Plot dua grafik dalam plot yang sama di R

Saya ingin memplot y1 dan y2 dalam plot yang sama.

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")

Tetapi ketika saya melakukannya seperti ini, mereka tidak diplot dalam plot yang sama.

Di Matlab orang dapat melakukannya hold on, tetapi apakah ada yang tahu bagaimana melakukan ini di R?

lines()atau points()akan menambah grafik yang ada, tetapi tidak akan membuat jendela baru. Jadi, Anda harus melakukannya

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

Anda juga dapat menggunakan pardan memplot pada grafik yang sama tetapi sumbu yang berbeda. Sesuatu sebagai berikut:

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

Jika Anda membaca secara terperinci tentang parin R, Anda akan dapat menghasilkan grafik yang sangat menarik. Buku lain untuk dilihat adalah R Graphics milik Paul Murrel.

Ketika membangun plot multilayer, seseorang harus mempertimbangkan ggplotpaket. Idenya adalah untuk membuat objek grafis dengan estetika dasar dan meningkatkannya secara bertahap.

ggplotstyle membutuhkan data untuk dikemas data.frame.

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

Solusi dasar:

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

Di sini + operatordigunakan untuk menambahkan lapisan tambahan ke objek dasar.

Dengan ggplotAnda memiliki akses ke objek grafis pada setiap tahap merencanakan. Katakanlah, pengaturan langkah-demi-langkah yang biasa dapat terlihat seperti ini:

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

gmenghasilkan plot, dan Anda bisa melihatnya di setiap tahap (baik, setelah pembuatan setidaknya satu lapisan). Pesona plot selanjutnya juga dibuat dengan objek yang dibuat. Misalnya, kita dapat menambahkan label untuk sumbu:

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

Final gterlihat seperti:

UPDATE (2013-11-08):

Sebagaimana ditunjukkan dalam komentar, ggplotfilosofi menyarankan menggunakan data dalam format panjang. Anda dapat merujuk ke jawaban ini untuk melihat kode yang sesuai.

Saya pikir jawaban yang Anda cari adalah:

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

Gunakan matplotfungsinya:

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

gunakan ini jika y1dan y2dievaluasi pada xtitik yang sama . Ini skala sumbu Y agar sesuai dengan mana yang lebih besar ( y1atau y2), tidak seperti beberapa jawaban lain di sini yang akan klip y2jika semakin besar dari y1(solusi ggplot sebagian besar tidak masalah dengan ini).

Atau, dan jika kedua garis tidak memiliki koordinat x yang sama, tetapkan batas sumbu pada plot pertama dan tambahkan:

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")

Terkejut Q ini berumur 4 tahun dan tidak ada yang menyebutkan matplotatau x/ylim...

tl; dr: Anda ingin menggunakan curve(dengan add=TRUE) atau lines.

Saya tidak setuju par(new=TRUE)karena itu akan mencetak dua kali tanda centang dan label sumbu. Misalnya

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

Lihat betapa kacau label sumbu vertikal! Karena rentangnya berbeda, Anda perlu menyetelnya ylim=c(lowest point between the two functions, highest point between the two functions), yang tidak semudah yang akan saya tunjukkan kepada Anda --- dan jauh lebih mudah jika Anda ingin menambahkan bukan hanya dua kurva, tetapi banyak.

Apa yang selalu membingungkan saya tentang merencanakan adalah perbedaan antara curvedan lines. (Jika Anda tidak dapat mengingat bahwa ini adalah nama-nama dari dua perintah plot yang penting, cukup nyanyikan ini.)

Inilah perbedaan besar antara curvedanlines .

curveakan merencanakan fungsi, seperti curve(sin). linesplot poin dengan nilai x dan y, seperti:lines( x=0:10, y=sin(0:10) ) .

Dan inilah perbedaan kecil: curveperlu dipanggil dengan add=TRUEapa yang Anda coba lakukan, sementara linessudah mengasumsikan Anda menambahkan ke plot yang ada.

Inilah hasil dari panggilan plot(0:2); curve(sin) .

Di belakang layar, periksa methods(plot). Dan periksa body( plot.function )[[5]]. Ketika Anda memanggil plot(sin)angka R yang sinmerupakan fungsi (bukan nilai y) dan menggunakan plot.functionmetode, yang akhirnya memanggil curve. Begitu curvejuga alat yang dimaksudkan untuk menangani fungsi.

jika Anda ingin membagi plot menjadi dua kolom (2 plot bersebelahan), Anda dapat melakukannya seperti ini:

par(mfrow=c(1,2))

plot(x)

plot(y) 

Tautan Referensi

Seperti dijelaskan oleh @redmode, Anda dapat memplot dua baris dalam perangkat grafis yang sama menggunakan ggplot. Dalam jawaban itu datanya dalam format 'lebar'. Namun, saat menggunakannya ggplotumumnya paling mudah untuk menyimpan data dalam bingkai data dalam format 'panjang'. Kemudian, dengan menggunakan berbagai 'pengelompokan variabel' diaes argumen tesis, sifat-sifat garis, seperti linetype atau warna, akan bervariasi sesuai dengan variabel pengelompokan, dan legenda yang sesuai akan muncul.

Dalam hal ini, kita dapat menggunakan colouraessthetics, yang mencocokkan warna garis ke berbagai tingkat variabel dalam kumpulan data (di sini: y1 vs y2). Tetapi pertama-tama kita perlu mencairkan data dari format lebar ke panjang, menggunakan misalnya fungsi 'melt' dari reshape2paket. Metode lain untuk membentuk kembali data dijelaskan di sini: Membentuk kembali data.frame dari format lebar ke panjang .

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()

Jika Anda menggunakan grafik dasar (yaitu bukan grafik kisi / grid), maka Anda dapat meniru fitur MATLAB pada fitur dengan menggunakan fungsi titik / garis / poligon untuk menambahkan rincian tambahan ke plot Anda tanpa memulai plot baru. Dalam hal tata letak banyak tempat, Anda dapat menggunakan par(mfg=...)untuk memilih plot mana yang Anda tambahkan.

Anda dapat menggunakan poin untuk overplot, yaitu.

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

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

Daripada menjaga nilai-nilai yang akan diplot dalam array, simpan nilai-nilai itu dalam matriks. Secara default seluruh matriks akan diperlakukan sebagai satu set data. Namun, jika Anda menambahkan jumlah pengubah yang sama ke plot, misalnya col (), seperti Anda memiliki baris dalam matriks, R akan mengetahui bahwa setiap baris harus diperlakukan secara independen. Sebagai contoh:

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

Ini akan berfungsi kecuali set data Anda memiliki ukuran yang berbeda.

Matlab idiomatis plot(x1,y1,x2,y2)dapat diterjemahkan dalam R dengan ggplot2misalnya dengan cara ini:

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))

^{Terinspirasi oleh Tingting Zhao plot garis ganda dengan kisaran sumbu x yang berbeda Menggunakan ggplot2 .}

Anda dapat menggunakan ggplotly()fungsi dari paket plotly untuk mengubah salah satu contoh gggplot2 di sini menjadi plot interaktif, tapi saya pikir plot semacam ini lebih baik tanpa 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")

Anda juga dapat membuat plot menggunakan 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')

Ini akan membuat plot berikut:

Menggunakan plotly(menambahkan solusi dari plotlydengan sumbu y primer dan sekunder- Tampaknya tidak ada):

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))

Tangkapan layar dari demo kerja:

kita juga bisa menggunakan pustaka kisi

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))

Untuk warna tertentu

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"))))