Error in usemethod grid draw

Im getting a similar error. Please see my code below.

fit<- survfit(Surv(time, dead) ~ copy_number, data = datain)
p <- ggsurvplot(fit, conf.int = TRUE, pval = TRUE,
main = «Survival»,
palette = c(«#ff0000», «#0000ff»),
font.main = c(10, «bold»),
font.x = c(8, «bold»),
font.y = c(8, «bold»),
font.tickslab = c(6, «bold»),
pval.size = 2,
size = 0.2,
censor.size = 1,
legend = «bottom»
)
p$plot <- p$plot + theme(legend.text = element_text(size = 4),
legend.title = element_text(«», size = 4),
legend.key.size = unit(0.2, «cm»))

ggsave(filename= «/home/philserver/Desktop/mt_amp.tiff», print(p), device = «tiff», height = 2, width = 2, dpi = 300)

Error in UseMethod(«grid.draw») :
no applicable method for ‘grid.draw’ applied to an object of class «list»

In spite of this error, the plot is still saved. However, the error stops the R pipeline I have written, and the other dozen graphs in my pipeline are not generated. Is there a way to resolve the issue of saving ggsurvplots without throwing an error?

DISCLOSURE: I’m not sure how to make a reproducible example for this question.

I’m trying to plot a list of grobs using the gridExtra package.

I have some code that looks like this:

## Make Graphic Objects for Spec and raw traces
for (i in 1:length(morletPlots)){
  gridplots_Spec[[i]]=ggplotGrob(morletPlots[[i]])
  gridplots_Raw[[i]]=ggplotGrob(rawPlot[[i]])
  gridplots_Raw[[i]]$widths=gridplots_Spec[[i]]$widths
}
names(gridplots_Spec)=names(morletPlots)
names(gridplots_Raw)=names(rawPlot)

## Combine spec and Raw traces
g=list()
for (i in 1:length(rawPlot)){
    g[[i]]=arrangeGrob(gridplots_Spec[i],gridplots_Raw[i],heights=c(4/5,1/5))
}

numPlots = as.numeric(length(g))

##Plot both
for (i in 1:numPlots){

  grid.draw(g[i],ncol=2)
}

Let me walk through the code.

morletPlots = a list of ggplots

rawplot = A list of ggplots

gridplots_spec and gridplots_Raw = list of grobs from the ggplots made above.

g = a list of the two grobs above combined so combining gridplots_spec[1] and gridplots_raw[1] so on and so on for the length of the list.

now my goal would be two plot all of those into 2 columns. But whenever I pass the gridplots_spec[i] through the grid.draw loop I get an error:

Error in UseMethod("grid.draw") :
no applicable method for 'grid.draw' applied to an object of class "list"

I can’t unlist it becasue it just turns into a long character vector. any ideas?

If it’s absolutely crucial I can spend the time to make an reproducible example but I’m more likely just missing a simple step.

library(ggplot2)

Test = data.frame("X" = seq(1, 10, 1), "Y" = 2*seq(1, 10, 1))

P = ggplot(
    Test, aes(x=X, y=Y))+
    geom_line()

ggsave(P, "test.pdf", device = "pdf")

Saving 7 x 7 in image
Error in UseMethod("grid.draw") : 
  no applicable method for 'grid.draw' applied to an object of class "character"

2 ответа

Лучший ответ

ggsave(plot = P, filename = "test.pdf", device = "pdf")
ggsave("test.pdf", P, device = "pdf")

У меня есть сюжет, сгенерированный ggplot2, который содержит две легенды. Расположение легенд не идеальное, поэтому хотелось бы их подкорректировать. Я пытался подражать методу, показанному на
ответ на вопрос «Как независимо расположить две легенды в ggplot». Пример, показанный в этом ответе, работает. Однако я не могу заставить описанный метод работать в моей ситуации.

Я использую R 2.15.3 (2013-03-01), ggplot2_0.9.3.1, решетку_0.20-13, gtable_0.1.2, gridExtra_0.9.1 на сжатии Debian.

Рассмотрим сюжет, созданный minimal.R. Это похоже на мой настоящий сюжет.

