【问题标题】:Plot a tree-graph with ggplot用 ggplot 绘制树形图
【发布时间】:2018-11-18 22:46:53
【问题描述】:

我有这种形式的分层数据:

df <- data.frame(root=rep("unclustered",22),
  itr1=paste0("1.",c(1,5,1,2,4,1,3,2,5,5,6,9,4,3,4,8,5,7,3,2,10,8)),
  itr2=paste0("2.",c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,10,17,18,19,20,21)),
  itr3=paste0("3.",c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22)),stringsAsFactors = F)

这描述了数据点的迭代集群分配 - 行。第一列root 将所有点分配给根集群,然后每一列都是集群的一个迭代,它采用前一次迭代的集群并将它们分解为更多的子集群。

我正在尝试使用树形网络来绘制此过程。

我知道使用data.tree,我可以简单地做到:

df$pathString <- do.call(paste,c(df,sep="/"))
df.graph <- data.tree::as.Node(df)
plot(df.graph)

但我正在寻找更高级的东西,最好是ggplot 外观。

所以我将df.graph 转换为igraph 对象:

df.igraph <- data.tree::as.igraph.Node(df.graph)

并尝试使用ggraph:

library(ggraph)
ggraph(df.igraph, 'igraph', algorithm = 'tree') + 
  geom_edge_link() +
  ggforce::theme_no_axes()

知道如何获得ggraph 选项以包含节点及其标签、在边缘添加箭头,并可能对每个级别进行不同的着色?

【问题讨论】:

    标签: r ggplot2 igraph ggraph ggnetwork


    【解决方案1】:

    这似乎让我很接近:

    V(df.igraph)$class <- names(V(df.igraph))
    
    ggraph(df.igraph,layout='tree')+
      geom_edge_link(arrow=arrow(length=unit(2,'mm')),end_cap=circle(3,'mm'))+
      geom_node_label(aes(label=class))+
      theme_void()
    

    【讨论】:

    • 能否解释一下第一行中的 V() 函数是什么?
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