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R語言可視化UpSetR包怎么使用

發布時間:2021-12-10 14:49:15 來源:億速云 閱讀:737 作者:iii 欄目:大數據

本篇內容介紹了“R語言可視化UpSetR包怎么使用”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!

今天介紹一個R包UpSetR,專門用來集合可視化,來源于UpSet,Python里面也有一個相似的包py-upset。此外還有個UpSetR shiny  app以及源代碼。

安裝

兩種方式安裝:

#從CRAN安裝  install.packages("UpSetR")  #從Github上安裝  devtools::install_github("hms-dbmi/UpSetR")

數據導入

UpSetR提供了兩個函數fromList以及fromExpression將數據轉換為UpsetR適用的數據格式。 

#fromList  listinput <- list(one = c(1, 2, 3, 5, 7, 8, 11, 12, 13), two = c(1, 2, 4, 5,  10), three = c(1, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13))  #fromExpression  expressionInput <- c(one = 2, two = 1, three = 2, `one&two` = 1, `one&three` = 4,  `two&three` = 1, `one&two&three` = 2)

接下來就可以繪制繪制圖形了

library(UpSetR)  upset(fromList(listinput), order.by = "freq")  #下面繪制的圖形等同于上圖  upset(fromExpression(expressionInput), order.by = "freq")

 R語言可視化UpSetR包怎么使用

參數詳解

下面所有的例子都將使用UpSetR內置的數據集movies來繪制。

#導入數據  movies <- read.csv(system.file("extdata", "movies.csv", package = "UpSetR"), header = TRUE, sep = ";")  #先大致瀏覽一下該數據集,數據集太長,就只看前幾列  knitr::kable(head(movies[,1:10]))

 R語言可視化UpSetR包怎么使用

該數據集展示的是電影名(name)、發行時間(ReleaseDate)以及電影類型,多了去了就不詳講了,自個可以看去。

UpsetR繪制集合可視化圖形使用函數upset()。

upset(movies, nsets = 6, number.angles = 30, point.size = 2, line.size = 1, mainbar.y.label = "Genre Intersections", sets.x.label = "Movies Per Genre", text.scale = c(1.3, 1.3, 1, 1, 1.5, 1))

 R語言可視化UpSetR包怎么使用

解釋一下上面部分參數:

  • nsets: 顧名思義,就是展示幾個集合,movies數據集由20幾個集合,不可能全部展示,另外從圖中可以看出,這6個集合應該不是按順序選擇的。

  • numble.angle: 柱子上的數字看到了吧,這個參數就是調整數字角度的,可有可無的

  • mainbar.y.label/sets.x.label:坐標軸名稱

  • text.scale(): 有六個數字,分別控制c(intersection size title, intersection size tick  labels, set size title, set size tick labels, set names, numbers above  bars)。

很多時候我們想要看特定的幾個集合,UpSetR滿足我們的需求。

upset(movies, sets = c("Action", "Adventure", "Comedy", "Drama", "Mystery",  "Thriller", "Romance", "War", "Western"), mb.ratio = c(0.55, 0.45), order.by = "freq")

 R語言可視化UpSetR包怎么使用

文中的參數:

  • mb.ratio: 控制上方條形圖以及下方點圖的比例

  • order.by: 如何排序,這里freq表示從大到小排序展示,其他選項有degree以及先按freq再按degree排序。

各個變量也可以通過參數keep.order來排序

upset(movies, sets = c("Action", "Adventure", "Comedy", "Drama", "Mystery",  "Thriller", "Romance", "War", "Western"), mb.ratio = c(0.55, 0.45), order.by = "freq",  keep.order = TRUE)

 R語言可視化UpSetR包怎么使用

也可以按group進行展示,這圖展示的就是按各個變量自身、兩個交集、三個交集&hellip;依次展示。參數cutoff控制每個group顯示幾個交集。

參數intersects控制總共顯示幾個交集。

upset(movies, nintersects = 70, group.by = "sets", cutoff = 7)

 R語言可視化UpSetR包怎么使用

還有很多參數比如控制顏色的參數,點、線大小等,具體可查看?upset

queries參數

queries參數分為四個部分:query, param, color, active.

