我在R中使用grid.arrange绘制多个图。所有的图都是相似的，所以我希望它们具有相似的比例以便于比较。是否有一个通用命令可以用于为scale_y_continuous选择最窄的limits，其中包括所有的图（预测和置信区间的上/下限）？
如果图不能全部具有相同的比例，是否有通用命令，使得至少所有图可以具有其各自的最窄的边界。
例如，给定以下图：

library(fixest)
library(marginaleffects)
library(ggplot2)
library(gridExtra)
library(grid)

mod1 <- feols(hp ~ vs * am | carb, data = mtcars)

# extract raw data for plotting
dat1 <- plot_slopes(mod1, variables = "vs", condition = "am", draw = FALSE)

# convert categorical (binary/factor) variable to numeric
dat1$am <- as.numeric(as.character(dat1$am))

plot1 <- ggplot(dat1, aes(x = am, y = estimate, ymin = conf.low, ymax = conf.high)) +
    geom_line() +
    geom_ribbon(alpha = .2) +
    theme_minimal() +
    labs(y = "Slopes")

mod2 <- feols(hp ~ vs * am + mpg | carb, data = mtcars)

# extract raw data for plotting
dat2 <- plot_slopes(mod2, variables = "vs", condition = "am", draw = FALSE)

# convert categorical (binary/factor) variable to numeric
dat2$am <- as.numeric(as.character(dat2$am))

plot2 <- ggplot(dat2, aes(x = am, y = estimate, ymin = conf.low, ymax = conf.high)) +
    geom_line() +
    geom_ribbon(alpha = .2) +
    theme_minimal() +
    labs(y = "Slopes")

 grid.arrange(plot1,plot2)

如何选择最窄的可能scale_y_continous，以适合两个图的预测及其阴影置信区间的下限和上限？如果不能对两个图使用相同的标度，可以使用各自的最窄标度吗？我想对许多图都这样做，所以自动化过程是理想的。