R语言可视化之UpSetR包-程序员宅基地

技术标签: python  r语言  

集合可视化我们用得最多的是韦恩图,韦恩图在集合数少的时候是很好用的,但是当集合数多比如五个以上的时候那就会看花眼了,比如下面这副含有6个集合韦恩图,是发表在Nature上的文章里的,漂亮是漂亮,但是眼都快看花了。

R语言可视化之UpSetR包

今天介绍一个R包UpSetR,专门用来集合可视化,来源于UpSet,Python里面也有一个相似的包py-upset。此外还有个UpSetR shiny app以及源代码。

安装

两种方式安装:


  1. #从CRAN安装  
  2. install.packages("UpSetR" 
  3. #从Github上安装  
  4. devtools::install_github("hms-dbmi/UpSetR"

数据导入

UpSetR提供了两个函数fromList以及fromExpression将数据转换为UpsetR适用的数据格式。 


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

接下来就可以绘制绘制图形了


  1. library(UpSetR)  
  2. upset(fromList(listinput), order.by = "freq" 
  3. #下面绘制的图形等同于上图  
  4. upset(fromExpression(expressionInput), order.by = "freq"

 R语言可视化之UpSetR包

参数详解

下面所有的例子都将使用UpSetR内置的数据集movies来绘制。


  1. #导入数据  
  2. movies <- read.csv(system.file("extdata""movies.csv", package = "UpSetR"), header = TRUE, sep = ";" 
  3. #先大致浏览一下该数据集,数据集太长,就只看前几列  
  4. knitr::kable(head(movies[,1:10])) 

 R语言可视化之UpSetR包

该数据集展示的是电影名(name)、发行时间(ReleaseDate)以及电影类型,多了去了就不详讲了,自个可以看去。

UpsetR绘制集合可视化图形使用函数upset()。


  1. 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语言可视化之UpSetR包

解释一下上面部分参数:

  • nsets: 顾名思义,就是展示几个集合,movies数据集由20几个集合,不可能全部展示,另外从图中可以看出,这6个集合应该不是按顺序选择的。
  • numble.angle: 柱子上的数字看到了吧,这个参数就是调整数字角度的,可有可无的
  • mainbar.y.label/sets.x.label:坐标轴名称
  • text.scale(): 有六个数字,分别控制c(intersection size title, intersection size tick labels, set size title, set size tick labels, set names, numbers above bars)。

很多时候我们想要看特定的几个集合,UpSetR满足我们的需求。


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

 R语言可视化之UpSetR包

文中的参数:

  • mb.ratio: 控制上方条形图以及下方点图的比例
  • order.by: 如何排序,这里freq表示从大到小排序展示,其他选项有degree以及先按freq再按degree排序。

各个变量也可以通过参数keep.order来排序


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

 R语言可视化之UpSetR包

也可以按group进行展示,这图展示的就是按各个变量自身、两个交集、三个交集…依次展示。参数cutoff控制每个group显示几个交集。

参数intersects控制总共显示几个交集。


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

 R语言可视化之UpSetR包

还有很多参数比如控制颜色的参数,点、线大小等,具体可查看?upset

queries参数

queries参数分为四个部分:query, param, color, active.

  • query: 指定哪个query,UpSetR有内置的,也可以自定义,说到底就是一个查询函数
  • param: list, query作用于哪个交集
  • color:每个query都是一个list,里面可以设置颜色,没设置的话将调用包里默认的调色板
  • active:被指定的条形图是否需要颜色覆盖,TRUE的话显示颜色,FALSE的话则在条形图顶端显示三角形

内置的intersects query


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

 R语言可视化之UpSetR包

内置的elements query

此query可以可视化特定交集在不同条件下的情况


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

 R语言可视化之UpSetR包

自定义一个query


  1. myfunc <- function(row, release, rating){  
  2. newdata <- (row["ReleaseDate"]%in%release)&(row["AvgRating"]>rating)  
  3.  
  4. upset(movies, queries = list(list(query=myfunc, params=list(c(1950,1960,1990,2000), 3.0), color="red", active=T))) 

