Позиция одной общей легенды для сетки коровника в R [дубликат]

@Giuseppe, вы можете рассмотреть это для гибкой спецификации компоновки графиков (измененных здесь здесь ):

library(ggplot2)
library(gridExtra)
library(grid)

grid_arrange_shared_legend <- function(..., nrow = 1, ncol = length(list(...)), position = c("bottom", "right")) {

  plots <- list(...)
  position <- match.arg(position)
  g <- ggplotGrob(plots[[1]] + theme(legend.position = position))$grobs
  legend <- g[[which(sapply(g, function(x) x$name) == "guide-box")]]
  lheight <- sum(legend$height)
  lwidth <- sum(legend$width)
  gl <- lapply(plots, function(x) x + theme(legend.position = "none"))
  gl <- c(gl, nrow = nrow, ncol = ncol)

  combined <- switch(position,
                     "bottom" = arrangeGrob(do.call(arrangeGrob, gl),
                                            legend,
                                            ncol = 1,
                                            heights = unit.c(unit(1, "npc") - lheight, lheight)),
                     "right" = arrangeGrob(do.call(arrangeGrob, gl),
                                           legend,
                                           ncol = 2,
                                           widths = unit.c(unit(1, "npc") - lwidth, lwidth)))
  grid.newpage()
  grid.draw(combined)

}

Дополнительные аргументы nrow и ncol управляет компоновкой расположенных графиков:

dsamp <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
p1 <- qplot(carat, price, data = dsamp, colour = clarity)
p2 <- qplot(cut, price, data = dsamp, colour = clarity)
p3 <- qplot(color, price, data = dsamp, colour = clarity)
p4 <- qplot(depth, price, data = dsamp, colour = clarity)
grid_arrange_shared_legend(p1, p2, p3, p4, nrow = 1, ncol = 4)
grid_arrange_shared_legend(p1, p2, p3, p4, nrow = 2, ncol = 2)

Я предлагаю использовать корову. Из их R виньетка :

# load cowplot
library(cowplot)

# down-sampled diamonds data set
dsamp <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]

# Make three plots.
# We set left and right margins to 0 to remove unnecessary spacing in the
# final plot arrangement.
p1 <- qplot(carat, price, data=dsamp, colour=clarity) +
   theme(plot.margin = unit(c(6,0,6,0), "pt"))
p2 <- qplot(depth, price, data=dsamp, colour=clarity) +
   theme(plot.margin = unit(c(6,0,6,0), "pt")) + ylab("")
p3 <- qplot(color, price, data=dsamp, colour=clarity) +
   theme(plot.margin = unit(c(6,0,6,0), "pt")) + ylab("")

# arrange the three plots in a single row
prow <- plot_grid( p1 + theme(legend.position="none"),
           p2 + theme(legend.position="none"),
           p3 + theme(legend.position="none"),
           align = 'vh',
           labels = c("A", "B", "C"),
           hjust = -1,
           nrow = 1
           )

# extract the legend from one of the plots
# (clearly the whole thing only makes sense if all plots
# have the same legend, so we can arbitrarily pick one.)
legend_b <- get_legend(p1 + theme(legend.position="bottom"))

# add the legend underneath the row we made earlier. Give it 10% of the height
# of one plot (via rel_heights).
p <- plot_grid( prow, legend_b, ncol = 1, rel_heights = c(1, .2))
p

Вы также можете использовать ggarrange из пакета ggpubr и установить «common.legend = TRUE»:

library(ggpubr)

dsamp <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
p1 <- qplot(carat, price, data = dsamp, colour = clarity)
p2 <- qplot(cut, price, data = dsamp, colour = clarity)
p3 <- qplot(color, price, data = dsamp, colour = clarity)
p4 <- qplot(depth, price, data = dsamp, colour = clarity) 

ggarrange(p1, p2, p3, p4, ncol=2, nrow=2, common.legend = TRUE, legend="bottom")

@Guiseppe:

Я понятия не имею о Grobs и т. д., но я взломал решение для двух сюжетов, должно быть возможно распространиться на произвольное число, но не на сексуальную функцию:

plots <- list(p1, p2)
g <- ggplotGrob(plots[[1]] + theme(legend.position="bottom"))$grobs
legend <- g[[which(sapply(g, function(x) x$name) == "guide-box")]]
lheight <- sum(legend$height)
tmp <- arrangeGrob(p1 + theme(legend.position = "none"), p2 + theme(legend.position = "none"), layout_matrix = matrix(c(1, 2), nrow = 1))
grid.arrange(tmp, legend, ncol = 1, heights = unit.c(unit(1, "npc") - lheight, lheight))

Ответ Роланда нуждается в обновлении. См. https://github.com/hadley/ggplot2/wiki/Share-a-legend-between-two-ggplot2-graphs

Этот метод был обновлен для ggplot2 v1.0.0.

library(ggplot2)
library(gridExtra)
library(grid)


grid_arrange_shared_legend <- function(...) {
    plots <- list(...)
    g <- ggplotGrob(plots[[1]] + theme(legend.position="bottom"))$grobs
    legend <- g[[which(sapply(g, function(x) x$name) == "guide-box")]]
    lheight <- sum(legend$height)
    grid.arrange(
        do.call(arrangeGrob, lapply(plots, function(x)
            x + theme(legend.position="none"))),
        legend,
        ncol = 1,
        heights = unit.c(unit(1, "npc") - lheight, lheight))
}

dsamp <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
p1 <- qplot(carat, price, data=dsamp, colour=clarity)
p2 <- qplot(cut, price, data=dsamp, colour=clarity)
p3 <- qplot(color, price, data=dsamp, colour=clarity)
p4 <- qplot(depth, price, data=dsamp, colour=clarity)
grid_arrange_shared_legend(p1, p2, p3, p4)

Обратите внимание на отсутствие ggplot_gtable и ggplot_build. ggplotGrob используется вместо этого. Этот пример немного более сложный, чем вышеупомянутое решение, но он все еще решил его для меня.

Если вы рисуете одни и те же переменные на обоих графиках, самым простым способом было бы объединить кадры данных в один, а затем использовать facet_wrap.

Для вашего примера:

big_df <- rbind(df1,df2)

big_df <- data.frame(big_df,Df = rep(c("df1","df2"),
times=c(nrow(df1),nrow(df2))))

ggplot(big_df,aes(x=x, y=y,colour=group)) 
+ geom_point(position=position_jitter(w=0.04,h=0.02),size=1.8) 
+ facet_wrap(~Df)

Другой пример использования набора данных алмазов. Это показывает, что вы даже можете заставить его работать, если у вас есть только одна переменная, общая между вашими графиками.

diamonds_reshaped <- data.frame(price = diamonds$price,
independent.variable = c(diamonds$carat,diamonds$cut,diamonds$color,diamonds$depth),
Clarity = rep(diamonds$clarity,times=4),
Variable.name = rep(c("Carat","Cut","Color","Depth"),each=nrow(diamonds)))

ggplot(diamonds_reshaped,aes(independent.variable,price,colour=Clarity)) + 
geom_point(size=2) + facet_wrap(~Variable.name,scales="free_x") + 
xlab("")

Только сложная вещь со второй Например, факторные переменные принудительно привязываются к числовым, когда вы объединяете все в один фрейм данных. Поэтому в идеале вы будете делать это в основном, когда все ваши интересующие вас перемены будут одного и того же типа.