保存在loop函数中制作的grobs

我做了这个长函数，以一个grob图（3个ggplots）结束。然而，当我在一个循环中使用这个函数，并试图将所有结果放入一个超级图形中时，我遇到了问题。我得到了一个数字，有很多的grob，但它总是相同的grob（第一个）

为了说明我的问题，我做了以下简化示例：

library(ggplot2)
library(gridExtra)

data(iris)

#the function
multi.plot=function(data,heading){
  p1=ggplot(data,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point()+ggtitle(heading)
  p2=ggplot(data,aes(x=Petal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point()
  p3=ggplot(data,aes(x=Sepal.Length,y=Petal.Width))+geom_point()
  grob1=arrangeGrob(p1,ncol=2)
  grob2=arrangeGrob(p3,p2,ncol=2)
  grob3=arrangeGrob(grob1,grob2)
  # grob3  / return(grob3)  / print(grob3)   => all tried but non of them helps
}

# the loop
list.grob=list()
for(i in unique(iris$Species)){
  select=iris[iris$Species==i,]
  multi.plot(data=select,heading=i)
  list.grob[[which(unique(iris$Species)==i)]]=grob3  
}

# the final figure
png(file="superplot.png")
do.call("grid.arrange", list.grob)  
dev.off()

那么，如何使用函数和循环生成一个包含大量Grob的图形呢？此外，我的标题（“标题”）也没有按应有的样子出现

---

谢谢你的建议

此处无需对循环使用

。我的意思是最好按物种分组使用
by
，例如：

by(iris,iris$Species,
   function(select)
     multi.plot(data=select,heading=unique(select$Species)))

此外，还应简化多重绘图功能：

#the function
multi.plot=function(data,heading){
  p1=ggplot(data,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point()+ggtitle(heading)
  p2=ggplot(data,aes(x=Petal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point()
  p3=ggplot(data,aes(x=Sepal.Length,y=Petal.Width))+geom_point()
  arrangeGrob(p1,arrangeGrob(p1,p2,ncol=2))
}

此处无需对

循环使用

。我的意思是最好按物种分组使用
by
，例如：

by(iris,iris$Species,
   function(select)
     multi.plot(data=select,heading=unique(select$Species)))

此外，还应简化多重绘图功能：

#the function
multi.plot=function(data,heading){
  p1=ggplot(data,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point()+ggtitle(heading)
  p2=ggplot(data,aes(x=Petal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point()
  p3=ggplot(data,aes(x=Sepal.Length,y=Petal.Width))+geom_point()
  arrangeGrob(p1,arrangeGrob(p1,p2,ncol=2))
}

此处无需对

循环使用

。我的意思是最好按物种分组使用
by
，例如：

by(iris,iris$Species,
   function(select)
     multi.plot(data=select,heading=unique(select$Species)))

此外，还应简化多重绘图功能：

#the function
multi.plot=function(data,heading){
  p1=ggplot(data,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point()+ggtitle(heading)
  p2=ggplot(data,aes(x=Petal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point()
  p3=ggplot(data,aes(x=Sepal.Length,y=Petal.Width))+geom_point()
  arrangeGrob(p1,arrangeGrob(p1,p2,ncol=2))
}

此处无需对

循环使用

。我的意思是最好按物种分组使用
by
，例如：

by(iris,iris$Species,
   function(select)
     multi.plot(data=select,heading=unique(select$Species)))

此外，还应简化多重绘图功能：

#the function
multi.plot=function(data,heading){
  p1=ggplot(data,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point()+ggtitle(heading)
  p2=ggplot(data,aes(x=Petal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point()
  p3=ggplot(data,aes(x=Sepal.Length,y=Petal.Width))+geom_point()
  arrangeGrob(p1,arrangeGrob(p1,p2,ncol=2))
}

根据你的技巧，我将继续：

library(ggplot2)
library(gridExtra)
data(iris)

功能

multi.plot=function(data=iris, heading="virginica"){
        p1=ggplot(data,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point()+ ggtitle(heading)
        p2=ggplot(data,aes(x=Petal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point()+ ggtitle(heading)
        p3=ggplot(data,aes(x=Sepal.Length,y=Petal.Width))+geom_point()+ ggtitle(heading)
        grob_all=arrangeGrob(p1, p2, p3, ncol=3)
        return(grob_all)}`

grob_test <- multi.plot()

根据你的技巧，我将继续：

library(ggplot2)
library(gridExtra)
data(iris)

功能

multi.plot=function(data=iris, heading="virginica"){
        p1=ggplot(data,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point()+ ggtitle(heading)
        p2=ggplot(data,aes(x=Petal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point()+ ggtitle(heading)
        p3=ggplot(data,aes(x=Sepal.Length,y=Petal.Width))+geom_point()+ ggtitle(heading)
        grob_all=arrangeGrob(p1, p2, p3, ncol=3)
        return(grob_all)}`

grob_test <- multi.plot()

根据你的技巧，我将继续：

library(ggplot2)
library(gridExtra)
data(iris)

功能

multi.plot=function(data=iris, heading="virginica"){
        p1=ggplot(data,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point()+ ggtitle(heading)
        p2=ggplot(data,aes(x=Petal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point()+ ggtitle(heading)
        p3=ggplot(data,aes(x=Sepal.Length,y=Petal.Width))+geom_point()+ ggtitle(heading)
        grob_all=arrangeGrob(p1, p2, p3, ncol=3)
        return(grob_all)}`

grob_test <- multi.plot()

根据你的技巧，我将继续：

library(ggplot2)
library(gridExtra)
data(iris)

功能

multi.plot=function(data=iris, heading="virginica"){
        p1=ggplot(data,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point()+ ggtitle(heading)
        p2=ggplot(data,aes(x=Petal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point()+ ggtitle(heading)
        p3=ggplot(data,aes(x=Sepal.Length,y=Petal.Width))+geom_point()+ ggtitle(heading)
        grob_all=arrangeGrob(p1, p2, p3, ncol=3)
        return(grob_all)}`

grob_test <- multi.plot()

谢谢你的回答，这个例子很有用。但不幸的是，在我真正的问题中，我在列上使用for循环，而不是在行的因子上使用for循环。我能做些类似的事情吗？你可以重塑数据，使列成为一个因子的值（即从宽到长）。谢谢你的回答，在这个例子中效果很好。但不幸的是，在我真正的问题中，我在列上使用for循环，而不是在行的因子上使用for循环。我能做些类似的事情吗？你可以重塑数据，使列成为一个因子的值（即从宽到长）。谢谢你的回答，在这个例子中效果很好。但不幸的是，在我真正的问题中，我在列上使用for循环，而不是在行的因子上使用for循环。我能做些类似的事情吗？你可以重塑数据，使列成为一个因子的值（即从宽到长）。谢谢你的回答，在这个例子中效果很好。但不幸的是，在我真正的问题中，我在列上使用for循环，而不是在行的因子上使用for循环。我能做些类似的事情吗？你可以改变数据的形状，使列成为因子的值（即从宽到长）