 R语言可视化之UpSetR包

添加query图例


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

 R语言可视化之UpSetR包

参数attribute.plots

主要是用于添加属性图,内置有柱形图、散点图、热图等

柱形图


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

 R语言可视化之UpSetR包

散点图


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

 R语言可视化之UpSetR包

箱线图

箱线图可以展示数据的分布,通过参数boxplot.summary控制,最多可以一次性显示两个箱线图


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

 R语言可视化之UpSetR包

还有一个十分重要的功能Incorporating Set Metadata这里就不讲了。

SessionInfo


  1. sessionInfo()  
  2. ## R version 3.4.2 (2017-09-28)  
  3. ## Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit 
  4. ## Running under: Windows 10 x64 (build 15063)  
  5. ##  
  6. ## Matrix products: default  
  7. ##  
  8. ## locale:  
  9. ## [1] LC_COLLATE=Chinese (Simplified)_China.936  
  10. ## [2] LC_CTYPE=Chinese (Simplified)_China.936  
  11. ## [3] LC_MONETARY=Chinese (Simplified)_China.936  
  12. ## [4] LC_NUMERIC=C  
  13. ## [5] LC_TIME=Chinese (Simplified)_China.936  
  14. ##  
  15. ## attached base packages:  
  16. ## [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base  
  17. ##  
  18. ## other attached packages:  
  19. ## [1] UpSetR_1.3.3  
  20. ##  
  21. ## loaded via a namespace (and not attached):  
  22. ## [1] Rcpp_0.12.13 knitr_1.17 magrittr_1.5 munsell_0.4.3  
  23. ## [5] colorspace_1.3-2 rlang_0.1.2 stringr_1.2.0 highr_0.6  
  24. ## [9] plyr_1.8.4 tools_3.4.2 grid_3.4.2 gtable_0.2.0  
  25. ## [13] htmltools_0.3.6 yaml_2.1.14 lazyeval_0.2.0 rprojroot_1.2  
  26. ## [17] digest_0.6.12 tibble_1.3.4 gridExtra_2.3 ggplot2_2.2.1  
  27. ## [21] evaluate_0.10.1 rmarkdown_1.6 labeling_0.3 stringi_1.1.5  
  28. ## [25] compiler_3.4.2 scales_0.5.0 backports_1.1.1 
原文发布时间为: 2017-10-17  本文作者: 严涛 本文来自云栖社区合作伙伴“51CTO”,了解相关信息可以关注。
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34248258/article/details/90303310

智能推荐

攻防世界_难度8_happy_puzzle_攻防世界困难模式攻略图文-程序员宅基地

文章浏览阅读645次。这个肯定是末尾的IDAT了,因为IDAT必须要满了才会开始一下个IDAT,这个明显就是末尾的IDAT了。,对应下面的create_head()代码。,对应下面的create_tail()代码。不要考虑爆破,我已经试了一下,太多情况了。题目来源:UNCTF。_攻防世界困难模式攻略图文

达梦数据库的导出(备份)、导入_达梦数据库导入导出-程序员宅基地

文章浏览阅读2.9k次,点赞3次,收藏10次。偶尔会用到,记录、分享。1. 数据库导出1.1 切换到dmdba用户su - dmdba1.2 进入达梦数据库安装路径的bin目录,执行导库操作  导出语句:./dexp cwy_init/[email protected]:5236 file=cwy_init.dmp log=cwy_init_exp.log 注释:   cwy_init/init_123..._达梦数据库导入导出

js引入kindeditor富文本编辑器的使用_kindeditor.js-程序员宅基地

文章浏览阅读1.9k次。1. 在官网上下载KindEditor文件,可以删掉不需要要到的jsp,asp,asp.net和php文件夹。接着把文件夹放到项目文件目录下。2. 修改html文件,在页面引入js文件:<script type="text/javascript" src="./kindeditor/kindeditor-all.js"></script><script type="text/javascript" src="./kindeditor/lang/zh-CN.js"_kindeditor.js

STM32学习过程记录11——基于STM32G431CBU6硬件SPI+DMA的高效WS2812B控制方法-程序员宅基地

文章浏览阅读2.3k次,点赞6次,收藏14次。SPI的详情简介不必赘述。假设我们通过SPI发送0xAA,我们的数据线就会变为10101010,通过修改不同的内容,即可修改SPI中0和1的持续时间。比如0xF0即为前半周期为高电平,后半周期为低电平的状态。在SPI的通信模式中,CPHA配置会影响该实验,下图展示了不同采样位置的SPI时序图[1]。CPOL = 0,CPHA = 1:CLK空闲状态 = 低电平,数据在下降沿采样,并在上升沿移出CPOL = 0,CPHA = 0:CLK空闲状态 = 低电平,数据在上升沿采样,并在下降沿移出。_stm32g431cbu6

