library(packcircles) # for packing circles
library(tidyverse) # for data manipulation and visualization
library(viridis) # for color palettes
library(ggiraph) # for interactive plots
library(ggraph) # for graph visualization
library(igraph) # for graph manipulation
# remotes::install_github("jeromefroe/circlepackeR")
library(circlepackeR) # for interactive circle packing
library(data.tree)library(packcircles) # 加载 packcircles 包，用于圆形打包
library(ggplot2) # 加载 ggplot2 包，用于绘图
# 创建数据框，包含分组名称和对应的数值
data <- data.frame(
group = paste("Group", letters[1:20]), # 生成 20 个分组名
value = sample(seq(1, 100), 20) # 随机生成 20 个 1~100 之间的数值
)
# 生成圆形打包布局，返回每个圆的中心坐标 (x, y) 和半径 (radius)
# sizetype='area' 表示半径根据面积成比例分配
packing <- circleProgressiveLayout(data$value, sizetype = 'area')
# 将打包信息（中心坐标和半径）合并到原始数据框中
data <- cbind(data, packing)
# 检查半径与数值的关系（可选）
# plot(data$radius, data$value)
# 根据每个圆的中心和半径，生成用于绘制圆形的多边形顶点坐标
# npoints=50 表示每个圆用 50 个点近似
dat.gg <- circleLayoutVertices(packing, npoints = 50)
# 绘制圆形打包图
ggplot() +
# 绘制圆形多边形（气泡）
geom_polygon(
data = dat.gg,
aes(x, y, group = id, fill = as.factor(id)),
colour = "black", alpha = 0.6
) +
# 在每个圆心添加文本标签，并根据 value 控制字体大小
geom_text(
data = data,
aes(x, y, size = value, label = group)
) +
scale_size_continuous(range = c(1, 4)) + # 设置字体大小范围
# 设置主题为无坐标轴、无背景
theme_void() +
theme(legend.position = "none") + # 不显示图例
coord_equal() # 保持 x、y 轴比例相等
使用自定义调色板（magma）进行圆形打包可视化:
# 使用 ggplot2 绘制圆形打包图，并自定义颜色
ggplot() +
# 绘制圆形多边形（气泡），每个圆用不同颜色填充
geom_polygon(
data = dat.gg,
aes(x, y, group = id, fill = as.factor(id)), # 按 id 分组并填充颜色
colour = "black", # 圆边界为黑色
alpha = 0.6 # 设置透明度
) +
# 使用 viridis 包中的 magma 调色板为每个圆分配颜色
scale_fill_manual(values = magma(nrow(data))) +
# 在每个圆心添加文本标签，字体大小与 value 成比例
geom_text(
data = data,
aes(x, y, size = value, label = group)
) +
scale_size_continuous(range = c(1, 4)) + # 设置字体大小范围
theme_void() + # 去除坐标轴和背景
theme(legend.position = "none") + # 不显示图例
coord_equal() # 保持 x、y 轴比例相等
使用渐变色（BuPu 调色板）根据 value 显示圆形打包图:
# 首先，将每个分组的 value 添加到 dat.gg 数据框中。
# 由于每个圆形多边形由 51 个点近似（npoints=50，首尾闭合），所以每个 value 需要重复 51 次。
dat.gg$value <- rep(data$value, each = 51)
# 绘制圆形打包图
ggplot() +
# 绘制圆形多边形（气泡），根据 value 使用渐变色填充
geom_polygon(
data = dat.gg,
aes(x, y, group = id, fill = value), # 按 value 渐变填充
colour = "black", # 边界为黑色
alpha = 0.6 # 设置透明度
) +
scale_fill_distiller(palette = "BuPu", direction = 1) + # 使用 BuPu 调色板
# 在每个圆心添加文本标签，字体大小与 value 成比例
geom_text(
