Wykreśl dwa wykresy na tym samym wykresie w R.

Chciałbym narysować y1 i y2 na tym samym wykresie.

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")

Ale kiedy robię to w ten sposób, nie są one kreślone razem na tej samej fabule.

W Matlabie można to zrobić hold on, ale czy ktoś wie, jak to zrobić w R?

lines()lub points()doda do istniejącego wykresu, ale nie utworzy nowego okna. Więc musisz to zrobić

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

Możesz także używać pari drukować na tym samym wykresie, ale na innej osi. Coś w następujący sposób:

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

Jeśli przeczytasz szczegółowo parw R, będziesz w stanie wygenerować naprawdę ciekawe wykresy. Kolejną książką do obejrzenia jest grafika R Paula Murrela.

Przy konstruowaniu wykresów wielowarstwowych należy wziąć pod uwagę ggplotpakiet. Chodzi o to, aby stworzyć obiekt graficzny o podstawowej estetyce i stopniowo go ulepszać.

ggplotstyl wymaga spakowania danych data.frame.

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

Podstawowe rozwiązanie:

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

Tutaj + operatorsłuży do dodawania dodatkowych warstw do podstawowego obiektu.

Dzięki temu ggplotmasz dostęp do obiektu graficznego na każdym etapie kreślenia. Załóżmy, że zwykła konfiguracja krok po kroku może wyglądać następująco:

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

gtworzy fabułę i można ją zobaczyć na każdym etapie (po utworzeniu co najmniej jednej warstwy). Dalsze zaklęcia fabuły są również tworzone za pomocą stworzonego obiektu. Na przykład możemy dodać etykiety dla osi:

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

Finał gwygląda jak:

AKTUALIZACJA (08.11.2013):

Jak wskazano w komentarzach, ggplotfilozofia sugeruje wykorzystanie danych w długim formacie. Możesz odnieść się do tej odpowiedzi , aby zobaczyć odpowiedni kod.

Myślę, że odpowiedź, której szukasz, to:

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

Użyj matplotfunkcji:

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

użyj tego, jeśli y1i y2są oceniane w tych samych xpunktach. Skaluje oś Y, aby dopasować ją do tego, która wartość jest większa ( y1lub y2), w przeciwieństwie do niektórych innych odpowiedzi, które zostaną przycięte, y2jeśli będzie większa niż y1(rozwiązania ggplot w większości są w porządku).

Alternatywnie, a jeśli dwie linie nie mają tych samych współrzędnych x, ustaw granice osi na pierwszym wykresie i dodaj:

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")

Dziwi mnie, że Q ma 4 lata i nikt nie wspomniał matplotani nie x/ylim...

tl; dr: Chcesz użyć curve(z add=TRUE) lub lines.

Nie zgadzam się z par(new=TRUE)tym, ponieważ spowoduje to podwójne wydrukowanie znaczników i etykiet osi. Na przykład

Dane wyjściowe plot(sin); par(new=T); plot( function(x) x**2 ).

Zobacz, jak pomieszane są etykiety osi pionowej! Ponieważ zakresy są różne, musisz ustawić ylim=c(lowest point between the two functions, highest point between the two functions), co jest mniej łatwe niż to, co zamierzam ci pokazać --- i znacznie mniej łatwe, jeśli chcesz dodać nie tylko dwie krzywe, ale wiele.

To, co zawsze myliło mnie w spiskowaniu, to różnica między curvei lines. (Jeśli nie pamiętasz, że są to nazwy dwóch ważnych poleceń drukowania, po prostu zaśpiewaj .)

Oto duża różnica między curvei lines.

curvewykreśli funkcję, np curve(sin). linesDziałki punktów z wartości x i y, takie jak: lines( x=0:10, y=sin(0:10) ).

A oto niewielka różnica: curvetrzeba się do niego zwrócić z add=TRUEtym, co próbujesz zrobić, przy lineszałożeniu, że dodajesz do istniejącej fabuły.

Oto wynik połączenia plot(0:2); curve(sin).

Za kulisami sprawdź methods(plot). I sprawdź body( plot.function )[[5]]. Kiedy wywołujesz plot(sin)R, odkrywa, że sinjest to funkcja (a nie wartości y) i używa plot.functionmetody, która kończy się wywołaniem curve. Podobnie curvenarzędzie przeznaczone do obsługi funkcji.

jeśli chcesz podzielić wykres na dwie kolumny (2 wykresy obok siebie), możesz to zrobić w następujący sposób:

par(mfrow=c(1,2))

plot(x)

plot(y) 

Link referencyjny

Jak opisano w @redmode, możesz narysować dwie linie w tym samym urządzeniu graficznym, używając ggplot. W tej odpowiedzi dane były w „szerokim” formacie. Jednak podczas korzystania z ggplotniego najwygodniej jest przechowywać dane w ramce danych w „długim” formacie. Następnie, używając różnych „zmiennych grupujących” waes argumentach tematycznych, właściwości linii, takie jak rodzaj linii lub kolor, będą się różnić w zależności od zmiennej grupującej i pojawią się odpowiednie legendy.

W tym przypadku możemy zastosować colourestetykę, która dopasowuje kolor linii do różnych poziomów zmiennej w zbiorze danych (tutaj: y1 vs y2). Ale najpierw musimy stopić dane z szerokiego na długi format, używając np. Funkcji „stop” z reshape2pakietu. Inne metody przekształcania danych opisano tutaj: Przekształcanie data.frame z formatu szerokiego na długi .

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()

Jeśli używasz grafiki bazowej (tzn. Nie grafiki kratowej / siatki), możesz naśladować funkcję MATLAB, korzystając z funkcji punktów / linii / wielokątów, aby dodać dodatkowe szczegóły do ​​swoich wykresów bez rozpoczynania nowego wykresu. W przypadku układu wielopunktowego możesz użyć, par(mfg=...)aby wybrać, do którego działki chcesz dodać elementy.

Oznacza to, że możesz użyć punktów do wykreślenia.

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

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

Zamiast przechowywać wartości do wykreślenia w tablicy, przechowuj je w macierzy. Domyślnie cała macierz będzie traktowana jako jeden zestaw danych. Jeśli jednak dodasz taką samą liczbę modyfikatorów do wykresu, np. Col (), ponieważ masz wiersze w macierzy, R zorientuje się, że każdy wiersz powinien być traktowany niezależnie. Na przykład:

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

Powinno to działać, chyba że zestawy danych mają różne rozmiary.

Idiomatic Matlab plot(x1,y1,x2,y2)można przetłumaczyć na R, ggplot2na przykład w następujący sposób:

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))

^{Zainspirowany przez podwójne wykresy Tingting Zhao z innym zakresem osi x za pomocą ggplot2 .}

Możesz użyć ggplotly()funkcji z pakietu plot , aby zamienić dowolny z przykładów gggplot2 tutaj na interaktywny, ale myślę, że ten rodzaj wykresu jest lepszy bez 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")

Możesz również utworzyć fabułę za pomocą 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')

Spowoduje to utworzenie następującego wykresu:

Używanie plotly(dodawanie rozwiązania plotlyz pierwotną i wtórną osią y - wydaje się, że brakuje):

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))

Zrzut ekranu z działającej wersji demo:

możemy również użyć biblioteki kratowej

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))

Dla określonych kolorów

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"))))