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在绘制网络时,如果节点的标签也可以避开网络边缘,那就太好了。例如。在下面的示例中,可以将所有标签移到网络之外。我已经尝试了几个软件包,但到目前为止还没有找到一种黑客方法来做到这一点。有办法吗?下面的例子:
library(ggraph)
library(tidygraph)
reprex <- tibble(to = sample(1:10, 100,replace=T),
from = sample(1:10, 100,replace=T)
) %>%
as_tbl_graph()
V(reprex)$label1 <- rep("label",10)
reprex_plot <- reprex %>%
ggraph() +
geom_node_point() +
geom_edge_link(color="grey")+
geom_node_text(aes(label=label1),repel=T,force=100)+
theme_bw()
reprex_plot
最佳答案
据我了解这里的问题,ggrepel
,这是 geom_node_text
使用的包,只能访问节点所在的层,而不能“看到”边缘。这使得 ggrepel
不太适合网络(或者我错过了一些东西)。
不幸的是,我也没有很好的解决方案来解决这个问题,尽管我已经找了一段时间了。以下是您(或任何人)如何使用 ggraph()
朝着更好的标记方式迈进的两个建议。 :
1:文本作为节点
所以我的一个想法是让网络布局算法为我们完成工作。我制作了另一组仅包含标签的节点。标签节点仅连接到它们标签的网络中的一个相应节点。开始了:
library(dplyr)
library(ggraph)
library(tidygraph)
set.seed(123)
reprex <- tibble(from = sample(1:10, 100, replace = TRUE),
to = sample(1:10, 100, replace = TRUE)) %>%
as_tbl_graph() %>%
activate(edges) %>%
mutate(color = "grey")
nodes <- reprex %>%
activate(nodes) %>%
as_tibble() # extract data.frame of nodes
# create new graph with just the lables
labels <- tibble(from = 1:10,
to = 11:20) %>%
as_tbl_graph() %>%
activate(nodes) %>%
mutate(label1 = "label",
is_label = !name %in% nodes$name) %>%
activate(edges) %>%
mutate(color = "black")
# join graph and labels
new_graph <- graph_join(labels, reprex, by = "name")
is_label
到新图,以便我们可以使用不同的节点形状并确保仅标记标签节点:
reprex_plot <- new_graph %>%
ggraph() +
geom_edge_link(aes(color = color)) +
geom_node_point(aes(filter = !is_label, shape = "circle"), show.legend = FALSE) +
scale_edge_color_identity() +
geom_node_text(aes(filter = is_label, label = label1), hjust = -0.1) +
theme_void()
reprex_plot
ggplot2
的
geom_label
为此,虽然
geom_node_label()
将完成相同的。这个解决方案要简单得多,但也有局限性。这是一个管道中的全部内容:
tibble(from = sample(1:10, 100, replace = TRUE),
to = sample(1:10, 100, replace = TRUE)) %>%
as_tbl_graph() %>%
activate(nodes) %>%
mutate(label1 = "label") %>%
ggraph() +
geom_edge_link(color = "grey") +
geom_node_point() +
geom_label(aes(x = x, y = y, label = label1), nudge_y = 0.1, label.size = NA) +
theme_void()
nudge_y = 0.1
)。您的结果可能因绘图的大小而异,因此您可能需要更改该值。
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