计算机网络-数据链路层_接收方收到链路层数据后,使用crc检验后,余数为0,说明链路层的传输时可靠传输-程序员宅基地

文章浏览阅读1.2k次,点赞2次,收藏8次。数据链路层习题自测问题1.数据链路(即逻辑链路)与链路(即物理链路)有何区别?“电路接通了”与”数据链路接通了”的区别何在?2.数据链路层中的链路控制包括哪些功能?试讨论数据链路层做成可靠的链路层有哪些优点和缺点。3.网络适配器的作用是什么?网络适配器工作在哪一层?4.数据链路层的三个基本问题(帧定界、透明传输和差错检测)为什么都必须加以解决?5.如果在数据链路层不进行帧定界,会发生什么问题?6.PPP协议的主要特点是什么?为什么PPP不使用帧的编号?PPP适用于什么情况?为什么PPP协议不_接收方收到链路层数据后,使用crc检验后,余数为0,说明链路层的传输时可靠传输

软件测试工程师移民加拿大_无证移民,未受过软件工程师的教育(第1部分)-程序员宅基地

文章浏览阅读587次。软件测试工程师移民加拿大 无证移民,未受过软件工程师的教育(第1部分) (Undocumented Immigrant With No Education to Software Engineer(Part 1))Before I start, I want you to please bear with me on the way I write, I have very little gen...

随便推点

Thinkpad X250 secure boot failed 启动失败问题解决_安装完系统提示secureboot failure-程序员宅基地

文章浏览阅读304次。Thinkpad X250笔记本电脑,装的是FreeBSD,进入BIOS修改虚拟化配置(其后可能是误设置了安全开机),保存退出后系统无法启动,显示:secure boot failed ,把自己惊出一身冷汗,因为这台笔记本刚好还没开始做备份.....根据错误提示,到bios里面去找相关配置,在Security里面找到了Secure Boot选项,发现果然被设置为Enabled,将其修改为Disabled ,再开机,终于正常启动了。_安装完系统提示secureboot failure

C++如何做字符串分割(5种方法)_c++ 字符串分割-程序员宅基地

文章浏览阅读10w+次,点赞93次,收藏352次。1、用strtok函数进行字符串分割原型: char *strtok(char *str, const char *delim);功能:分解字符串为一组字符串。参数说明:str为要分解的字符串,delim为分隔符字符串。返回值:从str开头开始的一个个被分割的串。当没有被分割的串时则返回NULL。其它:strtok函数线程不安全,可以使用strtok_r替代。示例://借助strtok实现split#include <string.h>#include <stdio.h&_c++ 字符串分割

2013第四届蓝桥杯 C/C++本科A组 真题答案解析_2013年第四届c a组蓝桥杯省赛真题解答-程序员宅基地

文章浏览阅读2.3k次。1 .高斯日记 大数学家高斯有个好习惯:无论如何都要记日记。他的日记有个与众不同的地方,他从不注明年月日,而是用一个整数代替,比如:4210后来人们知道,那个整数就是日期,它表示那一天是高斯出生后的第几天。这或许也是个好习惯,它时时刻刻提醒着主人:日子又过去一天,还有多少时光可以用于浪费呢?高斯出生于:1777年4月30日。在高斯发现的一个重要定理的日记_2013年第四届c a组蓝桥杯省赛真题解答

基于供需算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法-程序员宅基地

文章浏览阅读851次,点赞17次,收藏22次。摘要:本文利用供需算法对核极限学习机(KELM)进行优化,并用于分类。

metasploitable2渗透测试_metasploitable2怎么进入-程序员宅基地

文章浏览阅读1.1k次。一、系统弱密码登录1、在kali上执行命令行telnet 192.168.26.1292、Login和password都输入msfadmin3、登录成功,进入系统4、测试如下:二、MySQL弱密码登录:1、在kali上执行mysql –h 192.168.26.129 –u root2、登录成功,进入MySQL系统3、测试效果:三、PostgreSQL弱密码登录1、在Kali上执行psql -h 192.168.26.129 –U post..._metasploitable2怎么进入

Python学习之路:从入门到精通的指南_python人工智能开发从入门到精通pdf-程序员宅基地

文章浏览阅读257次。本文将为初学者提供Python学习的详细指南,从Python的历史、基础语法和数据类型到面向对象编程、模块和库的使用。通过本文,您将能够掌握Python编程的核心概念,为今后的编程学习和实践打下坚实基础。_python人工智能开发从入门到精通pdf