ggraph带你绘制网络饼图

下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用，添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(igraph) library(ggraph xy <- layout_with_stress(g) # 将计算得到的节点布局坐标分别赋值给节点属性"x"和"y" V(g)$x <- xy[, 1] V(g)$y <- xy[, 2] # 使用ggraph 函数绘制图形，使用"manual"布局，节点的x和y坐标从属性中获取 ggraph(g, "manual", x = V(g)$x, y = V(g)$y) + # 添加边的可视化，使用geom_edge_link0 layout_with_stress(g_clu) # 将计算得到的节点布局坐标分别赋值给节点属性"x"和"y" V(g_clu)$x <- xy[, 1] V(g_clu)$y <- xy[, 2] # 使用ggraph 函数绘制图形，使用"manual"布局，节点的x和y坐标从属性中获取 ggraph(g_clu, "manual", x = V(g_clu)$x, y = V(g_clu)$y) + # 添加边的可视化

ggraph优雅的绘制网络流程图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用ggraph包来绘制网络流程图，下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用，添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢 ❞ 结果图 加载R包 library(tidyverse) library(tidygraph) library(ggraph) library(ggtext) 导入数据 df <- read_csv("data.xls color.y)) %>% select(-color.x, -color.y) 整合边文件与点文件 graph_data <- tbl_graph(nodes, edges) 数据可视化 ggraph

ggraph网络数据可视化分析

ggraph快速绘制相关性网络图

❝本节来介绍如何使用「ggraph」包来绘制相关性网络图，非常简单的一个小案例； 加载R包 library(tidyverse) library(widyr) library(ggraph) library 由于需要用到的颜色较多因此使用「colorRampPalette」函数来扩展调色板 ❞ mycolors <- colorRampPalette(brewer.pal(8, "Set1"))(20) 绘制网络图 p %>% ggraph

跟着NC学绘图-ggraph绘制网络图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节继续来绘制NC上的一张图表，ggraph绘制网络图，数据为论文源数据，小编根据个人对数据的理解进行了绘图，结果与原图有所出入，整个过程仅参考「重点在于绘图数据整理」。 ❞ 论文 原图 仿图 library(tidyverse) library(magrittr) library(tidygraph) library(ggraph) R包版本号 other attached MetBrewer_0.2.0 magrittr_2.0.3 igraph_1.6.0 ggforce_0.4.2 [7] graphlayouts_1.0.2 ggraph readr_2.1.5 tidyr_1.3.1 tibble_3.2.1 ggplot2_3.5.0 tidyverse_2.0.0 数据可视化 ggraph

R语言网络图的一个小例子

net<-graph_from_data_frame(d=links, vertices=nodes,directed=T) net library(ggraph ) ggraph(net)+ geom_edge_link(color="green")+ geom_node_point(color="red",size=10)+ theme_void( image.png ggraph(net,layout="lgl")+ geom_edge_link()+ theme_void() ? image.png ggraph(net,layout="lgl")+ geom_edge_fan()+ geom_node_point(color=V(net),size=8)+ theme_void image.png ggraph(net, layout = 'lgl') + geom_edge_arc(color="gray", curvature=0.3) + geom_node_point

R语言做网络图的又一个小例子

使用R语言包ggraph做网络图需要准备的最基本的数据是： 1、一个包括一列数据的数据框，每一行是各个节点的名称 2、一个包含两列数据的数据框，每一行代表节点节点之间的连线 比如一个有四个节点的网络， B 2 A C 3 A D 4 B C 5 B D 6 C D > 接下来对这个网络进行可视化 library(ggraph 加上语句 scale_edge_color_continuous(low = "cyan",high = "red") ggraph(net)+ geom_edge_link(aes(edge_width 加上语句 scale_size_area(max_size = 30) ggraph(net)+ geom_edge_link(aes(edge_width=width,edge_color=color 有的节点超出了绘图边界，可以通过修改x和y轴的范围来调整，加上命令 theme_bw()就可以显示出坐标轴的范围 ggraph(net)+ geom_edge_link(aes(edge_width

R语言可视化STRING分析的蛋白互作网络（PPI）

下面记录自己用R语言的ggraph包的实现过程 准备数据 基因列表文件 PPI_pra_example_gene_symbol.txt PPI分析结果文件 string_interactions.tsv 初步结果 library(ggraph) help(package="ggraph") library(igraph) nodes<-read.csv("../.. image.png ggraph(net,layout = "kk")+ geom_edge_link(color="blue")+ geom_node_point(size=10,color= 接下来试着添加基因名字并按照上调和下调添加颜色 library(ggraph) help(package="ggraph") library(igraph) nodes<-read.csv("../.. Group<-c(rep("Up",10),rep("Down",20)) net<-graph_from_data_frame(d=links,vertices=nodes,directed = T) ggraph

