数据和代码获取:请查看主页个人信息!!!
载入R包
library('networkdata')
library('ggraph')
library('igraph')
library('graphlayouts')
library('ggforce')
分区域网络图
xy <- layout_as_multilevel(multilvl_ex, type = "all", alpha = 25, beta = 45)
ggraph(multilvl_ex, "manual", x = xy[, 1], y = xy[, 2]) +
geom_edge_link0(
aes(filter = (node1.lvl == 1 & node2.lvl == 1)),
edge_colour = "firebrick3",
alpha = 0.5,
edge_linewidth = 0.3
) +
geom_edge_link0(
aes(filter = (node1.lvl != node2.lvl)),
alpha = 0.3,
edge_linewidth = 0.1,
edge_colour = "black"
) +
geom_edge_link0(
aes(filter = (node1.lvl == 2 &
node2.lvl == 2)),
edge_colour = "goldenrod3",
edge_linewidth = 0.3,
alpha = 0.5
) +
geom_node_point(aes(shape = as.factor(lvl)), fill = "grey25", size = 3) +
scale_shape_manual(values = c(21, 22)) +
theme_graph() +
coord_cartesian(clip = "off", expand = TRUE) +
theme(legend.position = "none")
这段代码使用
ggraph
包创建了一个多级网络图。其中:
ggraph()
函数创建了基本的图形,并指定了使用手动布局。
geom_edge_link0()
函数用于绘制边,通过filter
参数指定了不同的边的过滤条件,并设置了颜色、透明度和线宽。
geom_node_point()
函数用于绘制节点,通过lvl
参数指定了节点的级别,设置了节点的形状、填充颜色和大小。
scale_shape_manual()
函数手动设置了节点形状的值。
theme_graph()
函数设置了图形的主题样式,包括节点和边的样式。
coord_cartesian()
函数设置了坐标系的属性,包括剪裁和扩展。
theme()
函数进一步调整了图的样式,包括隐藏了图例。
为两个层级分别设置布局
xy <- layout_as_multilevel(multilvl_ex,
type = "separate",
FUN1 = layout_as_backbone,
FUN2 = layout_with_stress,
alpha = 25, beta = 45
)
cols2 <- c(
"#3A5FCD", "#CD00CD", "#EE30A7", "#EE6363",
"#CD2626", "#458B00", "#EEB422", "#EE7600")
ggraph(multilvl_ex, "manual", x = xy[, 1], y = xy[, 2]) +
geom_edge_link0(aes(
filter = (node1.lvl == 1 & node2.lvl == 1),
edge_colour = col
),
alpha = 0.5, edge_linewidth = 0.3
) +
geom_edge_link0(
aes(filter = (node1.lvl != node2.lvl)),
alpha = 0.3,
edge_linewidth = 0.1,
edge_colour = "black"
) +
geom_edge_link0(aes(
filter = (node1.lvl == 2 & node2.lvl == 2),
edge_colour = col
),
edge_linewidth = 0.3, alpha = 0.5
) +
geom_node_point(aes(
fill = as.factor(grp),
shape = as.factor(lvl),
size = nsize
)) +
scale_shape_manual(values = c(21, 22)) +
scale_size_continuous(range = c(1.5, 4.5)) +
scale_fill_manual(values = cols2) +
scale_edge_color_manual(values = cols2, na.value = "grey12") +
scale_edge_alpha_manual(values = c(0.1, 0.7)) +
theme_graph() +
coord_cartesian(clip = "off", expand = TRUE) +
theme(legend.position = "none")
这段代码创建了一个多级网络图,并使用了自定义的布局。其中:
layout_as_multilevel()
函数将多级网络图转换为多级布局,并指定了不同级别的布局方法和参数。
layout_as_backbone()
和layout_with_stress()
函数分别指定了基本骨架布局和应力布局的参数。
ggraph()
函数创建了基本的图形,并指定了手动布局的 x 和 y 坐标。
geom_edge_link0()
函数绘制了边,通过filter
