R数据可视化21-Edge Bundling图

N久没有更新了，最近一段时间有点繁忙。今天，一起来学习一下一个和Circo图差不多的图：Edge Bunding图（不知道中文咋翻译）。其实在我看来都只是不同形式的网络图。

什么是Edge Bunding图

Edge Bunding图是一种数据可视化的方式，用于展示不同节点之间的联系，与普通的network的差别在于，它使用曲线来展示节点间的连接，而非直线，并会把相同趋势的曲线捆绑在一起，就像整理数据线的“环”，因此在关联较多的情况下，这一类可视化的方式可能更有利于展现趋势的变化，不会显得复杂而混乱。
具体我们可以看一下下面的例子：

可以看到上图中，作图是用直线进行连接的，很难了解其中的规律。而使用Edge Bunding图后，将同一趋势的线捆绑在一后，就会出现较为清晰的规律。因此，这一类型的图很适合展现较为复杂的关联（不过其实Cytoscape等软件中也有类似的功能）。

Edge Bunding图除了环形，还有多种形式，比如下图。当然，在微生物组领域因为存在物种分类的信息，所以可能环形的排布方式能够呈现出更加直观的规律。

Force-Directed Edge Bundling for Graph Visualization

如何作Edge Bunding图

代码来源：https://www.r-graph-gallery.com/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包，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，具体我们需要什么数据呢？
其实，基本上，构建各种网络图所需要的数据无外乎：起始节点（from）、终止节点（to）和连线属性（比如相关性的强度等）。
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="origin", to=paste("group", seq(1,10), sep=""))
d2 <- data.frame(from=rep(d1$to, each=10), to=paste("subgroup", seq(1,100), sep="_"))
hierarchy <- rbind(d1, d2)


#构建连接
all_leaves <- paste("subgroup", seq(1,100), sep="_")
connect <- rbind( 
  data.frame( from=sample(all_leaves, 100, replace=T) , to=sample(all_leaves, 100, replace=T)), 
  data.frame( from=sample(head(all_leaves), 30, replace=T) , to=sample( tail(all_leaves), 30, replace=T)), 
  data.frame( from=sample(all_leaves[25:30], 30, replace=T) , to=sample( all_leaves[55:60], 30, replace=T)), 
  data.frame( from=sample(all_leaves[75:80], 30, replace=T) , to=sample( all_leaves[55:60], 30, replace=T)) )
#随机生成0～1之间的关联强度
connect$value <- runif(nrow(connect))

vertices  <-  data.frame(
  name = unique(c(as.character(hierarchy$from), as.character(hierarchy$to))) , 
  value = runif(111)
) 
vertices$group  <-  hierarchy$from[ match( vertices$name, hierarchy$to ) ]
vertices$group  <-  factor(vertices$group,levels=unique(vertices$group))

head(hierarchy)
from     to
1 origin group1
2 origin group2
3 origin group3
4 origin group4
5 origin group5
6 origin group6

head(vertices)
 name     value  group
1 origin 0.3141327   <NA>
2 group1 0.7896345 origin
3 group2 0.3868480 origin
4 group3 0.8608597 origin
5 group4 0.8597895 origin
6 group5 0.5379710 origin


mygraph <- graph_from_data_frame( hierarchy, vertices=vertices )#this function from igraph package

#选取connect中有的节点
from  <-  match( connect$from, vertices$name)
to  <-  match( connect$to, vertices$name)

2）如何作图

library(RColorBrewer)
#plot
p<-ggraph(mygraph, layout = 'dendrogram', circular = TRUE) + 
  geom_node_point(aes(filter = leaf, x = x*1.05, y=y*1.05,colour=group)) +#根据group给节点的颜色
  theme_void()

p+ geom_conn_bundle(data = get_con(from = from, to = to), alpha=0.2, width=0.6, aes(colour=value),tension=1) +#alpha线的透明度，width线的宽度，tension是线的“密集”程度
  scale_edge_colour_distiller(palette = "RdPu")+#设定线的颜色
  scale_color_manual(values=colorRampPalette(brewer.pal(8, "Accent"))(10))#设定节点的颜色

Edge Bundling

我们可以来比较一下修改一些设定之后的区别：

参数tension的影响

不同tension值对网络图的影响

参数width的影响

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 = 'circlepack', circular =T) + 
  #geom_conn_bundle(data = get_con(from = from, to = to), alpha=0.2, colour="skyblue", tension = .5) + 
  geom_node_point(aes(filter = leaf, x = x*1.05, y=y*1.05,colour=group)) +
  theme_void()

p+ geom_conn_bundle(data = get_con(from = from, to = to), alpha=0.2, width=1, aes(colour=value),tension=1) +
  scale_edge_colour_distiller(palette = "RdPu")+
  scale_color_manual(values=colorRampPalette(brewer.pal(8, "Accent"))(10))

然后就会出现一张神奇的图。

不同的layout方式

今天的分享就到这里啦。

往期R数据可视化分享
R数据可视化20: 弦图
R数据可视化19: 环状条形图
R数据可视化18: 弧形图
R数据可视化17: 桑基图
R数据可视化16: 哑铃图
R数据可视化15: 倾斜图 Slope Graph
R数据可视化14: 生存曲线图
R数据可视化13: 瀑布图/突变图谱
R数据可视化12: 曼哈顿图
R数据可视化11: 相关性图
R数据可视化10: 蜜蜂图 Beeswarm
R数据可视化9: 棒棒糖图 Lollipop Chart
R数据可视化8: 金字塔图和偏差图
R数据可视化7: 气泡图 Bubble Plot
R数据可视化6: 面积图 Area Chart
R数据可视化5: 热图 Heatmap
R数据可视化4: PCA和PCoA图
R数据可视化3: 直方/条形图
R数据可视化2: 箱形图 Boxplot
R数据可视化1: 火山图