########################
minimal.R
########################

get_stat <- function()
  {
    n = 20
    q1 = qnorm(seq(3, 17)/20, 14, 5)
    q2 = qnorm(seq(1, 19)/20, 65, 10)
    Stat = data.frame(value = c(q1, q2),
      pvalue = c(dnorm(q1, 14, 5)/max(dnorm(q1, 14, 5)), d = dnorm(q2, 65, 10)/max(dnorm(q2, 65, 10))),
      variable = c(rep('true', length(q1)), rep('data', length(q2))))
    return(Stat)
  }

stat_all<- function()
{
  library(ggplot2)
  library(gridExtra)
  stathuman = get_stat()
  stathuman$dataset = "human"
  statmouse = get_stat()
  statmouse$dataset = "mouse"
  stat = merge(stathuman, statmouse, all=TRUE)
  return(stat)
}

simplot <- function()
  {
    Stat = stat_all()
    Pvalue = subset(Stat, variable=="true")
    pdf(file = "CDF.pdf", width = 5.5, height = 2.7)
    stat = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) +
      theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) +
        scale_x_continuous("Negative log likelihood") +
          scale_y_continuous("Proportion $<$ x") +
            facet_grid(~ dataset, scales='free') +
              scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type",
                                  labels=c("Gene segments", "Model"), guide=guide_legend(override.aes = list(size = 2))) +
                geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) +
                  scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c(""))
    print(stat)
    dev.off()
  }

simplot()

В результате получается следующий сюжет. Как видно, Data type
и Pvalue легенды не очень хорошо позиционированы. Я изменил этот код на
minimal2.R.

В версии 1, в которой легенда должна располагаться вверху, код выполняется без ошибок, но легенда не отображается.

РЕДАКТИРОВАТЬ: отображаются два поля, одно поверх другого. Верхний пустой. Если я не установлю высоты в grid.arrange(), как предлагает @baptiste, то легенда и сюжет помещаются в нижнее поле. Если я установлю высоту, как показано, я не увижу легенду.

РЕДАКТИРОВАТЬ2: кажется, что дополнительное пустое поле было вызвано grid.newpage, который я скопировал из предыдущего вопроса. Я не уверен, почему это было там. Если я не использую эту строку, я получаю только одну коробку/страницу.

С версией 2 я получаю эту ошибку.

Error in UseMethod("grid.draw") :
  no applicable method for 'grid.draw' applied to an object of class "c('gg', 'ggplot')"
Calls: simplot -> grid.draw

РЕДАКТИРОВАТЬ: если я использую print(plotNew) как предложил @baptiste, я получаю следующую ошибку

Error in if (empty(data)) { : missing value where TRUE/FALSE needed 
Calls: simplot ... facet_map_layout -> facet_map_layout.grid -> locate_grid.

Я попытался выяснить, что здесь происходит, но не смог найти много соответствующей информации.

ЗАМЕТКИ:

1. Я не уверен, почему я получаю эффект лестницы для эмпирического CDF. Я уверен, этому есть очевидное объяснение. Пожалуйста, просветите меня, если вы знаете.

2. Я готов рассмотреть альтернативы этому коду и даже ggplot2 для создания этого графика, если кто-нибудь может предложить альтернативы, например, matplotlib, с которым я никогда серьезно не экспериментировал.

3. Добавление

   print(ggplot_gtable(ggplot_build(stat2)))
   

   в minimal2.R дает мне

   TableGrob (7 x 7) "layout": 12 grobs
       z     cells       name                                 grob
   1   0 (1-7,1-7) background       rect[plot.background.rect.186]
   2   1 (3-3,4-4)  strip-top absoluteGrob[strip.absoluteGrob.135]
   3   2 (3-3,6-6)  strip-top absoluteGrob[strip.absoluteGrob.141]
   4   5 (4-4,3-3)     axis-l  absoluteGrob[GRID.absoluteGrob.129]
   5   3 (4-4,4-4)      panel                gTree[GRID.gTree.155]
   6   4 (4-4,6-6)      panel                gTree[GRID.gTree.169]
   7   6 (5-5,4-4)     axis-b  absoluteGrob[GRID.absoluteGrob.117]
   8   7 (5-5,6-6)     axis-b  absoluteGrob[GRID.absoluteGrob.123]
   9   8 (6-6,4-6)       xlab          text[axis.title.x.text.171]
   10  9 (4-4,2-2)       ylab          text[axis.title.y.text.173]
   11 10 (4-4,4-6)  guide-box                    gtable[guide-box]
   12 11 (2-2,4-6)      title            text[plot.title.text.184]
   

   Я не понимаю этой поломки. Кто-нибудь может объяснить? Делает
   guide-box соответствуют легенде, а откуда это известно?

Вот модифицированная версия моего кода, minimal2.R.

