阴影 graph/network 情节?
Shaded graph/network plot?
我正在尝试绘制相当大且密集的网络 (dput here)。我最终得到的只是一堆重叠的点,这并不能真正让我了解网络的结构或密度:
library(sna)
plot(data, mode = "fruchtermanreingold")
然而,我看到了利用褪色来可视化点重叠程度的图,例如:
如何在图表中实现此 "fading"?
这是一种方法:
library(sna)
library(network)
source("modifieddatafromgist.R")
plot.network(data,
vertex.col="#FF000020",
vertex.border="#FF000020",
edge.col="#FFFFFF")
首先,我在要点中添加了一个 data <-
以便可以找到它。
其次,您需要确保正确的 library
调用,以便正确分配对象 类 并使用正确的 plot
函数。
第三,您应该使用 fruchtermanreingold
布局的额外参数(这是 plot.network
的默认参数)来扩展区域并增加迭代次数。
第四,你应该在情节之前做一个set.seed
,这样人们就可以重现输出示例。
第五,我特意删除了 cruft,这样您就可以看到点重叠,但是您可以更改边和顶点的 alpha(并且您也应该更改边宽)以获得您想要的结果。
?plot.network
中有大量帮助可以帮助您配置这些选项。
我正在尝试绘制相当大且密集的网络 (dput here)。我最终得到的只是一堆重叠的点,这并不能真正让我了解网络的结构或密度:
library(sna)
plot(data, mode = "fruchtermanreingold")
然而,我看到了利用褪色来可视化点重叠程度的图,例如:
如何在图表中实现此 "fading"?
这是一种方法:
library(sna)
library(network)
source("modifieddatafromgist.R")
plot.network(data,
vertex.col="#FF000020",
vertex.border="#FF000020",
edge.col="#FFFFFF")
首先,我在要点中添加了一个 data <-
以便可以找到它。
其次,您需要确保正确的 library
调用,以便正确分配对象 类 并使用正确的 plot
函数。
第三,您应该使用 fruchtermanreingold
布局的额外参数(这是 plot.network
的默认参数)来扩展区域并增加迭代次数。
第四,你应该在情节之前做一个set.seed
,这样人们就可以重现输出示例。
第五,我特意删除了 cruft,这样您就可以看到点重叠,但是您可以更改边和顶点的 alpha(并且您也应该更改边宽)以获得您想要的结果。
?plot.network
中有大量帮助可以帮助您配置这些选项。