前几天有一个读者在公众号留言问上面这幅图应该如何实现，我想到一个办法是利用ggplot2分别画散点图和密度图，然后利用aplot包来拼图，aplot包是ggtree的作者新开发的一个包，非常重要的一个作用就是解决拼图的时候坐标轴对齐的问题。这个aplot包的用法大家可以在微信搜索里直接搜aplot就可以直接找到原作者写的推文的介绍，而且这个公众号经常推送R语言的学习内容，非常好，作者是真正的大神级别的人物了。

aplot包：让你画出更复杂的图

好了下面就开始介绍具体的实现过程

生成两列符合正态分布的数据，然后组合成一个数据框

x<-rnorm(500,0,1)
y<-rnorm(500,0,2)
df<-data.frame(x=x,y=y)
head(df)

先做一个简单的散点图

library(ggplot2)ggplot(df,aes(x=x,y=y))+  geom_point()

 

按照Y轴的范围填充三个颜色，比如大于3填充一个，小于-3填充另外一种，-3到3中间的填充另外一种

给数据添加一列新的用来映射颜色

df$color<-ifelse(df$y>3,"A",
                 ifelse(df$y<(-3),"B","D"))
head(df)

画图

ggplot(df,aes(x,y))+
  geom_point(aes(color=color))+
  scale_color_manual(values=c("green","blue","grey"))+
  theme_bw()

 

接下来是添加辅助线

ggplot(df,aes(x,y))+
  geom_point(aes(color=color))+
  scale_color_manual(values=c("green","blue","grey"))+
  theme_bw()+
  geom_hline(yintercept = -3,lty="dashed")+
  geom_hline(yintercept = 3,lty="dashed")+
  geom_vline(xintercept = -2,lty="dashed")

 

ggplot(df,aes(x))+
  geom_density(fill="grey",alpha=0.5)+
  scale_y_continuous(expand = c(0,0))+
  theme_minimal()+
  theme(axis.title = element_blank(),
        axis.text = element_blank(),
        axis.ticks = element_blank())

 

y轴的密度分布也是这样画，下面就不重复了

library(ggplot2)
library(aplot)
p1<-ggplot(df,aes(x,y))+
  geom_point(aes(color=color))+
  scale_color_manual(values=c("green","blue","grey"))+
  theme_bw()+
  geom_hline(yintercept = -3,lty="dashed")+
  geom_hline(yintercept = 3,lty="dashed")+
  geom_vline(xintercept = -2,lty="dashed")

p2<-ggplot(df,aes(x))+
  geom_density(fill="grey",alpha=0.5)+
  scale_y_continuous(expand = c(0,0))+
  theme_minimal()+
  theme(axis.title = element_blank(),
        axis.text = element_blank(),
        axis.ticks = element_blank())

p3<-ggplot(df,aes(y))+
  geom_density(fill="grey",alpha=0.5)+
  scale_y_continuous(expand = c(0,0))+
  theme_minimal()+
  theme(axis.title = element_blank(),
        axis.text = element_blank(),
        axis.ticks = element_blank())+
  coord_flip()
p1%>%
  insert_top(p2,height = 0.5)%>%
  insert_right(p3,0.5)