########################
minimal2.R
########################

get_stat <- function()
  {
    n = 20
    q1 = qnorm(seq(3, 17)/20, 14, 5)
    q2 = qnorm(seq(1, 19)/20, 65, 10)
    Stat = data.frame(value = c(q1, q2),
      pvalue = c(dnorm(q1, 14, 5)/max(dnorm(q1, 14, 5)), d = dnorm(q2, 65, 10)/max(dnorm(q2, 65, 10))),
      variable = c(rep('true', length(q1)), rep('data', length(q2))))
    return(Stat)
  }

stat_all<- function()
{
  library(ggplot2)
  library(gridExtra)
  library(gtable)
  stathuman = get_stat()
  stathuman$dataset = "human"
  statmouse = get_stat()
  statmouse$dataset = "mouse"
  stat = merge(stathuman, statmouse, all=TRUE)
  return(stat)
}

simplot <- function()
  {
    Stat = stat_all()
    Pvalue = subset(Stat, variable=="true")
    pdf(file = "CDF.pdf", width = 5.5, height = 2.7)

    ## only include data type legend
    stat1 = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) +
      theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) +
        scale_x_continuous("Negative log likelihood") +
          scale_y_continuous("Proportion $<$ x") +
            facet_grid(~ dataset, scales='free') +
              scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type", labels=c("Gene segments", "Model"), guide=guide_legend(override.aes = list(size = 2))) +
                geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) +
                  scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c(""), guide=FALSE)

    ## Extract data type legend
    dataleg <- gtable_filter(ggplot_gtable(ggplot_build(stat1)), "guide-box")

    ## only include pvalue legend
    stat2 = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) +
      theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) +
        scale_x_continuous("Negative log likelihood") +
          scale_y_continuous("Proportion $<$ x") +
            facet_grid(~ dataset, scales='free') +
              scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type", labels=c("Gene segments", "Model"), guide=FALSE) +
                geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) +
                  scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c(""))

    ## Extract pvalue legend
    pvalleg <- gtable_filter(ggplot_gtable(ggplot_build(stat2)), "guide-box")

    ## no legends
    stat = ggplot() + stat_ecdf(data=Stat, n=1000, aes(x=value, colour = variable)) +
      theme(legend.key = element_blank(), legend.background = element_blank(), legend.position=c(.9, .25), legend.title = element_text(face = "bold")) +
        scale_x_continuous("Negative log likelihood") +
          scale_y_continuous("Proportion $<$ x") +
            facet_grid(~ dataset, scales='free') +
              scale_colour_manual(values = c("blue", "red"), name="Data type", labels=c("Gene segments", "Model"), guide=FALSE) +
                geom_area(data=Pvalue, aes(x=value, y=pvalue, fill=variable), position="identity", alpha=0.5) +
                  scale_fill_manual(values = c("gray"), name="Pvalue", labels=c(""), guide=FALSE)

    ## Add data type legend: version 1 (data type legend should be on top)
    ## plotNew <- arrangeGrob(dataleg, stat, heights = unit.c(dataleg$height, unit(1, "npc") - dataleg$height), ncol = 1)

    ## Add data type legend: version 2 (data type legend should be somewhere in the interior)
    ## plotNew <- stat + annotation_custom(grob = dataleg, xmin = 7, xmax = 10, ymin = 0, ymax = 4)

    grid.newpage()
    grid.draw(plotNew)
    dev.off()
  }

simplot()

Согласно моему комментарию в ответе Чейз, вы можете удалить много этого материала, используя element_blank:

dat <- data.frame(x=runif(10),y=runif(10))

p <- ggplot(dat, aes(x=x, y=y)) + 
        geom_point() +
        scale_x_continuous(expand=c(0,0)) + 
        scale_y_continuous(expand=c(0,0))   

p + theme(axis.line=element_blank(),axis.text.x=element_blank(),
          axis.text.y=element_blank(),axis.ticks=element_blank(),
          axis.title.x=element_blank(),
          axis.title.y=element_blank(),legend.position="none",
          panel.background=element_blank(),panel.border=element_blank(),panel.grid.major=element_blank(),
          panel.grid.minor=element_blank(),plot.background=element_blank())

Похоже, что все еще есть небольшой запас по краю полученного .png, когда я его сохраняю. Возможно, кто-то еще знает, как удалить этот компонент.

(Историческое примечание: поскольку ggplot2 версия 0.9.2, opts устарела. Вместо этого используйте theme() и замените theme_blank() на element_blank().)