R语言学习VennDiagram包绘制韦恩图示例

Aure ·
更新时间:2024-11-13
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引言

一 需要安装和导入的包

二 使用函数及参数

三 知道各个数据集的个数以及重叠(交叉)的个数

2.1 两个已知数据集的韦恩图

2.2 三个已知数据集的韦恩图

四 根据数据集合绘制韦恩图

4.1 四个数据集合

4.2 五个数据集合

引言

本版块会持续分享一些常用的结果展示的图形。

在得到数据之后,我们经常会用到维恩图来展示各个数据集之间的重叠关系。本文简单的介绍R语言中的VennDiagram包绘制数据集的维恩图。

一 需要安装和导入的包 install.packages("VennDiagram") library(grid) library(VennDiagram) 二 使用函数及参数

所有参数说明点击下载

可以看到参数有很多,不用担心,下文的例子会给出常用的调整参数以及说明。

三 知道各个数据集的个数以及重叠(交叉)的个数 2.1 两个已知数据集的韦恩图 # 圆的大小不会根据数据量多少改变 venn.plot <- draw.pairwise.venn(80, 30, 10, c("First", "Second"), scaled =FALSE) grid.draw(venn.plot)

# 圆的大小根据数据量多少改变

venn.plot <- draw.pairwise.venn(80, 30, 10, c("First", "Second"))

grid.draw(venn.plot)

#调整参数进行图形优化

venn.plot <- draw.pairwise.venn( area1 = 80, #区域1的数 area2 = 30, #区域2的数 cross.area = 2, #重叠的个数 category = c("First", "Second"),#分类命名 fill = c("blue", "red"),#1 2 区域分别的填充颜色 lty = "blank", #1 2 区域的边框线类型 cex = 2, #1 2 区域内部数字的字体大小 cat.cex = 2, # 分类名称的字体大小 cat.dist = 0.09, #分类名称距离边的距离 实际调整 cat.just = list(c(-1, -1), c(1, 1)), #分类名称的位置 ,圈内或者圈外 ext.pos = 30, #线的角度 默认是正上方12点位置 ext.dist = -0.05, #外部线的距离 跟根据圆圈的大小适当调整 ext.length = 0.85, #外部线长度 ext.line.lwd = 2, #外部线的宽度 ext.line.lty = "dashed" ) #外部线为虚线); grid.draw(venn.plot)

2.2 三个已知数据集的韦恩图 venn.plot <- draw.triple.venn(area1 = 80,area2 = 70,area3 = 50,n12 = 38,n23 = 18,n13 = 28,n123 = 8,category = c("First", "Second", "Third"),fill = c("blue", "red", "green"),lty = "blank",cex = 2,cat.cex = 2,cat.col = c("blue", "red", "green")) grid.draw(venn.plot) 四 根据数据集合绘制韦恩图 4.1 四个数据集合 A <- sample(1:1000, 500, replace = FALSE); B <- sample(1:1000, 600, replace = FALSE); C <- sample(1:1000, 700, replace = FALSE); D <- sample(1:1000, 800, replace = FALSE); E <- sample(1:1000, 900, replace = FALSE); venn.plot <- venn.diagram(#数据列表 x = list(A = A,B = B,C = C,D = D), filename = "Venn_4set.tiff", #保存路径 col = "transparent", #指定图形的圆周边缘颜色 transparent 透明 fill = c("blue", "green", "yellow", "grey50"), #填充颜色 alpha = 0.50, #透明度 label.col = c("orange", "white", "grey50", "white","white", "white", "white", "white", "darkblue", "white","white", "white", "white", "darkgreen", "white"), cex = 1.2, #每个区域label名称的大小 cat.col = c("darkblue", "darkgreen", "orange", "grey50"), #分类颜色 cat.cex = 1.2, #每个分类名称大小 cat.dist = 0.07, cat.pos = 0, # cat.fontfamily = "serif", #分类字体 rotation.degree = 270, #旋转角度 margin = 0.2 )

4.2 五个数据集合 venn.plot <- venn.diagram( x = list( A = A, B = B, C = C, D = D, E = E ), filename = "Venn_5set.tiff", col = "black", fill = c("dodgerblue", "goldenrod1", "darkorange1", "seagreen3", "orchid3"), alpha = 0.50, cat.col = c("darkblue", "darkgreen", "orange", "grey50","purple"), cat.cex = 1.5, cat.fontface = "bold", margin = 0.05);

VennDiagram函数包最大能绘制5个数据集合的韦恩图,可以看到已经有点乱了,当更多集合的时候,可以使用之前分享的R|UpSet-集合可视化进行绘制。

韦恩图,走你。

以上就是R语言学习VennDiagram包绘制韦恩图示例的详细内容,更多关于R语言VennDiagram绘制韦恩图的资料请关注软件开发网其它相关文章!



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