visNetwork shinyApp
本次會用到的三個(gè)關(guān)于網(wǎng)絡(luò)的R包：visNetwork泽篮，igraph， geomnet谜疤；其中前兩個(gè)R包均已經(jīng)詳細(xì)介紹過：
- igraph：
- visNetwork：
- geomnet是一個(gè)基于ggplot2的網(wǎng)絡(luò)可視化包佃延，這兒只是使用geomnet中自帶的數(shù)據(jù)
#構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和邊數(shù)據(jù)
rm(list = ls())
# Libraries ---------------------------------------------------------------
library(visNetwork)
#devtools::install_github("cran/geomnet")
library(geomnet)
library(igraph)
library(dplyr)
# Data Preparation --------------------------------------------------------
#Load dataset
data(lesmis)
#Nodes
nodes <- as.data.frame(lesmis[2])
colnames(nodes) <- c("id", "label")
#id has to be the same like from and to columns in edges
nodes$id <- nodes$label
head(nodes)
id label
1 Myriel Myriel
2 Napoleon Napoleon
3 MlleBaptistine MlleBaptistine
4 MmeMagloire MmeMagloire
5 CountessDeLo CountessDeLo
6 Geborand Geborand
#Edges
edges <- as.data.frame(lesmis[1])
colnames(edges) <- c("from", "to", "width")
head(edges)
from to width
1 Myriel Napoleon 1
2 Myriel MlleBaptistine 8
3 Myriel MmeMagloire 10
4 MlleBaptistine MmeMagloire 6
5 Myriel CountessDeLo 1
6 Myriel Geborand 1
#使用社群檢測方法（Louvain ）對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，獲取每個(gè)節(jié)點(diǎn)所屬組
#Create graph for Louvain
graph <- graph_from_data_frame(edges, directed = FALSE)
#Louvain Comunity Detection
cluster <- cluster_louvain(graph)
cluster_df <- data.frame(as.list(membership(cluster)))
cluster_df <- as.data.frame(t(cluster_df))
cluster_df$label <- rownames(cluster_df)
#Create group column
nodes <- left_join(nodes, cluster_df, by = "label")
colnames(nodes)[3] <- "group"
#保存網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和邊的數(shù)據(jù);
- 后面shiny程序會調(diào)用
save(nodes, file = "nodes.RData")
save(edges, file = "edges.RData")
#結(jié)果查看：
- visNetwork
visNetwork(nodes, edges)
visNetwork-visNetwork()
- visIgraph: igraph包函數(shù)夷磕，使用graph對象作圖
- 輕松實(shí)現(xiàn)圖算法
- 快速處理具有數(shù)百萬頂點(diǎn)和邊的大型圖
- 允許通過R等高級語言進(jìn)行快速設(shè)計(jì)模型履肃。
visIgraph(graph)
visIgraph
#添加一些自定義操作
- visNodes：全局節(jié)點(diǎn)屬性設(shè)置
- visEdges：全局邊屬性設(shè)置
- visOptions：當(dāng)與網(wǎng)絡(luò)互動時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的反應(yīng)坐桩。例如尺棋，如果單擊一個(gè)節(jié)點(diǎn)會發(fā)生什么，出現(xiàn)提示等绵跷。
- visLayout：定義網(wǎng)絡(luò)的外觀膘螟。例如層次化的。此外碾局，我們可以提供一個(gè)種子(random Seed)荆残，保證網(wǎng)絡(luò)可重復(fù)生成。
- visIgraphLayout：使用igraph布局來計(jì)算坐標(biāo)和快速響應(yīng)數(shù)據(jù)變化擦俐。
#Shiny 整合
##global.R:
library(shiny)
library(visNetwork)
##server.R:
server <- shinyServer(function(input, output) {
output$network <- renderVisNetwork({
load("nodes.RData")
load("edges.RData")
visNetwork(nodes, edges) %>%
visIgraphLayout() %>%
visOptions(nodesIdSelection = TRUE, selectedBy = "group")
})
})
##ui.R:
ui <- shinyUI(
fluidPage(
visNetworkOutput("network")
)
)
##運(yùn)行shiny
shinyApp(ui = ui, server = server)
visNetwork shinyApp
#原文：
Interactive Network Visualization with R
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