树状数据/层次数据可视化

这种数据的可视化方法非常多，今天介绍使用ggraph包可视化，功能很多，布局也很多，很多常见的网络图都是这个包画出来的。 加载R包 # libraries library(ggraph) ## Loading required package: ggplot2 library(igraph) ## ## Attaching mygraph <- graph_from_data_frame(edges) ggraph(mygraph, layout = 'dendrogram', circular = FALSE) + ) p6 <- ggraph(mygraph, 'treemap') + geom_node_tile() p7 <- ggraph(mygraph, 'tree') + geom_edge_diagonal () p8 <- ggraph(mygraph, 'unrooted') + geom_edge_link()+ coord_fixed() p9 <- ggraph(mygraph,

🤩 ggkegg | 用这个神包玩转kegg数据库吧！~（一）

2用到的包 rm(list = ls()) library(ggkegg) library(ggfx) library(ggraph) library(igraph) library(clusterProfiler length(V(g))) V(g)$color_two <- colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(5,"Set2"))(length(V(g))) ggraph - colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(5,"Paired"))(length(V(g))) V(g)$space <- V(g)$width/4 ggraph Rg %>% ggraph(x=x, y=y) + geom_node_point(size=1, aes(color=I(fgcolor), filter=fgcolor! ~ annot <- g %>% ggraph(x=x, y=y)+ with_outer_glow( geom_edge_link(width=1,

🧐 ggokabeito | 一般般啵~支持ggplot2和ggraph的配色包！~

这期就介绍一下ggokabeito包，是一个支持ggplot2和ggraph的即用型配色包，喜欢就去安装吧。 再放一张去年拍的雪人照片，哈哈哈哈哈。 install_github("malcolmbarrett/ggokabeito") library(tidyverse) library(ggokabeito) library(igraph) library(ggraph highschool) ---- 9.2 构建网络文件 graph <- graph_from_data_frame(highschool) graph ---- 9.3 可视化 ggokabeito直接支持ggraph ggraph(graph, layout = 'kk') + geom_edge_link(aes(colour = factor(mon))) + geom_node_point(

🤠 Network | 高颜值动态网络可视化工具（二）

本期介绍tidygraph包和ggraph包，颜值极高！ 号外！号外 ！文末动态、交互网络绘制教程! []~(￣▽￣)~* 2. 用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(tidygraph) library(ggraph) 3. 网络可视化 6.1 初步绘图 ggraph(routes_tidy) + geom_edge_link() + geom_node_point() + theme_graph() ---- 6.2 加上文字和图例 ggraph(routes_tidy, layout = "graphopt") + geom_node_point() + geom_edge_link( aes(label = label), repel = TRUE) + labs(edge_width = "Letters") + theme_graph() ---- 6.3 水平排列 ggraph

「R」数据可视化21: Edge Bunding图

310-custom-hierarchical-edge-bundling.html （感觉原网站就做的挺好看，所以主要会讲解一下所需要的数据） 1）需要什么样的数据 本次的绘制我们使用igraph和ggraph 其实igraph包本身就是一个专门用于绘制网络图的R包（igraph也有对应的python和C包），而ggraph是一个基于ggplot2的包，它可以让网络图变得更加“优雅”（我最近学会的新形容词）。 那么，我们首先来构建一组数据： library(ggraph) library(igraph) library(tidyverse) set.seed(617) d1 <- data.frame(from from, vertices$name) to <- match( connect$to, vertices$name) 2）如何作图 library(RColorBrewer) #plot p<-ggraph 不同width值对网络图的影响 当然其实也可以不用做成circle，比如把ggraph中的layout改为circlepack，即： #plot p<-ggraph(mygraph, layout =

🤠 Network | 高颜值动态网络可视化工具（二）

undefined本期介绍tidygraph包和ggraph包，颜值极高！ 号外！号外！文末动态、交互网络绘制教程!undefined~ []~(￣▽￣)~* 2. 用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(tidygraph) library(ggraph) 3. 网络可视化 6.1 初步绘图 ggraph(routes_tidy) + geom_edge_link() + geom_node_point() + theme_graph() 图片 --- 6.2 加上文字和图例 ggraph(routes_tidy, layout = "graphopt") + geom_node_point() + geom_edge_link(aes aes(label = label), repel = TRUE) + labs(edge_width = "Letters") + theme_graph() 图片 --- 6.3 水平排列 ggraph

