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欢迎来到医科研，这里是白介素2的读书笔记，跟我一起聊临床与科研的故事, 生物医学数据挖掘，R语言，TCGA、GEO数据挖掘。
cowplot包
cowplot包是ggplot2的简单附加组件。它旨在为ggplot2提供一个出版物就绪的主题，一个需要最小量的轴标签尺寸，情节背景等。它的主要目的是方便制作符合要求的图片。除了提供修改的绘图主题外，此包还提供了对ggplot2绘图的自定义注释的功能。
事实证明，提供此功能的最简单方法是在ggplot2之上实现通用绘图画布。因此，使用此软件包可以获得非常不寻常的效果。
举例演示 如果你觉得ggplot2的默认主题并不好看
1library(ggplot2)
2ggplot(mpg, aes(x = cty, y = hwy, colour = factor(cyl))) +
3 geom_point(size = 2.5)
 image.pngcowplot调整 可以注意到灰色背景去除了,其实还有些细微尺寸上的细微差别
1library(cowplot)
2ggplot(mpg, aes(x = cty, y = hwy, colour = factor(cyl))) +
3 geom_point(size = 2.5)
 image.png更重要的是cowplot的默认主题与 save_plot 函数很好的衔接起来,这样输出的pdf文件不需要再增加其它参数就已经很好了
1library(cowplot)
2plot.mpg <-ggplot(mpg, aes(x = cty, y = hwy, colour = factor(cyl))) +
3 geom_point(size=2.5)
4# use save_plot() instead of ggsave() when using cowplot
5save_plot("mpg.png", plot.mpg,
6 base_aspect_ratio = 1.3 # 给legend留出一定的空间
7)
8plot.mpg
9
image.png增加网格线 cowplot默认状态下为无网格线
background_grid()函数可以增加背景网格线
1plot.mpg+background_grid(major = "xy",minor = "none")
 image.png更改主题 theme_set函数能够方便的更改主题
1theme_set(theme_light())
2plot.mpg
 image.pngcowplot组图功能 ggplot2的一个限制是它不容易为标题添加标签和其他注释。ggplot2严格地将绘图面板（轴内的部分）与绘图的其余部分分开，虽然通常可以直接修改其中一个，但我们不能轻易地更改它们。为了以通用方式解决这个问题，cowplot在ggplot2之上实现了一个通用的绘图层。在此绘图层中，您可以在图形顶部添加任意图形元素。
在学术绘图中我们经常可能需要组合多个图的情况
假设我们要组合这两个图 1plot.mpg <- ggplot(mpg, aes(x = cty, y = hwy, colour = factor(cyl))) +
2 geom_point(size=2.5)
3plot.mpg
4plot.diamonds <- ggplot(diamonds, aes(clarity, fill = cut)) + geom_bar() +
5 theme(axis.text.x = element_text(angle=70, vjust=0.5))
6plot.diamonds
7
image.png
 image.png1plot_grid(plot.mpg, plot.diamonds, labels = c("A", "B"))
 image.png对齐坐标轴设置 align参数，h表示 horizontally 水平对齐， vertically ("v") 垂直对齐
1plot_grid(plot.mpg, plot.diamonds, labels = c("A", "B"),align = "h")
 image.png指定输出的行列 通常plot_grid会自动合理的输出，但也可根据需要自行指定
1plot_grid(plot.mpg, plot.diamonds, labels = c("A", "B"),align="v",nrow = 2)
 image.pngsave_plot函数输出文件 plot_grid能够很好的配合save_plot函数输出文件
假设我们要输出一个2*2的文件，注意除在plot_grid文件中指定行列外，save_plot也需要指定
1plot2by2 <- plot_grid(plot.mpg, NULL, NULL, plot.diamonds,
2 labels=c("A", "B", "C", "D"), ncol = 2)
3save_plot("plot2by2.png", plot2by2,
4 ncol = 2, # we're saving a grid plot of 2 columns
5 nrow = 2, # and 2 rows
6 # each individual subplot should have an aspect ratio of 1.3
7 base_aspect_ratio = 1.3
8 )
9plot2by2
image.png类的图形注释 我们要在之前的图形上添加图注 draw_plot_label参数编号 draw_label参数:增加文字图注
1ggdraw(plot.mpg) +
2 draw_plot_label("A", size = 14) +
3 draw_label("DRAFT!", angle = 45, size = 80, alpha = .2)
image.png给之前的图添加标签
1# plot.mpg and plot.diamonds were defined earlier
2library(viridis)
3ggdraw() +
4 draw_plot(plot.diamonds + theme(legend.justification = "bottom"), 0, 0, 1, 1) +
5 draw_plot(plot.mpg + scale_color_viridis(discrete = TRUE) +
6 theme(legend.justification = "top"), 0.5, 0.52, 0.5, 0.4) +
7 draw_plot_label(c("A", "B"), c(0, 0.5), c(1, 0.92), size = 15)
image.png
除此以外cowplot还有其它更高级的功能，但是可能用的不多，我们不再详细介绍参考源代码链接(https://github.com/wilkelab/cowplot)
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