5, height = 0.5, 
				just = c("right", "top"))
b
print(c, vp = vp4)

#在右下角的视图窗口，大小只有图形设备的1/4
vp5 <- viewport(x = 1, y = 0, 
				width = 0.5, height = 0.5,
				just = c('right', 'bottom'))
b
print(c, vp = vp5)

(二) 矩形网络
grid.layout():只需设置布局的行数和列数

#矩形网络：grid.layout():只需设置布局的行数和列数
grid.layout(nrow = 1, ncol = 1,
        widths = unit(rep_len(1, ncol), "null"),
        heights = unit(rep_len(1, nrow), "null"),
        default.units = "null", respect = FALSE,
        just="centre")

#创建一个空白的视图窗口
grid.newpage()
#现在图形中什么都没有，我们需要将对象push到视图窗口中
pushViewport(viewport(layout = grid.layout(2, 2)))
vplayout <- function(x, y)
	viewport(layout.pos.row = x, layout.pos.col = y)
print(a, vp = vplayout(1, 1:2))
print(b, vp = vplayout(2, 1))
print(c, vp = vplayout(2, 2))
dev.off()

此外，除了ggplot2，R中使用函数par()或layout()也可以容易的将多个图形组合为一副总图，具体参考《R语言实战》3.5图形的组合部分，这里不再赘述