R 用不同的颜色覆盖两个随机数图

我想知道在R-thru中是否有一种方法可以在R中的一个绘图中覆盖以下两个绘图

注意：我需要保留每个绘图的显示功能，例如，当您独立运行每个绘图时，注意，例如，每个绘图中的

ylim（）

必须不同

这是我的R代码：

# Plot #1:   

yy = rnorm(1000)
xx = seq(-4, 4, len=1000)
plot(xx, yy, ty="p", ylim=c(-4, 4), pch=20)  ## Note ylim() here ##
abline(h=c(0, 3, -3 ), col='green', lwd=3)

# Plot # 2:

y = rcauchy(1000, 0, 1)
x = seq(-6, 6, len=1000)
plot(x, y, ty="p", col='red4', ylim=c(-10, 10), pch=20) ## Note ylim() here ##
abline(h=c(0, 2, -2), col='cyan', lwd=3)

---

我会这样做：

library(dplyr)
library(ggplot2)
df1 <- data.frame(x = c(seq(-4, 4, len = 1000), seq(-6, 6, len = 1000)),
                  y = c(rnorm(1000), rcauchy(1000, 0, 1)),
                  method = c(rep("rnorm", 1000), rep("rcauchy", 1000)))
df1 %>% 
  ggplot(aes(x, y)) + geom_point(aes(color = method)) + facet_grid(method ~ ., scales = "free")

库（dplyr）
图书馆（GG2）
df1%
ggplot（aes（x，y））+几何点（aes（颜色=方法））+刻面网格（方法），scales=“free”）

结果:

---

带底

R

：

par(mfrow = c(2, 1))
par(oma = c(4, 4, 0, 0))
par(mar = c(1, 1, 2, 2))
palette(colors())

# Plot #1:   
yy = rnorm(1000)
xx = seq(-4, 4, len=1000)
plot(xx, yy, ty="p", col='green4', xaxt = 'n', xlim=c(-6,6), ylim=c(-4, 4), pch=20, main='Gaussian')  ## Note ylim() here ##
abline(h=c(0, 3, -3 ), col='green1', lwd=3)

# Plot # 2:
y = rcauchy(1000, 0, 1)
x = seq(-6, 6, len=1000)
plot(x, y, ty="p", col='red4', ylim=c(-10, 10), pch=20, main='Cauchy') ## Note ylim() here ##
abline(h=c(0, 2, -2), col='red1', lwd=3)

mtext('x', side = 1, outer = TRUE, line = 2)
mtext('y', side = 2, outer = TRUE, line = 2)

使用

晶格

：

library(lattice)
xyplot(y~x|type,
       data = rbind(data.frame(x=xx, y=yy, type='Gaussian'), 
                    data.frame(x=x, y=y, type='Cauchy')),
       ylim = list(c(-4, 4), c(-10, 10)),
       groups=type,
       col = c("red","blue"),
       pch = 19,
       layout = c(1,2), 
       scales = list(y = list(relation = "free")))

使用

ggplot网格

library(grid)
grid.newpage()
grid.draw(rbind(ggplotGrob(ggplot() + aes(x,y) + geom_point(col='red') + ylim(-10,10) + 
                   ggtitle('Cauchy') + theme(axis.title.x = element_blank(), axis.text.x = element_blank())), 
                ggplotGrob(ggplot() + aes(xx,yy) + geom_point(col='blue') + 
                   ggtitle('Gaussian') + xlim(c(-6,6)) + xlab('x') + ylab('y')), size = "last"))

---

我认为首先将数据合并，然后生成一个带有点的绘图，这些点根据一些描述性变量着色。@d.b，好的，我将使用点。@neilfws，请您再解释一下，我的目标是向非统计查看器显示CaCy在中间的集中度是一个标准的正常值？我会创建一个3行的数据帧：<代码> x<代码>，<代码> y>代码>和<代码>方法< /代码>。它将有2000行：前1000行是rnorm的x/y，下1000行是RCachy的x/y。

方法

列将是标签“rnorm”（第1-1000行）和“rcuchy”（第1001-2000行）。然后我会使用

ggplot2

和颜色或刻面方法。这是一个很好的答案。然而，对我来说，这里使用的

dplyr

可能增加很少。正确-在这种情况下，它只是通过导入

magrittr

来提供

%%

。我只是发现加载

dplyr

比显式加载

magrittr

更有用。我的观点是，您没有将任何函数调用链接在一起，因此（对我来说）为该管道加载包感觉是多余的。当然，这个问题根本不需要。只是反映了我一直在为其他东西加载的内容：）