通过构建multiplot函数，能够很容易地做到一页多图，该函数的具体定义附在末尾，如果它并不能完全满足你的需求，可以复制它并在它的基础上进行修改。

首先，构建一系列图像，但不直接去渲染它们，图像的具体细节并不重要，我们只需要将这些图像对象全部存储为变量。

library(ggplot2)

  

    # 下面的例子用到了ggplot2包中自带的示例数据集ChickWeight 

    # 首先创建图像，第一幅图像——折线图

    p1 <- ggplot(ChickWeight, aes(x=Time, y=weight, colour=Diet, group=Chick)) +

        geom_line() +

        ggtitle("Growth curve for individual chicks")

  

    # 第二幅图像——密度分布图

    p2 <- ggplot(ChickWeight, aes(x=Time, y=weight, colour=Diet)) +

        geom_point(alpha=.3) +

        geom_smooth(alpha=.2, size=1) +

        ggtitle("Fitted growth curve per diet")

  

    # 第三幅图像——带拟合线的散点图

    p3 <- ggplot(subset(ChickWeight, Time==21), aes(x=weight, colour=Diet)) +

        geom_density() +

        ggtitle("Final weight, by diet")

  

    # 第四幅图像——分面直方图

    p4 <- ggplot(subset(ChickWeight, Time==21), aes(x=weight, fill=Diet)) +

        geom_histogram(colour="black", binwidth=50) +

        facet_grid(Diet ~ .) +

        ggtitle("Final weight, by diet") +

        theme(legend.position="none")        # 无图例（在这幅图中，图例显得太冗余了）

接下来，我们可以用multiplot函数对创建的图像进行渲染，将它们展示为两行。

multiplot(p1, p2, p3, p4, cols=2)

    #> 载入需要grid包 

    #> geom_smooth: method="auto" and size of largest group is <1000, so using loess. Use 'method = x' to change the smoothing method.

下面是multiplot函数的具体定义，你可以把任意数量的图像名作为其参数，或者构建一个图像列表作为函数中的plotlist。

# Multiple plot function

    #

    # ggplot objects can be passed in ..., or to plotlist (as a list of ggplot objects)

    # - cols:   Number of columns in layout

    # - layout: A matrix specifying the layout. If present, 'cols' is ignored.

    #

    # If the layout is something like matrix(c(1,2,3,3), nrow=2, byrow=TRUE),

    # then plot 1 will go in the upper left, 2 will go in the upper right, and

    # 3 will go all the way across the bottom.

    #

    multiplot <- function(..., plotlist=NULL, file, cols=1, layout=NULL) {

      library(grid)

  

      # Make a list from the ... arguments and plotlist

      plots <- c(list(...), plotlist)

  

      numPlots = length(plots)

  

      # If layout is NULL, then use 'cols' to determine layout

      if (is.null(layout)) {

        # Make the panel

        # ncol: Number of columns of plots

        # nrow: Number of rows needed, calculated from # of cols

        layout <- matrix(seq(1, cols * ceiling(numPlots/cols)),

                        ncol = cols, nrow = ceiling(numPlots/cols))

      }

  

     if (numPlots==1) {

        print(plots[[1]])

  

      } else {

        # Set up the page

        grid.newpage()

        pushViewport(viewport(layout = grid.layout(nrow(layout), ncol(layout))))

  

        # Make each plot, in the correct location

        for (i in 1:numPlots) {

          # Get the i,j matrix positions of the regions that contain this subplot

          matchidx <- as.data.frame(which(layout == i, arr.ind = TRUE))

  

          print(plots[[i]], vp = viewport(layout.pos.row = matchidx$row,

                                          layout.pos.col = matchidx$col))

        }

      }

    }