Ajout d’un graphique ggplot2

Si le morceau de tissu en question est un autre graphique, il est facile de le lier à un «patchwork» existant. L’ajout d’un nouveau graphique se fait toujours du côté gauche avec l’opérateur +.

courtepointe <- p1 / p2

p3 + courtepointe

Si l’on souhaite ajouter notre nouveau graphique du côté droit, c’est un peu plus compliqué.

courtepointe + p3

On remarque que le nouveau graphique a été ajouté en dessous plutôt que du côté droit et il est de la même taille que chacun des graphiques de notre assemblage existant. Nous voulions plutôt avoir ce nouveau graphique p3 du côté droit de courtepointe et que l’espace de p3 soit de la même taille que l’espace de courtepointe. Pour ce faire, il faut utiliser l’opérateur - plutôt que +. L’opérateur - jouera ici le rôle d’un trait d’union.

courtepointe - p3

Il est aussi possible d’utiliser la fonction wrap_plots pour combiner plusieurs graphiques. Cette fonction va conserver les tailles (proportions) des graphiques mis en entrée, et ce peu importe leur ordre contrairement à l’opérateur +.

Du côté gauche :

# Équivalent à la commande : p3 + courtpointe
wrap_plots(p3, courtepointe) 

Du côté droit :

# Équivalent à la commande : courtpointe - p3
courtepointe2 <- wrap_plots(courtepointe, p3)
courtepointe2

Ajout de contenus autres que des graphiques ggplot2

Il est également possible de composer notre «patchwork» d’autres éléments que des graphiques ggplot2. Nous pouvons ajouter :

• des graphiques produits avec le système graphique R de base en utilisant la fonction wrap_elements (à la condition que le package gridGraphics soit installé);
• des zones de textes avec la fonction textGrob du package grid;
• des tableaux avec le fonction tableGrob du package gridExra.

Des exemples de tels ajouts sont présentés ici : https://patchwork.data-imaginist.com/articles/guides/assembly.html

Modifications d’un graphique

Avec l’opérateur +, il est possible de modifier un graphique d’un «patchwork». Si nous ajoutons une commande pour modifier le thème d’un graphique à un «patchwork», cette commande sera appliquée sur le dernier graphique. Dans notre première courtepointe produite, le dernier graphique joint est le diagramme en boîte.

Si nous désirons modifier le dernier graphique inclus dans un «patchwork», il est possible d’utiliser l’opérateur + comme suit :

courtepointe + theme_dark()

Il est également possible de modifier les autres graphiques dans notre courtepointe en utilisant l’opérateur doubles crochets [[. En effet, il est possible d’extraire un graphique d’un «patchwork» avec cet opérateur comme il est possible pour extraire un élément d’un objet.

courtepointe[[1]]

Puis, il est possible de faire des modifications à un graphique et de le remplacer dans le patchwork.

courtepointeCopie <- courtepointe
courtepointeCopie[[1]] <- courtepointeCopie[[1]] + theme_dark()
courtepointeCopie

Dans le cas où le «patchwork» est plus complexe, cela peut nécessiter plusieurs extractions en séquence. En effet, supposons que nous souhaitons modifier le thème du graphique en haut à gauche de courtepointe2, l’extraction du premier élément extrait les deux graphiques de gauche.

#Extraction du premier élément
courtepointe2[[1]]

Ainsi, pour extraire le graphique en haut à gauche de courtepointe2, il faudra extraire à nouveau le premier élément du dernier «patchwork».

courtepointe2Copie <- courtepointe2
courtepointe2Copie[[1]][[1]] <- courtepointe2Copie[[1]][[1]] + theme_dark()
courtepointe2Copie

Modifier l’ensemble des graphiques

Pour modifier tous les graphiques en même temps, l’opérateur & doit être utilisé.

courtepointe2 & theme_dark()

La fonction plot_spacer

Il est possible d’ajouter des espaces vides à un «patchwork» avec la fonction plot_spacer. La taille de l’espace correspond à la taille d’un graphique.

p1 + plot_spacer() + p2

Nous détaillons dans les prochaines lignes des façons de moduler davantage la taille des fenêtres pour chacun des graphiques ou des espaces vides d’un «patchwork».

La fonction plot_layout

Comme mentionné précédemment, par défaut, patchwork rend les fenêtres et les graphiques le plus carrés possible. La fonction plot_layout permet à l’utilisateur de davantage contrôler la mise en forme des «patchwork».

