我的問題與此相似。當我循環生成圖對象（在本例中為直方圖）時，似乎所有對象都被最新圖覆蓋。為了調試，在循環中，我正在打印索引和生成的圖，兩者均正確顯示。但是當我查看存儲在列表中的圖時，除了標簽外，它們都相同。（我正在使用多圖制作合成圖像，但是如果一次print (myplots[[1]]) 完成print(myplots[[4]])一次，則會得到相同的結果。）因為我已經有一個附加的數據框（與類似問題的發布者不同），所以我不確定如何解決該問題。（順便說一句，列類是我在此處近似的原始數據集中的因子，但是如果它們是整數，則會發生相同的問題）這是一個可重現的示例：library(ggplot2)source("http://peterhaschke.com/Code/multiplot.R") #load multiplot function#make sample datacol1 <- c(2, 4, 1, 2, 5, 1, 2, 0, 1, 4, 4, 3, 5, 2, 4, 3, 3, 6, 5, 3, 6, 4, 3, 4, 4, 3, 4, 2, 4, 3, 3, 5, 3, 5, 5, 0, 0, 3, 3, 6, 5, 4, 4, 1, 3, 3, 2, 0, 5, 3, 6, 6, 2, 3, 3, 1, 5, 3, 4, 6)col2 <- c(2, 4, 4, 0, 4, 4, 4, 4, 1, 4, 4, 3, 5, 0, 4, 5, 3, 6, 5, 3, 6, 4, 4, 2, 4, 4, 4, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 5, 0, 3, 4, 2, 4, 5, 5, 4, 4, 2, 3, 5, 2, 6, 5, 2, 4, 6, 3, 3, 3, 1, 4, 3, 5, 4)col3 <- c(2, 5, 4, 1, 4, 2, 3, 0, 1, 3, 4, 2, 5, 1, 4, 3, 4, 6, 3, 4, 6, 4, 1, 3, 5, 4, 3, 2, 1, 3, 2, 2, 2, 4, 0, 1, 4, 4, 3, 5, 3, 2, 5, 2, 3, 3, 4, 2, 4, 2, 4, 5, 1, 3, 3, 3, 4, 3, 5, 4)col4 <- c(2, 5, 2, 1, 4, 1, 3, 4, 1, 3, 5, 2, 4, 3, 5, 3, 4, 6, 3, 4, 6, 4, 3, 2, 5, 5, 4, 2, 3, 2, 2, 3, 3, 4, 0, 1, 4, 3, 3, 5, 4, 4, 4, 3, 3, 5, 4, 3, 5, 3, 6, 6, 4, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 6)data2 <- data.frame(col1,col2,col3,col4)data2[,1:4] <- lapply(data2[,1:4], as.factor)colnames(data2)<- c("A","B","C", "D")#generate plotsmyplots <- list() # new empty listfor (i in 1:4) { p1 <- ggplot(data=data.frame(data2),aes(x=data2[ ,i]))+ geom_histogram(fill="lightgreen") + xlab(colnames(data2)[ i]) print(i) print(p1) myplots[[i]] <- p1 # add each plot into plot list}multiplot(plotlist = myplots, cols = 4)當我在圖列表中查看圖對象的摘要時，這就是我看到的> summary(myplots[[1]])data: A, B, C, D [60x4]mapping: x = data2[, i]faceting: facet_null() -----------------------------------geom_histogram: fill = lightgreen stat_bin: position_stack: (width = NULL, height = NULL)我認為這mapping: x = data2[, i]是問題所在，但我很沮喪！我無法發布圖片，因此如果我對問題的解釋令人困惑，則需要運行我的示例并查看圖表。謝謝！
3 回答
三國紛爭
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除了其他出色的答案之外，這里還有一個使用看起來“正?！钡脑u估而不是的解決方案eval。由于for循環沒有單獨的變量范圍（即，它們在當前環境中執行），因此我們需要使用它local來包裝for塊；此外，我們需要創建i一個局部變量-我們可以通過將其重新分配為其自己的名稱1來做到這一點：
myplots <- vector('list', ncol(data2))
for (i in seq_along(data2)) {
message(i)
myplots[[i]] <- local({
i <- i
p1 <- ggplot(data2, aes(x = data2[[i]])) +
geom_histogram(fill = "lightgreen") +
xlab(colnames(data2)[i])
print(p1)
})
}
但是，完全干凈的方法是for完全放棄循環，并使用列表函數生成結果。這可以通過幾種可能的方式工作。我認為以下是最簡單的方法：
plot_data_column = function (data, column) {
ggplot(data, aes_string(x = column)) +
geom_histogram(fill = "lightgreen") +
xlab(column)
}
myplots <- lapply(colnames(data2), plot_data_column, data = data2)
這有幾個優點：更簡單，并且不會使環境混亂（使用loop變量i）。
1這看起來似乎令人困惑：為什么根本i <- i沒有效果？—因為執行分配，所以我們創建了一個新的局部變量，其名稱與外部作用域中的變量相同。我們同樣可以使用其他名稱，例如local_i <- i。
小怪獸愛吃肉
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由于所有傳遞的表達式都被引用，因此i在循環結束時求值的那是i當時發生的一切，這是它的最終值。您可以通過eval(substitute(在每次迭代中輸入正確的值來解決此問題。
myplots <- list() # new empty list
for (i in 1:4) {
p1 <- eval(substitute(
ggplot(data=data.frame(data2),aes(x=data2[ ,i]))+
geom_histogram(fill="lightgreen") +
xlab(colnames(data2)[ i])
,list(i = i)))
print(i)
print(p1)
myplots[[i]] <- p1 # add each plot into plot list
}
multiplot(plotlist = myplots, cols = 4)
翻閱古今
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擁有很多非常大的地塊是一個問題，而這兩種解決方案都不是。一種常見的解決方案是對您繪制的數據點數進行二次采樣（通常，這樣的大圖無論如何都無法可靠地顯示所有單獨的數據點），或者在繪制之前計算匯總統計信息（并繪制這些而不是原始數據）。但有時兩者都不起作用。在這種情況下，唯一的解決方案是避免一次在內存中包含多個圖。
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