常用的拼圖包：par()中的mfrow、grid.arrange、cowplot、customLayout、patchwork等等
其中最方便快捷且功能強大的是patchwork
官網：https://patchwork.data-imaginist.com/index.html
patchwork的功能和優點：
（1）支持直接p1+p2拼圖，比任何一個包都簡單
（2）復雜的布局代碼易讀性更強
（3）可以給子圖添加標記（例如ABCD， I II III IV 這樣）
（4）可以統一修改所有子圖
（5）可以將子圖的圖例移到一起，整體性特別好
??：patchwork僅支持ggplot2的拼圖
1基礎用法（拼兩張圖）
圖形準備
library(ggplot2)
p1 <- ggplot(mtcars) +
geom_point(aes(mpg, disp)) +
ggtitle('Plot 1')
p2 <- ggplot(mtcars) +
geom_boxplot(aes(gear, disp, group = gear)) +
ggtitle('Plot 2')
p3 <- ggplot(mtcars) +
geom_point(aes(hp, wt, colour = mpg)) +
ggtitle('Plot 3')
p4 <- ggplot(mtcars) +
geom_bar(aes(gear)) +
facet_wrap(~cyl) +
ggtitle('Plot 4')
橫著拼就"|"或"+"，豎著拼就"/"
p1 + p2
p1 / p2
2 拼多張圖（layout設置）
默認情況下，patchwork會是拼的圖呈方形，并按行排列。
p1 + p2 + p3 + p4
自動將4個圖分成2行2列，并且是按行排列，p1右邊是p2
- 2.1 plot_layout()
上面的設定可以通過額外傳入plot_layout()函數來改變（繼承了矩陣的兩個參數”nrow“和"byrow"）。
p1 + p2 + p3 + p4 + plot_layout(nrow = 3, byrow = FALSE)
- 2.2 直接用小括號也可以
p1 | (p2 / p3)
(p1 | p2) /p3
- 2.3 layout不用坐標，不用寬高比例，直接用ABCD就行
layout <- '
ABB
CCD
'
# 上面的代碼等于layout <- 'ABB\n CCD'
p1 + p2 + p3 + p4 + plot_layout(design = layout)
- 2.4 拼非ggplot內容
p1 + grid::textGrob('Some really important text')
更多布局設置，參考：https://patchwork.data-imaginist.com/articles/guides/layout.html
3修改圖形
當進行拼圖時，后一個圖是active的，可以接受新的ggplot2對象比如geoms，labels等
p1 + p2 + labs(subtitle = 'This will appear in the last plot')
p1 + p2 + geom_jitter(aes(gear, disp))
patchwork <- p1 + p2
patchwork[[1]] <- patchwork[[1]] + theme_minimal()
patchwork
4 圖形標題設置
通過額外傳入plot_annotation()參數來設置
patchwork <- (p1 + p2) / p3
patchwork + plot_annotation(
title = 'The surprising truth about mtcars',
subtitle = 'These 3 plots will reveal yet-untold secrets about our beloved data-set',
caption = 'Disclaimer: None of these plots are insightful'
)
patchwork還可以自動標記。（拉丁字母，阿拉伯數字，羅馬數字都可以。）
p1 + p2 + p3 +
plot_annotation(tag_levels = 'I')
patchwork + plot_annotation(tag_levels = 'A')
設置字體大小
patchwork +
plot_annotation(tag_levels = 'A') &
theme(plot.tag = element_text(size = 8))
patchwork[[1]] <- patchwork[[1]] + plot_layout(tag_level = 'new')
patchwork + plot_annotation(tag_levels = c('A', '1'))
5. 統一修改所有子圖(&符號)
patchwork <- p3 / (p1 | p2)
patchwork & theme_minimal()