# Une colonne plutôt que 2.
courtepointe2 + plot_layout(ncol = 1) 

# Élargissement de la première colonne par deux fois la deuxième.
courtepointe2 + plot_layout(widths = c(2, 1))

L’argument design

Il est possible de contrôler davantage la fenêtre des graphiques en créant de façon textuelle ses propres formats de présentation des fenêtres avec l’argument design de plot_layout. Le cadre d’écriture de ces formats est simple. Des dièses # signifient un espace vide comme la fonction plot_spacer présenté précédemment et un ensemble de lettres pareil représente l’espace d’un graphique.

format1 <- "
AAA##
DDDCC
DDDCC
BBB##
"
p1 + p2 + p3 + p4 + plot_layout(design = format1)

À noter, les graphiques subséquents sont insérés en ordre alphabétique. Dans l’exemple ci-dessus, le premier graphique p1 a pris la place de l’ensemble des lettres A, le deuxième p2, des lettres B, et ainsi de suite jusqu’à D.

L’argument guides

L’argument guides permet de contrôler l’affichage des légendes.

courtepointe2 + plot_layout(guides = "collect")

Assigner la valeur "collect" à et argument permet de rassembler les légendes du côté droit du «patchwork» et d’en afficher une seule si une légende est répétée.

# p1 avec les données de la profondeur plutôt que de la magnitude
p1_profondeur <- ggplot(
  data = quakes, 
  mapping = aes(x = depth, fill = region)
) +
  geom_histogram( 
    mapping = aes(y = stat(density)),
    alpha = 0.5,
    position ="identity",
    center = 0
  ) +
  labs(y = "densité") +
  labs(x = "profondeur" ) + 
  labs(fill = "région")
# p3 avec la légende
p3_avec_legende <- p3 + 
  stat_qq(show.legend = TRUE) + 
  labs(colour = "région")

# un «patchwork» sans guides = "collect"
(((p1 + labs(x = "magnitude")) / p1_profondeur) | p3_avec_legende)

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

# un «patchwork» avec guides = "collect"
(((p1 + labs(x = "magnitude")) / p1_profondeur) | p3_avec_legende) +
  plot_layout(guides = "collect")

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

Il est également possible de placer les légendes à l’endroit désiré dans le «patchwork» en utilisant la fonction guide_area qui s’utilise similairement à plot_spacer. Les légendes présentes dans le «patchwork» seront toutes regroupées à l’endroit où guide_area est placé.

(p1 + labs(x="magnitude")) + 
  p1_profondeur +
  p3_avec_legende +
  guide_area() + 
  plot_layout(guides = "collect", heights = c(1,2))

La fonction plot_annotation

Pour ajouter un titre, il faut simplement utiliser l’argument title de plot_annotation.

courtepointe2T <- courtepointe2 + 
  plot_layout(guides ="collect") +
  plot_annotation(title = "Distribution de la magnitude de 1000 séismes près de Fidji")
courtepointe2T

Pour ajouter un sous-titre et une note, les arguments à utiliser sont subtitle et caption. Le sous-titre apparaît sous le titre principal avec une police de caractère inférieure à celui-ci. Il peut être utilisé pour donner des précisions sur le titre. La note, quant à elle, apparaît avec une police encore plus petite, mais cette fois-ci en bas à droite de la page. Elle peut servir à commenter les graphiques, donner un avertissement ou autre.

courtepointe2T + plot_annotation(subtitle = "sous-titre", caption = "note")

Il est également facilement possible d’identifier les graphiques avec les arguments tag_levels, tag_prefix et tag_suffix. Ce qui est intéressant avec tag_levels, c’est que cet argument va automatiquement identifier chacun des graphiques sous forme d’énumération. Il prend en entrée a (l’alphabet en minuscule), A (l’alphabet en majuscule), 1 (les nombres), i (les chiffres romains en minuscule) et I (les chiffres romains en majuscule).

courtepointe2t_identifier <- courtepointe2T + 
  plot_annotation(tag_levels = "1", tag_prefix = "Graphique ", tag_suffix = ".")
courtepointe2t_identifier

Par défaut, les identifiants des graphiques sont placés à gauche du graphique en question et dans leur propre colonne. Si nous voulons plutôt qu’ils soient affichés au-dessus de la région graphique, la fonction theme doit être utilisée avec l’argument plot.tag.position, puis pour modifier la taille et l’apparence de l’identifiant, l’argument plot.tag est utilisé.

courtepointe2t_identifier & theme(
  plot.tag.position = "top",
  plot.tag = element_text(size = 10, color = "blue", face = "italic")
)