r中的排列图答案

【问题标题】：Permutation diagram in rr中的排列图
【发布时间】：2012-08-21 11:04:23
【问题描述】：

我有一个 data.frame，显示了站点 x 的变量与站点 y 的变量的所有可能组合之间的关系强度。

set.seed(1410)
df<-data.frame(
"site.x"=c(rep("a",4),rep("b",4),rep("c",4),rep("d",4)),
"site.y"=c(rep(c("e","f","g","h"),4)),
"bond.strength"=sample(1:100,16, replace=TRUE))

   site.x site.y bond.strength
    a      e            27
    a      f            54
    a      g            94
    a      h            15
    b      e            58
    b      f            50
    b      g            67
    b      h            51
    c      e            58
    c      f             5
    c      g            48
    c      h            32
    d      e             5
    d      f            13
    d      g            84
    d      h            39

我需要一个图表，可以将 df 中的信息汇总在一个图中。我在想也许是这样的排列图.....

任何建议我将如何去做这样的事情？非常感谢。

【问题讨论】：

标签： r permutation diagram figure

【解决方案1】：

这使用您的数据给出了类似的结果：

library(igraph)
df<-graph.data.frame(df)
V(df)$names <- c("a","b","c","d","e","f","g","h")
layOUT<-data.frame(x=c(rep(1,4),rep(2,4)),y=c(4:1,4:1))
E(df)[ bond.strength < 101 ]$color <- "red"
E(df)[ bond.strength < 67 ]$color <- "yellow"
E(df)[ bond.strength < 34 ]$color <- "green"
V(df)$color <- "white"
l<-as.matrix(layOUT)
plot(df,layout=l,vertex.size=10,vertex.label=V(df)$names,
edge.arrow.size=0.01,vertex.label.color = "black")

【讨论】：

感谢您的回答！我正在尝试将其用作我的实际数据的模型。你能解释一下布局步骤吗？我知道这与节点的组织方式有关。我将如何调整它以说明站点 x 有 10 个项目而站点 y 只有 6 个的情况？谢谢
嘿，layOUT 步骤只是为节点创建坐标。一旦你运行了代码类型layout 并按下回车键。您将看到它的唯一数据框，其中 x 列是节点 x 坐标，y 列是节点 y 坐标。 igraph 将这些坐标用作矩阵，因此 as.matrix 只需将其放入格式 igraph 即可使用。
即使有不同数量的节点，一切仍然有效。在我的示例中，x 和 y 的长度为 8，因为您有 8 个节点。例如，如果你有 16 个节点，你可以用这个 layOUT<-data.frame(x=c(rep(1,10),rep(2,6)),y=c(10:1,10:5)) 来创建 layOUT
让它工作，谢谢。抱歉，最后一个问题...如何添加图例？
在您绘制之后尝试类似legend("bottomright", col=c("green","yellow","red"), c("0-33","33-66","66-100"), pch=15) 的操作。看看?legend tweeking 这个。

【解决方案2】：

这是一种使用基础 R 的方法，应该适用于具有相同结构的任何数据帧。请注意，我将原始示例中的因子更改为字符串。

set.seed(1410)
df<-data.frame(
  "site.x"=c(rep("a",4),rep("b",4),rep("c",4),rep("d",4)),
  "site.y"=c(rep(c("e","f","g","h"),4)),
  "bond.strength"=sample(1:100,16, replace=TRUE), stringsAsFactors=FALSE)


Placement <- data.frame(site=c(unique(df$site.x),unique(df$site.y)), x = NA, y = NA, stringsAsFactors=FALSE)

Placement$x <- ifelse(Placement$site %in% unique(df$site.x), 0, 1)

Placement$y[Placement$x==0] <- seq(1,0,length=sum(Placement$x==0))
Placement$y[Placement$x==1] <- seq(1,0,length=sum(Placement$x==1))

cols <- rep("red",nrow(df))
cols[df$bond.strength < 33] <- "green"
cols[df$bond.strength >= 33 & df$bond.strength < 66] <- "yellow"

# Empty plot:
par(mar=c(0,0,0,0))
plot(1,type="n",xlim=c(-0.2,1.6),ylim=c(0,1),bty="n",axes=FALSE,xlab="",ylab="")
abline(v=c(0,1))
text(Placement$x + ifelse(Placement$x==0,-0.1,0.1),Placement$y,Placement$site)

for (i in 1:nrow(df))
{
  lines(c(0,1),Placement$y[c(match(df$site.x[i],Placement$site),match(df$site.y[i],Placement$site))],col=cols[i],lwd=2)
}

legend("right",col=c("green","yellow","red"),lty=1,lwd=2,legend=c("0-33","33-66","66-100"),title="bondstrength",cex=1.5,bty="n")

【讨论】：