原标题：Maptree-层级结构数据展示的绝佳尝试

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《Python数据分析与大数据处理从入门到精通》

内容简介：《Python数据分析与大数据处理从入门到精通》主要讲解数据分析与大数据处理所需的技术、基础设施、核心概念、实施流程。从编程语言准备、数据采集与清洗、数据分析与可视化，到大型数据的分布式存储与分布式计算，贯穿了整个大数据项目开发流程。本书轻理论、重实践，目的是让读者快速上手。

第1篇首先介绍了Python的基本语法、面向对象开发、模块化设计等，掌握Python的编程方式。然后介绍了多线程、多进程及其相互间的通信，让读者对分布式程序有个基本的认识。第2篇介绍了网络数据采集、数据清洗、数据存储等技术。第3篇介绍了Python常用的数据分析工具，扩展了更多的数据清洗、插值方法，为*终的数据可视化奠定基础。第4篇是大数据分析的重点。首先介绍了Hadoop的框架原理、调度原理，MapReduce原理与编程模型、环境搭建，接着介绍了Spark框架原理、环境搭建方式，以及如何与Hive等第三方工具进行交互，还介绍了**的结构化流式处理技术。第5篇通过三个项目实例，综合介绍了如何分析网页、如何搭建分布式爬虫、如何应对常见的反爬虫、如何设计数据模型、如何设计架构模型、如何在实践中综合运用前四篇涉及的技术。本书既适合非计算机专业的编程“小白”，也适合刚毕业或即将毕业走向工作岗位的广大毕业生，以及已经有编程经验，但想转行做大数据分析的专业人士。同时，还可以作为广大职业院校、电脑培训班的教学参考用书。

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一般而言我们展示层级结构使用的是进化树。相关工具有很多，例如MEGAN，ggtree，iTOL,Graphlan等，这次要刷新认识了，Maptree；Maptree的中文介绍似乎不多，基于R语言绘制相关图表资料较少。最近science的图表中第一幅主图使用Maptree展示，让我们惊艳到了。Science：病原菌激活植物内生菌群的抑病功能。通过宏基因组提取16S rRNA基因序列注释细菌群落并统计不同门类细菌差异，最大的圈代表门水平，逐渐缩小的圈按照梯度分别代表纲，科，属。不同颜色标记处差异的微生物。相比于我们graphlan别有一番趣味。这里带大家一起探索这个图表的奥秘。

Maptree

圆形填充表示层次结构：最大的圆圈(层次结构的起点)包含几个大圆圈(级别1)，其中包含较小的圆圈(级别2)，依此类推。等等。最后一个级别称为叶。

输入数据是节点之间的边的数据框和节点的数据框文件。边文件有两列，这两列的每一行有一个包含关系。如果A被B包含，B被C包含，那么C包含A。这样的一对数字则构成了我们做Maptree的原始输入。

边文件格式要求

节点文件即为全部节点即可。通过一个简单的实例我们来进行一个基本了解

有关ggraph包我们在志气啊已经进行过介绍：参见。igraph包作为最大牌的网络图工具值得大家进行学习，具体参见.

通过vertices参数指定节点的属性，这里通过增加vertices列的数量来添加任何属性，包括需要映射的颜色，形状，大小等等。

# 载入包

library(ggraph)

library(igraph)

library(tidyverse)

# 提取边文件

edges

# 提取节点文件

vertices

# 构建igraph对象

mygraph

# 出图

ggraph(mygraph, layout = 'circlepack') +

geom_node_circle +

theme_void

布局转化

这一图形同一下图形之间是可以轻松转化的，只需要修改layout参数。

ggraph(mygraph, layout= 'dendrogram', circular= TRUE) +

geom_edge_diagonal +

theme_void +

theme(legend. position= "none")

类似树图的展示

这种方式展示树图让让不同分支产生了流动的效果。

ggraph(mygraph, layout= 'dendrogram', circular= FALSE) +

geom_edge_diagonal +

theme_void +

theme(legend. position= "none")

将圈树化为水平展示

设置circular=T参数，默认设置。

ggraph( mygraph, 'treemap', weight = 'size') +

geom_node_tile( aes( fill= depth), size = 0.25) +

theme_void +

theme( legend.position= "none")

ggraph( mygraph, 'partition', circular = TRUE) +

geom_node_arc_bar( aes( fill= depth), size = 0.25) +

theme_void +

theme( legend.position= "none")

使用igeaph网络布局展示 ggraph( mygraph) +

geom_edge_link +

geom_node_point +

theme_void +

theme( legend.position= "none")

配色和标签设置

# 载入包

library(tidyverse)

library(viridis)

# 同样导入边和节点数据

edges=flare$ edges

vertices= flare$ vertices

str( edges)

head( edges)

## 构造网络对象

mygraph

出图函数是ggraph，提供将igraph对象通过layout的定义转换为相应的ggplot坐标并输出数据框。这很重要，因为后面的geom都是基于这个数据框来出图的。出图函数geom_node_circle：同ggplot2中的geom对象一样的用法。不过这里的depth似乎不太好理解，因为这是转化后的自带列名。作用时将maptreee按照登记分为几个部分。填充上对应的数字。从0开始逐渐递增代表了层级越来越低。本次通过depth来对图形进行填充颜色。scale_fill_manual用于指定填充颜色，values指定颜色，这是一组向量，需要使用目标填充列对颜色进行署名，来指定对应的颜色。scale_color_manual来定义边框颜色，这里除了最外层，都被设置成黑色了。

# Hide the first level (right)

ggraph(mygraph, layout = 'circlepack', weight= "size") +

geom _node_circle(aes(fill= as.factor(depth), color = as.factor(depth) )) +

scale _fill_manual(values=c("0" = "white", "1" = viridis(4)[1], "2"= viridis( 4) [2], "3"= viridis( 4) [3], "4"=viridis( 4) [4])) +

scale _color_manual( values=c("0" = "white", "1" = "black", "2" = "black", "3" = "black", "4"="black")) +

theme _void+

theme(legend.position= "FALSE")

# Second one: hide 2first levels

更改配色我们就很轻易得到了下面的图形：

ggraph( mygraph, layout = 'circlepack', weight= "size") +

geom_node_circle( aes( fill= as.factor( depth), color = as.factor( depth) )) +

scale_fill_manual( values=c( "0"= "white", "1"= "white", "2"= magma( 4)[ 2], "3"= magma( 4)[ 3], "4"=magma( 4)[ 4])) +

scale_color_manual( values=c( "0"= "white", "1"= "white", "2"= "black", "3"= "black", "4"= "black") ) +

theme_void +

theme( legend.position= "FALSE")

添加标签

geom_node_text用于添加标签，使用方法和geom_text类似。

# 重现导入边和节点数据，方便重复

edges %

filter(to %in% from) %>%

droplevels

vertices %

filter(name %in% c(edges$from, edges$to)) %>%

droplevels

vertices$size

# 构造对象

mygraph

ggraph(mygraph, layout = 'circlepack', weight="size" ) +

geom_node_circle(aes(fill= depth)) +

geom_node_text( aes(label=shortName, filter=leaf, fill=depth, size=size)) +

theme_void+

theme(legend.position="FALSE") +

scale_fill_viridis

《R语言数据可视化之美》增强版

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