  • query: 指定哪個query,UpSetR有內置的,也可以自定義,說到底就是一個查詢函數

  • param: list, query作用于哪個交集

  • color:每個query都是一個list,里面可以設置顏色,沒設置的話將調用包里默認的調色板

  • active:被指定的條形圖是否需要顏色覆蓋,TRUE的話顯示顏色,FALSE的話則在條形圖頂端顯示三角形

內置的intersects query

upset(movies, queries = list(list(query=intersects, params=list("Drama", "Comedy", "Action"), color="orange", active=T),  list(query=intersects, params=list("Drama"), color="red", active=F),  list(query=intersects, params=list("Action", "Drama"), active=T)))

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內置的elements query

此query可以可視化特定交集在不同條件下的情況

upset(movies, queries = list(list(query=elements, params=list("AvgRating", 3.5, 4.1), color="blue", active=T),  list(query=elements, params=list("ReleaseDate", 1980, 1990, 2000), color="red", active=F)))

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自定義一個query

myfunc <- function(row, release, rating){  newdata <- (row["ReleaseDate"]%in%release)&(row["AvgRating"]>rating)  }  upset(movies, queries = list(list(query=myfunc, params=list(c(1950,1960,1990,2000), 3.0), color="red", active=T)))

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添加query圖例

upset(movies, query.legend = "top", queries = list(list(query = intersects,  params = list("Drama", "Comedy", "Action"), color = "orange", active = T,  query.name = "Funny action"), list(query = intersects, params = list("Drama"),  color = "red", active = F), list(query = intersects, params = list("Action",  "Drama"), active = T, query.name = "Emotional action")))

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參數attribute.plots

主要是用于添加屬性圖,內置有柱形圖、散點圖、熱圖等

柱形圖

upset(movies, main.bar.color = "black", queries = list(list(query = intersects,  params = list("Drama"), active = T)), attribute.plots = list(gridrows = 50,  plots = list(list(plot = histogram, x = "ReleaseDate", queries = F), list(plot = histogram,  x = "AvgRating", queries = T)), ncols = 2))

 R語言可視化UpSetR包怎么使用

散點圖

upset(movies, main.bar.color = "black", queries = list(list(query = intersects,  params = list("Drama"), color = "red", active = F), list(query = intersects,  params = list("Action", "Drama"), active = T), list(query = intersects,  params = list("Drama", "Comedy", "Action"), color = "orange", active = T)),  attribute.plots = list(gridrows = 45, plots = list(list(plot = scatter_plot,  x = "ReleaseDate", y = "AvgRating", queries = T), list(plot = scatter_plot,  x = "AvgRating", y = "Watches", queries = F)), ncols = 2), query.legend = "bottom")

 R語言可視化UpSetR包怎么使用

箱線圖

箱線圖可以展示數據的分布,通過參數boxplot.summary控制,最多可以一次性顯示兩個箱線圖

upset(movies, boxplot.summary = c("AvgRating", "ReleaseDate"))

 R語言可視化UpSetR包怎么使用

還有一個十分重要的功能Incorporating Set Metadata這里就不講了。

SessionInfo

sessionInfo()  ## R version 3.4.2 (2017-09-28)  ## Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)  ## Running under: Windows 10 x64 (build 15063)  ##  ## Matrix products: default  ##  ## locale:  ## [1] LC_COLLATE=Chinese (Simplified)_China.936  ## [2] LC_CTYPE=Chinese (Simplified)_China.936  ## [3] LC_MONETARY=Chinese (Simplified)_China.936  ## [4] LC_NUMERIC=C  ## [5] LC_TIME=Chinese (Simplified)_China.936  ##  ## attached base packages:  ## [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base  ##  ## other attached packages:  ## [1] UpSetR_1.3.3  ##  ## loaded via a namespace (and not attached):  ## [1] Rcpp_0.12.13 knitr_1.17 magrittr_1.5 munsell_0.4.3  ## [5] colorspace_1.3-2 rlang_0.1.2 stringr_1.2.0 highr_0.6  ## [9] plyr_1.8.4 tools_3.4.2 grid_3.4.2 gtable_0.2.0  ## [13] htmltools_0.3.6 yaml_2.1.14 lazyeval_0.2.0 rprojroot_1.2  ## [17] digest_0.6.12 tibble_1.3.4 gridExtra_2.3 ggplot2_2.2.1  ## [21] evaluate_0.10.1 rmarkdown_1.6 labeling_0.3 stringi_1.1.5  ## [25] compiler_3.4.2 scales_0.5.0 backports_1.1.1

“R語言可視化UpSetR包怎么使用”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!

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