用ggplot2重现格形树状图 [英] Reproducing lattice dendrogram graph with ggplot2

问题描述

  library（latticeExtra）
 data（mtcars）这是可能用ggplot2重现这个格子图吗？ 
x <-t（as.matrix（scale（mtcars）））
 dd.row < -  as.dendrogram（hclust（dist（x）））
 row.ord< -  order.dendrogram（dd.row）
 
 dd.col<  -  as.dendrogram（hclust（dist（t（x））））
 col.ord<  -  order。 dendrogram（dd.col）
 
 library（格子）
 
 levelplot（x [row.ord，col.ord]，
 aspect =fill，
 scales = list（x = list（rot = 90）），
 colorkey = list（space =left），
 legend = 
 list（right = 
 list（fun = dendrogramGrob，
 args = 
 list（x = dd.col，ord = col.ord，
 side =right，
 size = 10））， 
 top = 
 list（fun = dendrogramGrob，
 args = 
 list（x = dd.row，
 side =top，
 size = 10））））
  

解决方案

编辑

2011年8月8日起， ggdendro 包可在 CRAN
还要注意树状图提取功能现在称为 dendro_data 而不是 cluster_data

---

是的。但暂时你将不得不跳过一些箍：

1. 安装 ggdendro 包（可从CRAN获得）。该包将从几种类型的集群方法（包括 Hclust 和 dendrogram ）中提取集群信息，其明确目的是绘制 ggplot 。


2. 使用网格图形创建视口并对齐三个不同的图。

ol>






代码：





首先加载库并为ggplot设置数据：

  library（ggplot2）
 library（reshape2）
 library（ggdendro）
 
 data（mtcars）
x< -  as.matrix（scale（mtcars））
 dd.col<  -  as.dendrogram（hclust（dist（x）））
 col.ord<  -  order.dendrogram（dd.col） 
 
 dd.row<  -  as.dendrogram（hclust（dist（t（x））））
 row.ord<  -  order.dendrogram（dd.row）
 
 xx < -  scale（mtcars）[col.ord，row.ord] 
 xx_names<  -  attr（xx，dimnames）
 df<  -  as.data。 frame（xx）
 colnames（df） <  -  xx_names [[2]] 
 df $ car<  -  xx_names [[1]] 
 df $ car < -  with（df，factor（car，levels = car，ordered = TRUE ））
 
 mdf < -  melt（df，id.vars =car）
  

提取树状图数据并创建图



  ddata_x < -  dendro_data（dd.row）
 ddata_y<  -  dendro_data（dd.col）
 
 ###设置一个空白主题
 theme_none<  -  theme（
 panel.grid.major = element_blank（）， 
 panel.grid.minor = element_blank（），
 panel.background = element_blank（），
 axis.title.x = element_text（color = NA），
 axis.title .y = element_blank（），
 axis.text.x = element_blank（），
 axis.text.y = element_blank（），
 axis.line = element_blank（）
 ＃axis.ticks.length = element_blank（）
）
 
 ###创建绘图组件### 
＃热图
 p1 < -  ggplot（mdf， aes（x = variable，y = car））+ 
 geom_tile（aes（fill = value））+ scale_fill_gradient2（）
 
＃树形图1 
 p2 < -  ggp lot（segment（ddata_x））+ 
 geom_segment（aes（x = x，y = y，xend = xend，yend = yend））+ 
 theme_none + theme（axis.title.x = element_blank ））
 
＃树形图2 
 p3 < -  ggplot（segment（ddata_y））+ 
 geom_segment（aes（x = x，y = y，xend = xend，yend = yend））+ 
 coord_flip（）+ theme_none 
  

使用网格图形和一些手动对齐将三块地块放在页面上

  ###绘制图形### 
 
网格。 （p2，vp = viewport（0.52,0.2，x = 0.45，y = 0.4））
 print（p1，vp = viewport（0.8,0.8，x = 0.4，y = 0.9））
 print（p3，vp = viewport（0.2,0.8，x = 0.9，y = 0.4））
  




Is this possible to reproduce this lattice plot with ggplot2?

library(latticeExtra)
data(mtcars)
x  <- t(as.matrix(scale(mtcars)))
dd.row <- as.dendrogram(hclust(dist(x)))
row.ord <- order.dendrogram(dd.row)

dd.col <- as.dendrogram(hclust(dist(t(x))))
col.ord <- order.dendrogram(dd.col)

library(lattice)

levelplot(x[row.ord, col.ord],
      aspect = "fill",
      scales = list(x = list(rot = 90)),
      colorkey = list(space = "left"),
      legend =
      list(right =
           list(fun = dendrogramGrob,
                args =
                list(x = dd.col, ord = col.ord,
                     side = "right",
                     size = 10)),
           top =
           list(fun = dendrogramGrob,
                args =
                list(x = dd.row,
                     side = "top",
                     size = 10))))

解决方案

EDIT

From 8 August 2011 the ggdendro package is available on CRAN Note also that the dendrogram extraction function is now called dendro_data instead of cluster_data

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Yes, it is. But for the time being you will have to jump through a few hoops:

1. Install the ggdendro package (available from CRAN). This package will extract the cluster information from several types of cluster methods (including Hclust and dendrogram) with the express purpose of plotting in ggplot.
2. Use grid graphics to create viewports and align three different plots.

The code:

First load the libraries and set up the data for ggplot:

library(ggplot2)
library(reshape2)
library(ggdendro)

data(mtcars)
x <- as.matrix(scale(mtcars))
dd.col <- as.dendrogram(hclust(dist(x)))
col.ord <- order.dendrogram(dd.col)

dd.row <- as.dendrogram(hclust(dist(t(x))))
row.ord <- order.dendrogram(dd.row)

xx <- scale(mtcars)[col.ord, row.ord]
xx_names <- attr(xx, "dimnames")
df <- as.data.frame(xx)
colnames(df) <- xx_names[[2]]
df$car <- xx_names[[1]]
df$car <- with(df, factor(car, levels=car, ordered=TRUE))

mdf <- melt(df, id.vars="car")

Extract dendrogram data and create the plots

ddata_x <- dendro_data(dd.row)
ddata_y <- dendro_data(dd.col)

### Set up a blank theme
theme_none <- theme(
  panel.grid.major = element_blank(),
  panel.grid.minor = element_blank(),
  panel.background = element_blank(),
  axis.title.x = element_text(colour=NA),
  axis.title.y = element_blank(),
  axis.text.x = element_blank(),
  axis.text.y = element_blank(),
  axis.line = element_blank()
  #axis.ticks.length = element_blank()
)

### Create plot components ###    
# Heatmap
p1 <- ggplot(mdf, aes(x=variable, y=car)) + 
  geom_tile(aes(fill=value)) + scale_fill_gradient2()

# Dendrogram 1
p2 <- ggplot(segment(ddata_x)) + 
  geom_segment(aes(x=x, y=y, xend=xend, yend=yend)) + 
  theme_none + theme(axis.title.x=element_blank())

# Dendrogram 2
p3 <- ggplot(segment(ddata_y)) + 
  geom_segment(aes(x=x, y=y, xend=xend, yend=yend)) + 
  coord_flip() + theme_none

Use grid graphics and some manual alignment to position the three plots on the page

### Draw graphic ###

grid.newpage()
print(p1, vp=viewport(0.8, 0.8, x=0.4, y=0.4))
print(p2, vp=viewport(0.52, 0.2, x=0.45, y=0.9))
print(p3, vp=viewport(0.2, 0.8, x=0.9, y=0.4))

这篇关于用ggplot2重现格形树状图的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！