data = data,
aes(x, y, size = value, label = group)
) +
scale_size_continuous(range = c(1, 4)) + # 设置字体大小范围
# 设置主题为无坐标轴、无背景
theme_void() +
theme(legend.position = "none") + # 不显示图例
coord_equal() # 保持 x、y 轴比例相等
通过 theme() 函数及其 plot.background() 参数更改背景:
# 使用 ggplot2 绘制圆形打包图，并设置黑色背景和自定义标题
ggplot() +
# 绘制圆形多边形（气泡），根据 value 使用渐变色填充
geom_polygon(
data = dat.gg,
aes(x, y, group = id, fill = value), # 按 value 渐变填充
colour = "grey", # 边界为灰色
alpha = 0.6, # 设置透明度
size = .5 # 边界线宽
) +
scale_fill_distiller(palette = "Spectral", direction = 1 ) + # 使用 Spectral 调色板
# 在每个圆心添加标签，字体大小与 value 成比例
geom_label(
data = data,
aes(x, y, size = value, label = group) # 标签内容为分组名
) +
scale_size_continuous(range = c(1, 4)) + # 设置字体大小范围
# 设置主题为无坐标轴、无背景，并自定义背景和标题颜色
theme_void() +
theme(
legend.position = "none", # 不显示图例
plot.background = element_rect(fill = "black"), # 设置背景为黑色
plot.title = element_text(color = "white") # 标题字体为白色
) +
coord_equal() + # 保持 x、y 轴比例相等
ggtitle("A custom circle packing with\nblack background") # 添加标题
# 创建数据框，包含分组名称和对应的数值
data <- data.frame(
group = paste("Group", letters[1:20]),
value = sample(seq(1, 100), 20)
)
# 生成布局
packing <- circleProgressiveLayout(data$value, sizetype = 'area')
packing$radius <- 0.95 * packing$radius # 让直径小于 1, 留有空隙
data <- cbind(data, packing)
dat.gg <- circleLayoutVertices(packing, npoints = 50)
# 使用 ggplot2 绘制圆形打包图，采用 viridis 调色板
ggplot() +
# 绘制圆形多边形（气泡），每个圆用不同颜色填充
geom_polygon(
data = dat.gg, # 多边形顶点数据
aes(x, y, group = id, fill = id), # 按 id 分组并填充颜色
colour = "black", # 边界为黑色
alpha = 0.6 # 设置透明度
) +
scale_fill_viridis() + # 使用 viridis 调色板
# 在每个圆心添加文本标签，字体大小与 value 成比例
geom_text(
data = data, # 圆心及标签数据
aes(x, y, size = value, label = group), # 设置圆心坐标、字体大小和标签内容
color = "black" # 标签字体颜色为黑色
) +
theme_void() + # 去除坐标轴和背景
theme(legend.position = "none") + # 不显示图例
coord_equal() # 保持 x、y 轴比例相等
使用 ggiraph::girafe() 函数生成交互式圆形打包图，悬停查看详细信息:
# 加载所需包
library(packcircles) # 用于圆形打包布局
library(ggplot2) # 用于绘图
library(viridis) # 用于配色
library(ggiraph) # 用于交互式图形
# 创建数据框，包含分组名称和对应的数值
data <- data.frame(
group = paste(
"Group_",
sample(letters, 70, replace = TRUE), # 随机生成 70 个字母
sample(letters, 70, replace = TRUE),
sample(letters, 70, replace = TRUE),
sep = ""
),
value = sample(seq(1, 70), 70) # 随机生成 70 个 1~70 之间的数值
)
# 添加文本列，用于气泡悬停时显示详细信息
data$text <- paste(
"name: ", data$group, "\n",
"value: ", data$value, "\n",
"You can add a story here!"
