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我正在尝试绘制网络图并仅显示中心性分数高于特定阈值的 geom_node_text 的标签。我的代码如下:
rt_tbl %>%
mutate(centrality = centrality_authority()) %>%
ggraph(layout = 'kk') +
geom_edge_link(aes(), colour = "gray", alpha = 0.5) +
geom_node_point(aes(size = centrality, colour = centrality)) +
geom_node_text(data=subset(centrality > 0.6), aes(centrality, label=name)) +
theme_graph(base_family = "Roboto Condensed", base_size = 13)
Error in subset(centrality > 100) : object 'centrality' not found
# A tbl_graph: 1589 nodes and 3992 edges
# A directed multigraph with 3 components
# Node Data: 1,589 x 3 (active)
name degree centrality
<chr> <dbl> <dbl>
1 Ashinlay1970 35 0.90053429
2 WinTunMin1 25 0.66408597
3 Yaminayeyaohn1 2 0.06080755
4 TUNOO00655880 3 0.07609831
5 inewagency 8 0.21569006
6 KSwe03 4 0.12416238
# ... with 1,583 more rows
# Edge Data: 3,992 x 2
from to
<int> <int>
1 1 48
2 1 49
3 1 1
# ... with 3,989 more rows
最佳答案
我以前从未使用过 ggraph
,你真的应该提供一个可重现的最小示例,但试试这个:
rt_tbl %>%
mutate(centrality = centrality_authority()) %>%
ggraph(layout = 'kk') +
geom_edge_link(aes(), colour = "gray", alpha = 0.5) +
geom_node_point(aes(size = centrality, colour = centrality)) +
geom_node_text(aes(label=ifelse(centrality > .6, name, NA))) +
theme_graph(base_family = "Roboto Condensed", base_size = 13)
subset
-approach 不起作用,因为它不会查看您的
rt_tbl
内部,而是尝试获取不存在的对象
centrality
。但无论如何它都不起作用,因为您需要为其提供一个与数据长度相同的向量,但子集仅返回与您的条件匹配的值。因此,使用
ifelse
更适合您的任务。
ggraph
):
library(tidygraph)
library(ggraph)
rt_tble <- tidygraph::create_star(10) %>%
mutate(centrality = centrality_authority(),
name = LETTERS[1:10])
ggraph(graph = rt_tble) +
geom_edge_link() +
geom_node_point(aes(size = centrality, colour = centrality)) +
geom_node_text(aes(label = ifelse(centrality > .6, as.character(name), NA_character_)))
as.character(name)
而不是
name
或
levels(name)
(就像我以前所做的那样),也许您也必须在我上面的解决方案中更改它...
关于r - 为特定 geom_node_text 绘制标签,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47175541/
我正在尝试绘制网络图并仅显示中心性分数高于特定阈值的 geom_node_text 的标签。我的代码如下: rt_tbl %>% mutate(centrality = centrality_auth
我是一名优秀的程序员,十分优秀!