🤠 Network | 高颜值动态网络可视化工具（二）

生信漫卷

发布于 2022-10-31 17:04:53

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文章被收录于专栏：R语言及实用科研软件R语言及实用科研软件

1. 写在前面

上期介绍了network包和igprah包进行网络可视化的方法。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. 示例数据

用到的仍是上一次的示例数据，为Daniel van der Meulen在1585年收到的信件所组成，包括writer,source, destination和date

load("network.Rdata")

4. 创建网络文件

用到的函数是tbl_graph，方便大家从tibble或data frame格式的文件进行网络创建。

routes_tidy <- tbl_graph(nodes = nodes, edges = edges, directed = TRUE)

## 或者你也可以使用`as_tbl_graph`构建网络文件
routes_igraph_tidy <- as_tbl_graph(routes_igraph)

Note! tbl_graph功能与igraph包的graph_from_data_frame函数功能几乎一致，这里也可以进行等价替换。

5. 修改网络文件

有时候我们会想修改已经建好的网络文件，可以使用activate函数单独进行nodes文件或edges文件的修改。这里我们将edges文件中的weight以降序进行排列。

routes_tidy %>% 
  activate(edges) %>% 
  arrange(desc(weight))

6. 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(width = weight), alpha = 0.8) + 
  scale_edge_width(range = c(0.2, 2)) +
  geom_node_text(aes(label = label), repel = TRUE) +
  labs(edge_width = "Letters") +
  theme_graph()

6.3 水平排列

ggraph(routes_igraph, layout = "linear") + 
  geom_edge_arc(aes(width = weight), alpha = 0.8) + 
  scale_edge_width(range = c(0.2, 2)) +
  geom_node_text(aes(label = label)) +
  labs(edge_width = "Letters") +
  theme_graph()

7. 动态交互网络

有时候我们会想做个交互网络，像Cytoscape软件一样实现单个节点的拖拽、排列等。这里我们可以使用visNetwork 和 networkD3实现动态、交互网络的绘制。

首先加载相关包

library(visNetwork)
library(networkD3)

7.1 方法一

visNetwork包进行网络可视化

7.1.1初步绘制︿(￣︶￣)︿

visNetwork(nodes, edges)

7.1.2 更改排列方式

visNetwork包是支持igraph包的layout方式(具体layout可查看上期教程); 同时，你也可以使用visIgraph函数对igraph创建的网络对象直接可视化;

Note! visNetwork的edges属性并不能通过scale进行缩放，所以我们先手动调整一下edges的宽度。

edges <- mutate(edges, width = weight/5 + 1)

使用igraph包的layout_with_fr进行排列 (～￣▽￣)～

visNetwork(nodes, edges) %>% 
  visIgraphLayout(layout = "layout_with_fr") %>% 
  visEdges(arrows = "middle")

7.2 方法二

networkD3包可视化网络

7.2.1 整理数据

Note! 这里需要注意的是，networkD3输入文件的ID需要从0开始计数; 这里我们重新更改一下ID

nodes_d3 <- mutate(nodes, id = id - 1)
edges_d3 <- mutate(edges, from = from - 1, to = to - 1)

7.2.2 网络可视化

与visNetwork()不同，forceNetwork函数含有更多的图形参数; 配色很好看，颜值也非常高！ (o゜▽゜)o☆[BINGO!]

forceNetwork(Links = edges_d3, Nodes = nodes_d3, 
             Source = "from", Target = "to", 
             NodeID = "label", Group = "id", Value = "weight", 
             opacity = 1, fontSize = 16, zoom = TRUE)

最后祝大家早日不卷!~

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原始发表：2022-08-23，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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