)
# 生成圆形打包布局，返回每个圆的中心坐标 (x, y) 和半径 (radius)
packing <- circleProgressiveLayout(data$value, sizetype = 'area')
data <- cbind(data, packing)
# 根据每个圆的中心和半径，生成用于绘制圆形的多边形顶点坐标
dat.gg <- circleLayoutVertices(packing, npoints = 50)
# 绘制交互式圆形打包图
p <- ggplot() +
# 绘制交互式圆形多边形（气泡），可悬停显示 tooltip
geom_polygon_interactive(
data = dat.gg,
aes(
x, y, group = id, fill = id,
tooltip = data$text[id], # 悬停显示的文本
data_id = id # 交互用的唯一标识
),
colour = "black", # 边界为黑色
alpha = 0.6 # 设置透明度
) +
scale_fill_viridis() + # 使用 viridis 调色板
# 在每个圆心添加文本标签，去掉 "Group_" 前缀
geom_text(
data = data,
aes(x, y, label = gsub("Group_", "", group)),
size = 2,
color = "black"
) +
theme_void() + # 去除坐标轴和背景
theme(
legend.position = "none",
plot.margin = unit(c(0, 0, 0, 0), "cm") # 去除边距
) +
coord_equal() # 保持 x、y 轴比例相等
# 生成交互式图形
girafe(ggobj = p) # 旧版本用 ggiraph()交互式圆形打包图（circle packing），可悬停显示详细信息
ggraph()library(ggraph) # 用于图形可视化
library(igraph) # 用于图形操作
library(tidyverse)
# 加载 edges 和 vertices 数据，flare 数据集内置于 packcircles 包
edges <- flare$edges # 边数据，描述节点之间的父子关系
# 通常我们还会有一个节点信息表，包含每个节点的属性
vertices <- flare$vertices # 节点数据，包含节点名称、分组等信息
# 使用 igraph 包将边和节点数据转换为图对象
mygraph <- graph_from_data_frame(edges, vertices = vertices)
# 使用 ggraph 包绘制多层级圆形打包图
ggraph(mygraph, layout = 'circlepack') +
geom_node_circle() + # 绘制每个节点的圆
theme_void() # 去除坐标轴和背景
ggraph(mygraph, layout = 'dendrogram', circular = TRUE) +
geom_edge_diagonal() +
theme_void() +
theme(legend.position = "none")
ggraph(mygraph, layout = 'dendrogram', circular = FALSE) +
geom_edge_diagonal() +
theme_void() +
theme(legend.position = "none")
ggraph(mygraph, 'treemap', weight = size) +
geom_node_tile(aes(fill = depth), size = 0.25) +
theme_void() +
theme(legend.position = "none")
ggraph(mygraph, 'partition', circular = TRUE) +
geom_node_arc_bar(aes(fill = depth), size = 0.25) +
theme_void() +
theme(legend.position = "none")
# 使用 ggraph 绘制基础网络图，展示节点与边的关系
ggraph(mygraph) +
# 绘制边（连线），表示节点之间的连接关系
geom_edge_link() +
# 绘制节点（点），表示网络中的各个实体
geom_node_point() +
# 去除坐标轴和背景，使图形更简洁
theme_void() +
# 不显示图例
theme(legend.position = "none")
节点颜色根据深度变化:
# 使用 ggraph 绘制圆形打包图，节点颜色根据深度变化
p <- ggraph(mygraph, layout = 'circlepack', weight=size) +
geom_node_circle(aes(fill = depth)) +
theme_void() +
theme(legend.position="FALSE")
p
p + scale_fill_viridis()
p + scale_fill_distiller(palette = "RdPu") 
适用于层级不特别多的情况
# 仅保留有下级的边（即 to 在 from 中出现）
edges <- flare$edges |>
filter(to %in% from) |>
droplevels()
# 仅保留参与这些边的节点
vertices <- flare$vertices |>
filter(name %in% c(edges$from, edges$to)) |>
droplevels()
# 随机生成每个节点的 size 属性（可根据实际数据调整）
vertices$size <- runif(nrow(vertices))
# 重新构建 igraph 图对象
mygraph <- graph_from_data_frame(edges, vertices = vertices)
# 使用 ggraph 绘制多层级圆形打包图
ggraph(mygraph, layout = 'circlepack', weight = size) +
