Построить два графика на одном графике в R

Я хотел бы построить y1 и y2 на одном графике.

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")

Но когда я делаю это так, они не отображаются на одном графике вместе.

В Matlab можно делать hold on, но кто-нибудь знает, как это сделать в R?

lines()или points()добавит к существующему графику, но не создаст новое окно. Так что вам нужно сделать

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

Вы также можете использовать parи построить на одном графике, но разные оси. Что-то следующее:

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

Если вы подробно прочитаете о parв R, вы сможете генерировать действительно интересные графики. Еще одна книга, на которую стоит обратить внимание, - R Graphics Пола Мюрреля.

При построении многослойных участков следует учитывать ggplotпакет. Идея состоит в том, чтобы создать графический объект с базовой эстетикой и постепенно улучшать его.

ggplotстиль требует данных для упаковки data.frame.

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

Основное решение:

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

Здесь + operatorиспользуется для добавления дополнительных слоев к базовому объекту.

При этом у ggplotвас есть доступ к графическому объекту на каждом этапе прорисовки. Скажем, обычная пошаговая настройка может выглядеть 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

gпроизводит сюжет, и вы можете увидеть его на каждом этапе (ну, после создания хотя бы одного слоя). Дальнейшие заговоры сюжета также производятся с созданным объектом. Например, мы можем добавить метки для осей:

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

Финал gвыглядит так:

ОБНОВЛЕНИЕ (2013-11-08):

Как указано в комментариях, ggplotфилософия России предполагает использование данных в длинном формате. Вы можете обратиться к этому ответу , чтобы увидеть соответствующий код.

Я думаю, что вы ищете ответ:

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

Используйте matplotфункцию:

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

используйте это, если y1и y2оцениваются в тех же xточках. Он масштабирует ось Y в зависимости от того, что больше ( y1или y2), в отличие от некоторых других ответов, которые здесь будут отсекаться, y2если он станет больше y1(решения ggplot в большинстве случаев подходят для этого).

В качестве альтернативы, и если две линии не имеют одинаковые x-координаты, установите пределы оси на первом графике и добавьте:

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")

Удивлен, что это Q 4 года, и никто не упомянул matplotили x/ylim...

tl; dr: Вы хотите использовать curve(с add=TRUE) или lines.

Я не согласен с этим, par(new=TRUE)потому что это дважды напечатает отметки и метки осей. Например

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

Посмотрите, как перепутались метки вертикальной оси! Поскольку диапазоны различны вам нужно будет набор ylim=c(lowest point between the two functions, highest point between the two functions), который менее легко , чем то , что я собираюсь показать вам , --- и способ менее легко , если вы хотите добавить не только две кривые, но многие.

Что всегда смущало меня в заговоре, так это разница между curveи lines. (Если вы не можете вспомнить, что это имена двух важных команд построения, просто спойте это.)

Вот большая разница между curveи lines.

curveпостроит функцию, как curve(sin). linesучастки с точки х и у значений, например: lines( x=0:10, y=sin(0:10) ).

И вот небольшая разница: curveнужно вызывать add=TRUEто, что вы пытаетесь сделать, хотя linesуже предполагается, что вы добавляете к существующему сюжету.

Вот результат звонка plot(0:2); curve(sin).

За кулисами, проверить methods(plot). И проверь body( plot.function )[[5]]. Когда вы вызываете plot(sin)R, выясняется, что sinэто функция (а не значения y) и использует plot.functionметод, который в итоге вызывает curve. Так curveже и инструмент, предназначенный для обработки функций.

если вы хотите разделить график на два столбца (2 графика рядом друг с другом), вы можете сделать это следующим образом:

par(mfrow=c(1,2))

plot(x)

plot(y) 

Ссылка Ссылка

Как описано в @redmode, вы можете построить две линии в одном графическом устройстве, используя ggplot. В этом ответе данные были в «широком» формате. Однако при использовании, ggplotкак правило, наиболее удобно хранить данные во фрейме данных в «длинном» формате. Затем, используя различные «переменные группировки» в aesаргументах thetic, свойства линии, такие как тип линии или цвет, будут меняться в зависимости от переменной группировки, и будут появляться соответствующие легенды.

В этом случае мы можем использовать colourэстетику, которая сопоставляет цвет линий с различными уровнями переменной в наборе данных (здесь: y1 против y2). Но сначала нам нужно расплавить данные из широкого в длинный формат, используя, например, функцию «расплавить» из reshape2пакета. Другие способы изменения данных описаны здесь: Изменение формы data.frame из широкого в длинный формат .

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()

Если вы используете базовую графику (то есть не решетчатую / сеточную графику), то вы можете имитировать функцию удержания MATLAB, используя функции точек / линий / полигонов, чтобы добавить дополнительные детали к своим графикам без запуска нового графика. В случае макета с несколькими участками вы можете par(mfg=...)выбрать, к какому графику вы добавляете объекты.

Вы можете использовать очки за оверплот, то есть.

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

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

Вместо того, чтобы хранить значения, которые будут отображены в массиве, сохраните их в матрице. По умолчанию вся матрица будет обрабатываться как один набор данных. Однако, если вы добавите к графику такое же количество модификаторов, например, col (), поскольку у вас есть строки в матрице, R обнаружит, что каждая строка должна обрабатываться независимо. Например:

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

Это должно работать, если ваши наборы данных не имеют разных размеров.

Идиоматический Matlab plot(x1,y1,x2,y2)может быть переведен в R, ggplot2например, следующим образом:

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))

^{Вдохновленный сюжетами двойной линии Тинтинга Чжао с различным диапазоном оси X Использование ggplot2 .}

Вы можете использовать ggplotly()функцию из пакета plotly , чтобы превратить любой из приведенных здесь примеров gggplot2 в интерактивный график, но я думаю, что этот тип графика лучше 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")

Вы также можете создать свой график, используя 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')

Это создаст следующий сюжет:

Используя plotly(добавление решения plotlyс первичной и вторичной осью y - кажется, отсутствует):

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))

Скриншот из рабочего демо:

мы также можем использовать решетку библиотеки

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 конкретных цветов

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"))))