使用R包在地图上绘制网络连接

阅读数: 次 2020-08-04

地理网络图与传统的网络图不同，当引用地理位置进行节点网络可视化时，需要将这些节点放置在地图上，然后绘制他们之间的连结

首先准备需要的R包，当需要一次性加载多个R包时，我们可以利用pacman，它整合了library包中的一些相关函数，利用pacman包中的p_load函数可以自动加载需要的R包，如果没有找到则会自动安装缺失的R包。这样我们就不用写很多行library命令了，从而使代码变得简单些。
这个R包个人强烈安利，可以帮助记性不好的小伙伴们来调用R包，但是可惜的是，这个R包并不支持安装Bioconductor里面的R包，唉。

开始准备数据和加载R包

1 2	$ library(pacman) $ p_load(assertthat,tidyverse,ggraph,igraph,ggmap)

然后我们需要给一个国家的经纬度信息，格式如下：

$ id    Longtitude    Latitude    Name    Address
$ 1    133.775136    -25.274398    Australia    Oceania
$ 2    -51.925282    -14.235004    Brazil    South America
$ 3    104.195397    35.86166    China    Asia
$ 4    15.802498    11.820553    Egypt    Africa
$ 5    2.213749    46.227638    France    Europe
$ 6    -102.552784    23.634501    Mexico    Central America
$ 7    -95.712891    37.09024    USA    North America

最后我们需要提供一个国家之间的连接关系和连接强度文件，格式如下：

$ from    to    N1    N2    Total    category
$ 5    6    4    0    4    1
$ 5    4    15    3    18    1
$ 5    2    32    8    40    1
$ 5    1    33    17    50    1
$ 5    3    41    30    71    1
$ 5    7    65    49    114    1
$ 3    4    3    0    3    1
$ 3    1    14    7    21    1
$ 3    7    19    21    40    1
$ 7    2    11    0    11    1
$ 7    1    7    7    14    1
$ 7    4    1    0    1    1
$ 2    1    1    0    1    1
$ 2    4    1    0    1    1
$ 2    3    2    0    2    1
$ 1    6    1    0    1    1
$ 1    4    1    0    1    1

开始画图

二话不说，让我们开始加载数据开搞

$ #load data
$ nodes <-read.table("related.csv",header=TRUE,sep=",")
$ edges <- read.table("country.info",header=TRUE,sep="\t")
$ (g <- graph_from_data_frame(edges, directed = FALSE, vertices = nodes))
$ edges_for_plot <- edges%>%
  inner_join(nodes%>%select(id, Longtitude, Latitude),by=c("from"="id"))%>%
  rename(x=Longtitude, y=Latitude)%>%
  inner_join(nodes%>%select(id,Longtitude,Latitude),by=c("to"="id"))%>%
  rename(xend=Longtitude,yend=Latitude)
$ # check data
$ assert_that(nrow(edges_for_plot)==nrow(edges))
```r

加载完数据，我们开始生成图层
首先我们需要画一个背景和地图
```r
$ maptheme <- theme(
  panel.grid = element_blank(),
  axis.text = element_blank(),
  axis.ticks = element_blank(),
  axis.title = element_blank(),
  legend.position = "bottom",
  panel.background = element_rect(fill="#FFFFFF"),
  plot.margin = unit(c(0,0,0.5,0),"cm")
)
$ country_shape <- geom_polygon(aes(x=long, y=lat, group=group),
                              data=map_data("world"),
                              fill="#EEEEEE", color="#EEEEEE",size=0.1)
mapcoords <- coord_fixed(xlim=c(-150,180), ylim=c(-55,80))
theme_transp_overlay <- theme(
  panel.background = element_rect(fill="transparent",color=NA),
  plot.background = element_rect(fill="transparent",color=NA)
)
$ (p_base <- ggplot() + country_shape + mapcoords + maptheme)

让我们再来把国家的点标注在地图上显示出来

$ (p_nodes <- ggplot(nodes) +
    geom_point(aes(x = Longtitude, y = Latitude),
               shape = 21, fill = "#ff3366", color = "#ff3366",size=1,alpha=0.75,   # draw nodes
               stroke = 1) +
    scale_size_continuous(guide = FALSE, range = c(1, 6))+
    mapcoords + maptheme + theme_transp_overlay)
$ #ymin=-74 is used for correcting the  latitude and longtitude ,also there are xmin if you want

现在我们将点之间的连线标注出来

$ (p_edges <- ggplot(edges_for_plot)+
    geom_curve(aes(x=x,y=y,xend=xend,yend=yend,color="#FE0000",size=Total), # draw edges as arcs
               curvature = 0.15,alpha=1)+
    scale_size_continuous(guide = FALSE, range = c(1,6)) + # scale for edge widths
    mapcoords + maptheme + theme_transp_overlay +
    theme(legend.position = c(0.5, -0.1),
          legend.direction = "horizontal"))

最后，让我们将这些图层组合起来

1
2
3

$ (p <- p_base+
  annotation_custom(ggplotGrob(p_edges), ymin = -74)+
  annotation_custom(ggplotGrob(p_nodes), ymin = -74))

参考资料：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/88921255