R基础绘图篇 | 旭日图与冰柱图的绘制

开始绘图 需要调用的R包有以下4个 library(ggraph) library(igraph) library(RColorBrewer) library(dplyr) 读取数据 #df<-read.csv ,df_leaf,by=c('name'='Week')) graph <- graph_from_data_frame(edges, vertices = vertices) # 分割角度均等平分 ggraph coord_fixed()+ scale_fill_distiller(palette='Reds')+ guides(size="none")+ theme_void() 冰柱图 分割角度均等平分 ggraph vertices,df_color,by='name') graph <- graph_from_data_frame(edges, vertices = vertices) #旭日图 分割角度与某个数值成比例 ggraph Reds",direction=-1)+ guides(size="none",fill="none")+ theme_void() 冰柱图 分割角度与某个数值成比例 #冰柱图 分割角度与某个数值成比例 ggraph

R tips：celltrek细胞共定位分析

tidygraph::activate(nodes) %>% left_join(ct$cell_class, by = c(name = 'id')) %>% ggraph ::ggraph(layout = 'fr') + #, weights = weight) + ggraph::geom_edge_link(aes(width = weight), color = 'gray', show.legend = FALSE) + ggraph::geom_node_point(aes(size = n, color = name), show.legend = FALSE) + ggraph::geom_node_text(aes(label = name), color = 'gray10', nudge_y= -0.2) + ggraph::scale_edge_width(range = c(1, 4)) + scale_size(range = c(4, 12)) + # ggsci::scale_color_igv

R优雅的自定义绘制代谢通路图

❝最近看到一个非常好的案例来分享一下，使用igraph，ggraph等R包来自定义绘制代谢通路pathway， 原文文档链接见下方，数据可自行去官网下载。 这需要各位观众老爷细细品味 ❞ 原文文档 ❝https://github.com/cxli233/ggpathway❞ 加载R包 library(tidyverse) library(igraph) library(ggraph graph_from_data_frame( d = example1_edge_table, vertices = example1_nodes_table, directed = T ) 绘制基础通路图 ggraph graph_from_data_frame( d = example2_edges, vertices = example2_nodes, directed = T) 绘制PPP代谢途径图 ggraph graph_from_data_frame( d = example3_edges, vertices = example3_nodes, directed = T) 绘制TCA途径图 ggraph

医学统计与R语言：圆形树状图（circular dendrogram）

输入1： install.packages("ggraph") library(ggraph) install.packages("igraph") library(igraph) myedges 1.004201 I 输入2： mygraph <- graph_from_data_frame(myedges1, vertices=myvertices,directed = T) ggraph 输入3： ggraph(mygraph, layout = 'dendrogram') + geom_edge_diagonal2(aes(colour =node.group)) +

R：STRINGdb包用于string蛋白互作分析

本文将通过R包STRINGdb来进行string蛋白互作分析，同时会利用igraph和ggraph对互作网络进行可视化。 tidyverse) library(clusterProfiler) library(org.Mm.eg.db) library(STRINGdb) library(igraph) library(ggraph 使用igraph和ggraph可视化蛋白互作网络图 先使用igraph创建网络数据，并进行必要的处理，然后转到ggraph绘图。 绘图 # ggraph是基于ggplot2的包，语法和常规ggplot2类似 ggraph(net,layout = "kk")+ geom_edge_fan(aes(edge_width=width 参考资料 网络数据可视化（3修订版）ggraph：ggplot2的网络可视化 https://mp.weixin.qq.com/s/jV8KEMudy9-L_EYwvAgYSA

R语言可视化STRING分析的蛋白互作网络（PPI）~报错解决

directed = T) : Some vertex names in edge list are not listed in vertex data frame 在这里记录一下原因和解决办法 R语言包ggraph 1 A B 2 A C 3 A D 4 B C 5 B D 6 C D 接下来是可视化 library(ggraph ) library(igraph) net<-graph_from_data_frame(d=edges,vertices = nodes,directed = F) ggraph(net)+ geom_edge_link nodes1<-rbind(nodes,df1) nodes1 net<-graph_from_data_frame(d=edges1,vertices = nodes1,directed = F) ggraph