数据准备 install.packages("visNetwork") devtools::install_github("datastorm-open/visNetwork") rm(list=ls...to = c(2,3,4,4,6,5,6)) visNetwork(nodes, edges, width = 500, height = 500, #图形尺寸 main = "visNetwork...visNetwork(nodes, edges, width = 500, height = 300, main = "visNetwork example", submain = "add a subtitle...library(visNetwork) setwd("E:/visNetwork") #为node&egde设置属性 node.df=data.frame(id=node[,], value =...visNetwork(node.df, edge.df, width = 500, height = 300, main = "visNetwork example", submain = "STRING
代码 首先,我们需要读入本教程中最重要的软件包,也就是 R 环境下的网络交互可视化工具—— visNetwork。 ?...library('visNetwork') 下面我们来读入数据。 首先,我们观察“朋友”关系。读入学生信息表和朋友关系表。...之后,用 visNetwork 可视化我们的节点和关系连线。...然后再次调用 visNetwork,进行绘制。...visNetwork(nodes, friends) %>% visOptions(selectedBy = "grade") 运行效果是这样的: ?
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...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
undefined 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) 图片 --- 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);undefined同时,你也可以使用...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
V(graph)$community <- clp$membershipV(graph)$degree <- degree(graph, v = V(graph)) 动态可视化 在本节中,我们将使用visNetwork...library(visNetwork) 这是一个良好的开端,但我们需要有关网络的更多详细信息。 让我们通过创建visNetwork数据结构走另一条路。...为此,我们将igraph结构转换为visNetwork数据结构,然后将列表分成两个数据帧:节点和边缘。...visNetwork(nodes, edges) %>%visOptions(highlightNearest = TRUE, selectedBy = "community", nodesIdSelection
(incidenceMatrix) edges <- edges[which(edges[,3]==1),1:2] colnames(edges) <- c("from","to") library(visNetwork...genes))), color=c(rep("purple", length(motifs)), rep("skyblue", length(genes)))) visNetwork
2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(visNetwork) library(networkD3) library(igraph) 3示例数据
doRNG")) # For the examples in the follow-up section of the tutorial: BiocManager::install(c("DT", "visNetwork
ggplot2 的输出中添加了交互性), 统计图和简单网络图 rbokeh – 针对 Bokeh 的R语言接口 rgl – 使用了 OpenGL 的3D 可视化 shiny – 用于创建交互式应用和可视化的框架 visNetwork
60 visNetwork VisNetwork是专有R软件包,使用vis.js库进行网络可视化。 61 VivaGraphJS JavaScript的图形绘制库,旨在支持不同的呈现引擎和布局算法。
"doRNG")) #For the examples in the follow-up section of the tutorial: BiocManager::install(c("DT", "visNetwork
RColorBrewer',"stringr",'formula.tools','data.table','fdrtool',"VennDiagram",'colorspace',"xlsx",'svglite',"visNetwork
05 miRNA调控分析 为了阐明褪黑激素调节剂的miRNA 调节,作者使用visNetwork 生成 了miRNA 调节网络。
lattice-R语言格子图形 · rbokeh-针对Bokeh的R语言接口 · RGL-使用了OpenGL的3D可视化 · Shiny-用于创建交互式应用和可视化的框架 · visNetwork
dygraphs:绘制交互式时间序列图 plotly:交互式绘图包,中文介绍详见这里 rbokeh:用于创建交互式图表和地图,中文介绍 Highcharter:绘制交互式Highcharts图 visNetwork
比较典型的几个HTML Widgets是: Leaflet dygraphs Poltly rbokeh Highcharter visNetwork DT 如果你对这些交互式绘图组间,可以参考HTML
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