# 绘制每个节点的圆，颜色根据深度变化
geom_node_circle(aes(fill = depth)) +
# 仅在叶节点（leaf=TRUE）处添加标签，标签内容为 shortName，字体大小与 size 成比例
geom_node_text(aes(
label = shortName, # 标签内容
filter = leaf, # 仅叶节点显示
fill = depth, # 标签颜色与深度一致
size = size # 字体大小与 size 成比例
)) +
theme_void() + # 去除坐标轴和背景
theme(legend.position = "FALSE") + # 不显示图例
scale_fill_viridis() # 使用 viridis 调色板
# 使用 ggraph 绘制多层级圆形打包图，节点颜色根据深度变化，叶节点显示标签
ggraph(mygraph, layout = 'circlepack', weight = size) +
# 绘制每个节点的圆，颜色根据深度变化
geom_node_circle(aes(fill = depth)) +
# 仅在叶节点（leaf=TRUE）处添加标签，标签内容为 shortName，字体大小与 size 成比例
geom_node_label(
aes(
label = shortName, # 标签内容为节点的 shortName
filter = leaf, # 仅叶节点显示标签
size = size # 字体大小与 size 成比例
)
) +
theme_void() + # 去除坐标轴和背景
theme(legend.position = "FALSE") + # 不显示图例
scale_fill_viridis() # 使用 viridis 调色板
隐藏1个或多个外层大圈:
# 使用 packcircles 包内置的 flare 数据集，包含层级结构的边和节点信息
edges = flare$edges # 边数据，描述父子关系
vertices = flare$vertices # 节点数据，包含节点属性
# 构建 igraph 图对象
mygraph <- graph_from_data_frame(edges, vertices = vertices)
# 绘制多层级圆形打包图，隐藏最外层大圈（depth=0 填充为白色）
ggraph(mygraph, layout = 'circlepack', weight = size) +
# 绘制每个节点的圆，填充和边框颜色根据深度分组
geom_node_circle(aes(fill = as.factor(depth), color = as.factor(depth))) +
# 设置不同深度的填充颜色，最外层（depth=0）为白色，其余用 viridis 调色板
scale_fill_manual(
values = c(
"0" = "white", # 最外层隐藏
"1" = viridis(4)[1], # 第一层
"2" = viridis(4)[2], # 第二层
"3" = viridis(4)[3], # 第三层
"4" = viridis(4)[4] # 第四层
)
) +
# 设置不同深度的边框颜色，最外层为白色，其余为黑色
scale_color_manual(
values = c(
"0" = "white", # 最外层隐藏
"1" = "black",
"2" = "black",
"3" = "black",
"4" = "black"
)
) +
theme_void() + # 去除坐标轴和背景
theme(legend.position = "FALSE") # 不显示图例
# 使用 ggraph 绘制多层级圆形打包图，隐藏最外层和第二层大圈
ggraph(mygraph, layout = 'circlepack', weight = size) +
# 绘制每个节点的圆，填充和边框颜色根据深度分组
geom_node_circle(aes(fill = as.factor(depth), color = as.factor(depth))) +
# 设置不同深度的填充颜色，前两层（depth=0,1）为白色，其余用 magma 调色板
scale_fill_manual(
values = c(
"0" = "white", # 最外层隐藏
"1" = "white", # 第二层隐藏
"2" = magma(4)[2], # 第三层
"3" = magma(4)[3], # 第四层
"4" = magma(4)[4] # 第五层
)
) +
# 设置不同深度的边框颜色，前两层为白色，其余为黑色
scale_color_manual(
values = c(
"0" = "white", # 最外层隐藏
"1" = "white", # 第二层隐藏
"2" = "black",
"3" = "black",
"4" = "black"
)
) +
theme_void() + # 去除坐标轴和背景
theme(legend.position = "FALSE") # 不显示图例
# 加载 data.tree 包，用于树结构操作
library(data.tree)
# 重新加载边和节点数据
edges <- flare$edges
vertices <- flare$vertices
# 将边数据转换为树结构，便于获取每个节点的层级信息
tree <- FromDataFrameNetwork(edges)
# 获取每个节点的名称和层级，并合并到原始节点数据框
mylevels <- data.frame(
name = tree$Get('name'), # 节点名称
level = tree$Get("level") # 节点层级（根节点为1）
)
vertices <- vertices %>%
left_join(., mylevels, by = c("name" = "name"))
# 仅为 level=2 的节点添加标签，其余节点标签为 NA
vertices <- vertices %>%
mutate(new_label = ifelse(level == 2, shortName, NA))
# 构建 igraph 图对象
mygraph <- graph_from_data_frame(edges, vertices = vertices)
