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我有一个网络图，我想为边缘着色以匹配它们各自的节点。这在情节中相当直截了当igraph，但我更喜欢这样做，ggraph因为我喜欢包装提供的其他美学。

似乎对ggraph;中的节点颜色几乎没有控制。而边缘颜色被广泛覆盖。

我的问题是：如何将我的边缘与使用自定义函数着色的节点匹配，以便“离开”节点的每个边缘的颜色与其节点相同。这应该可以帮助人们更轻松地跟踪通过网络的流程。一个更普遍的问题是：ggraph 如何在美学论点之外分配颜色。我的问题类似于我之前在这里提出的另一个问题，但反过来（将边缘与节点匹配），在此处找到。

这是一个可重现的示例：

library(tidyverse)
library(igraph)
library(ggraph)
library(tidygraph)
library(RColorBrewer)

## the custom function using Color Brewer
cols_f <- colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(11, 'Spectral'))

## make the graph
g <- erdos.renyi.game(50, .1) 

# provide some names
V(g)$name <- 1:vcount(g)

#plot using ggraph
g %>% 
  as_tbl_graph() %>% 
  activate(nodes) %>% 
  mutate(degree  = centrality_degree()) %>% 
  ggraph()+
  geom_edge_fan(aes(color = as.factor(from),
                    alpha = ..index..),
                show.legend = F)+
  geom_node_point(aes(size = degree), 
                  color = cols_f(vcount(g)), # custom function for node color
                  show.legend = F)+
  scale_color_manual(values = cols_f(ecount(g)))+ # custom function for edge color
  coord_equal()

在此处输入图像描述

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2 回答 2

4

我个人发现明确使用layout对象有助于理解变量映射。

它具有类“layout_igraph”+“layout_ggraph”+“data.frame”并包含

  1. adata.frame表示其坐标由 as 定义的create_layout节点
  2. 输入 "tbl_graph"+"igraph" 对象（参见attributes(layout)$graph）

前者geom_node_point用于绘制节点，后者geom_edge_fan用于绘制边。

节点的颜色可以用ggplot2标准控制scale_color_manual，边缘的颜色用ggraph添加scale_edge_color_manual。limits如果相应地设置了属性，两者都可以与相同的节点名称~颜色映射一起使用，因为它包含...

一个字符向量，它定义了可能的比例值及其顺序。

library(tidyverse)
library(igraph)
library(ggraph)
library(tidygraph)

## the custom function using Color Brewer
cols_f <- colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(11, 'Spectral'))

## make the graph
g <- erdos.renyi.game(50, .1) 

# provide some names
V(g)$name <- 1:vcount(g)

# plot using ggraph
graph_tbl <- g %>% 
  as_tbl_graph() %>% 
  activate(nodes) %>% 
  mutate(degree  = centrality_degree()) 

layout <- create_layout(graph_tbl, layout = 'igraph', algorithm = 'nicely')

ggraph(layout) +
  geom_edge_fan(
    aes(color = as.factor(from), alpha = ..index..),
    show.legend = F
  ) +
  geom_node_point(
    aes(size = degree, color = as.factor(name)),
    show.legend = F
  ) +
  scale_color_manual(
    limits = as.factor(layout$name),
    values = cols_f(nrow(layout))
  ) +
  scale_edge_color_manual(
    limits = as.factor(layout$name),
    values = cols_f(nrow(layout))
  ) +
  coord_equal()

示例图

于 2019-03-16T14:02:13.700 回答
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从那以后，我学会了如何做到这一点。它实际上非常简单，并利用了tidygraph，我建议将其用于图形分析。它是为与 配对而编写的ggraph，因此可以提供良好的工作流程。

基本上，您希望将node数据与或列edge上的数据合并- 取决于您希望边缘匹配的节点。fromto

下面是一些执行此操作的代码。

# same as original code above
library(tidyverse)
library(igraph)
library(ggraph)
library(tidygraph)
library(RColorBrewer)

## the custom function using Color Brewer
cols_f <- colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(11, 'Spectral'))

## make the graph
g <- erdos.renyi.game(50, .1) 

# provide some names
V(g)$name <- 1:vcount(g)


# Here's the new parts

#create random categories to the nodes
V(g)$category <- sample(LETTERS, vcount(g), T)


# turn igraph into tbl_graph (still igraph under the hood!)
g_tbl <- as_tbl_graph(g)


# create new tibble from nodes with a variable from to merge with edges
node_from <- g_tbl %>%
    as_tibble() %>%
    mutate(from = row_number())


# merge with edges on the new 'from' variable

new_g_tbl <- g_tbl %>%
    activate(edges) %>%
    left_join(node_from) 

# plot
new_g_tbl %>%
    ggraph() +
    geom_edge_arc(
        aes(color = category),
        end_cap = circle(2.5, 'mm'),
        arrow = arrow(length =
                          unit(2.5,
                               'mm'),
                      type = 'closed'),
        strength = 0.1,
        show.legend = F
    ) +
    geom_node_point(aes(color = category),
                    show.legend = F)

在此处输入图像描述

于 2020-09-11T09:56:54.483 回答