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)
其中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进一步的子集群。
我正在尝试使用树网络来绘制这个过程。
我知道使用data.tree
,我可以简单地做:
df$pathString <- do.call(paste,c(df,sep="/"))
df.graph <- data.tree::as.Node(df)
plot(df.graph)
但我正在寻找一些更花哨的东西,最好是ggplot
看看。
所以我转换df.graph
为一个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()
任何想法如何获得ggraph
包含节点及其标签的选项,在边缘添加箭头,以及可能对每个级别进行不同的着色?