参数指定了不同的边的过滤条件,并设置了颜色、透明度和线宽。
geom_node_point()
函数绘制了节点,通过grp
参数指定了节点的组别,设置了节点的形状、填充颜色和大小。
scale_shape_manual()
、scale_size_continuous()
、scale_fill_manual()
、scale_edge_color_manual()
和scale_edge_alpha_manual()
函数分别手动设置了节点形状、大小、填充颜色、边颜色和边透明度的值。
theme_graph()
函数设置了图形的主题样式,包括节点和边的样式。
coord_cartesian()
函数设置了坐标系的属性,包括剪裁和扩展。
theme()
函数进一步调整了图的样式,包括隐藏了图例。
固定某一层级
xy <- layout_as_multilevel(multilvl_ex,
type = "fix2",
FUN2 = layout_with_stress,
alpha = 25, beta = 45
)
ggraph(multilvl_ex, "manual", x = xy[, 1], y = xy[, 2]) +
geom_edge_link0(aes(
filter = (node1.lvl == 1 & node2.lvl == 1),
edge_colour = col
),
alpha = 0.5, edge_linewidth = 0.3
) +
geom_edge_link0(
aes(filter = (node1.lvl != node2.lvl)),
alpha = 0.3,
edge_linewidth = 0.1,
edge_colour = "black"
) +
geom_edge_link0(aes(
filter = (node1.lvl == 2 & node2.lvl == 2),
edge_colour = col
),
edge_linewidth = 0.3, alpha = 0.5
) +
geom_node_point(aes(
fill = as.factor(grp),
shape = as.factor(lvl),
size = nsize
)) +
scale_shape_manual(values = c(21, 22)) +
scale_size_continuous(range = c(1.5, 4.5)) +
scale_fill_manual(values = cols2) +
scale_edge_color_manual(values = cols2, na.value = "grey12") +
scale_edge_alpha_manual(values = c(0.1, 0.7)) +
theme_graph() +
coord_cartesian(clip = "off", expand = TRUE) +
theme(legend.position = "none")
这段代码创建了一个多级网络图,并使用了固定布局。其中:
layout_as_multilevel()
函数将多级网络图转换为多级布局,并指定了固定布局的参数。
layout_with_stress()
函数指定了应力布局的参数。
ggraph()
函数创建了基本的图形,并指定了手动布局的 x 和 y 坐标。
geom_edge_link0()
函数绘制了边,通过filter
参数指定了不同的边的过滤条件,并设置了颜色、透明度和线宽。
geom_node_point()
函数绘制了节点,通过grp
参数指定了节点的组别,设置了节点的形状、填充颜色和大小。
scale_shape_manual()
、scale_size_continuous()
、scale_fill_manual()
、scale_edge_color_manual()
和scale_edge_alpha_manual()
函数分别手动设置了节点形状、大小、填充颜色、边颜色和边透明度的值。
theme_graph()
函数设置了图形的主题样式,包括节点和边的样式。
coord_cartesian()
函数设置了坐标系的属性,包括剪裁和扩展。
theme()
函数进一步调整了图的样式,包括隐藏了图例。
三维网络图可视化
library(threejs)
xyz <- layout_as_multilevel(multilvl_ex,
type = "separate",
FUN1 = layout_as_backbone,
FUN2 = layout_with_stress,
project2D = FALSE)
multilvl_ex$layout <- xyz
V(multilvl_ex)$color <- c("#00BFFF", "#FF69B4")[V(multilvl_ex)$lvl]
V(multilvl_ex)$vertex.label <- V(multilvl_ex)$name
graphjs(multilvl_ex, bg = "black", vertex.shape = "sphere")
这段代码使用了
threejs
包来创建一个交互式的三维网络图。其中:
layout_as_multilevel()
函数将多级网络图转换为多级布局,并指定了不同级别的布局方法和参数。
layout_as_backbone()
和layout_with_stress()
函数分别指定了基本骨架布局和应力布局的参数。
project2D = FALSE
参数指定了不将布局投影到二维空间,而是保持在三维空间中。
V(multilvl_ex)$color
和V(multilvl_ex)$vertex.label
分别为网络中的节点指定了颜色和标签。
graphjs()
函数将网络图渲染为交互式的三维图形,并指定了背景色和节点形状。