# 绘制多层级圆形打包图
ggraph(mygraph, layout = 'circlepack', weight = size) +
# 绘制每个节点的圆，填充和边框颜色根据深度分组
geom_node_circle(aes(fill = as.factor(depth), color = as.factor(depth))) +
# 设置不同深度的填充颜色，最外层为白色，其余用 viridis 调色板
scale_fill_manual(values = c(
"0" = "white",
"1" = viridis(4)[1],
"2" = viridis(4)[2],
"3" = viridis(4)[3],
"4" = viridis(4)[4]
)) +
# 设置不同深度的边框颜色，最外层为白色，其余为黑色
scale_color_manual(values = c(
"0" = "white",
"1" = "black",
"2" = "black",
"3" = "black",
"4" = "black"
)) +
# 仅为 new_label 非 NA 的节点添加标签（即 level=2 的节点）
geom_node_label(aes(label = new_label), size = 4) +
# 去除坐标轴和背景，设置无图例和无边距
theme_void() +
theme(
legend.position = "FALSE",
plot.margin = unit(rep(0, 4), "cm")
)
circlePacker 包可以用来创建交互式和可缩放圆形堆积图
# 加载 circlepackeR 包，用于创建可缩放的交互式圆形打包图
library(circlepackeR)
# 构建一个嵌套数据框，包含多层级结构信息
data <- data.frame(
root = rep("root", 15), # 根节点
group = c(rep("group A", 5), rep("group B", 5), rep("group C", 5)), # 一级分组
subgroup = rep(letters[1:5], each = 3), # 二级分组
subsubgroup = rep(letters[1:3], 5), # 三级分组
value = sample(seq(1:15), 15) # 每个叶节点的数值
)
# 使用 data.tree 包将数据转换为树结构
library(data.tree)
# 构建 pathString 字段，格式为 root/group/subgroup/subsubgroup
data$pathString <- paste(
"world", # 根节点名称
data$group, # 一级分组
data$subgroup, # 二级分组
data$subsubgroup, # 三级分组
sep = "/"
)
# 转换为树结构对象
population <- as.Node(data)
# 绘制可缩放的交互式圆形打包图
# color_min 和 color_max 可自定义颜色范围
circlepackeR(
population, # 层级结构数据
size = "value", # 用于圆面积的数值字段
color_min = "hsl(56,80%,80%)", # 最小值对应的颜色
color_max = "hsl(341,30%,40%)" # 最大值对应的颜色
)可缩放交互式多层级圆形打包图（circle packing），使用 circlepackeR 包
# 加载 circlepackeR 包，用于绘制交互式圆形打包图
library(circlepackeR)
# 加载 ggraph 包（本例未直接用到，但常用于网络可视化）
library(ggraph)
# 使用 packcircles 包内置的 flare 数据集，获取边列表
data_edge <- flare$edges
# 提取每个节点名称的最后一级（去掉前面的分层前缀），便于后续分层
data_edge$from <- gsub(".*\\.", "", data_edge$from)
data_edge$to <- gsub(".*\\.", "", data_edge$to)
# head(data_edge) # 查看处理后的边列表
# 加载 data.tree 包，用于将边列表转换为树结构
library(data.tree)
# 将边列表转换为树结构对象
data_tree <- FromDataFrameNetwork(data_edge)
# 将树结构转换为嵌套数据框，提取每一层的名称
data_nested <- ToDataFrameTree(
data_tree,
level1 = function(x) x$path[2], # 第一层
level2 = function(x) x$path[3], # 第二层
level3 = function(x) x$path[4], # 第三层
level4 = function(x) x$path[5] # 第四层
)[-1, -1] # 去除根节点和第一列（树结构自带的 name）
# 去除包含 NA 的行，只保留完整路径
data_nested <- na.omit(data_nested)
# 构建 pathString 字段，格式为 roots/level1/level2/level3/level4
data_nested$pathString <- paste(
"roots",
data_nested$level1,
data_nested$level2,
data_nested$level3,
data_nested$level4,
sep = "/"
)
# 设置每个叶节点的 value（圆面积），此处统一为 1
data_nested$value = 1
# 将嵌套数据框转换为树结构对象
data_Node <- as.Node(data_nested)
# 使用 circlepackeR 绘制可缩放的多层级圆形打包图
circlepackeR(data_Node, size = "value")将 edge list 转换为嵌套结构并用 circlepackeR 绘制多层级圆形打包图