R矩形树状图 treemap

本文介绍了如何使用R语言绘制矩形树状图(treemap),包括简介、简单treemap的绘制、treemap参数解析以及多层结构treemap的展示。示例展示了不同层次结构中矩形面积如何表示数值,并提供了具体的数据和代码示例。

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简介

treemap又叫矩形树状图。通过嵌套可以显示层次结构,不同与一般的树状图,它同时可以通过矩形面积大小显示数值。
这个图片是用treemap包里面的treemap函数自带的demo script画的,显示的是2014年各个国家的人口数量。
在这里插入图片描述

简单treemap

我们先来画一个单层结构的treemap,就是没有嵌套的数据结构。用的数据是从csdn导出的文章访问数据。

                            文章标题 创建日期 访问量 评论数 收藏数
1            R语言气泡图 bubble chart    43896     14      0      0
2              R语言折线图 line chart    43894     28      0      0
3              R语言面积图 area chart    43891     58      0      0
4               R语言条形图 bar chart    43887     25      0      0
5          R语言缺失值 missing values    43884     20      0      0
6                 R语言的点图dot plot    43880     32      0      0
7                  R语言读取excel文件    43878     12      0      0
8                 R语言箱型图 boxplot    43867      7      0      0
9    
### 使用树状图Treemap)可视化表示丰度 树状图Treemap)是一种有效的空间填充层次结构数据的可视化方法,特别适用于展示分类数据及其相对比例。它通过矩形区域的面积来表示数值大小,颜色可以用来编码其他维度的信息,比如类别或子类别的差异。 在 R 语言中,`treemapify` 和 `ggplot2` 是两个常用的包,可用于创建高质量的树状图。以下是基于这些工具的具体实现方式: #### 实现步骤说明 1. **准备数据**:确保数据集包含至少三个字段——类别名称、父级类别(如果存在)、以及对应的丰度值。 2. **加载必要的库**:使用 `library()` 函数导入所需的 R 包。 3. **绘制图表**:调用相应的函数生成树状图,并调整参数以优化视觉效果。 #### 示例代码 以下是一个完整的 R 脚本示例,演示如何利用 `treemapify` 绘制丰度数据的树状图: ```r # 安装并加载所需包 if (!require(treemapify)) install.packages("treemapify") if (!require(ggplot2)) install.packages("ggplot2") library(treemapify) # 创建样本数据框 data <- data.frame( Category = c("A", "B", "C", "D"), Parent = c("Root", "Root", "A", "B"), # 如果有层级关系可指定父节点 Abundance = c(40, 60, 25, 35), ColorGroup = factor(c("Reds", "Blues", "Greens", "Yellows")) ) # 绘制 Treemap 图 ggplot(data, aes(area = Abundance, fill = ColorGroup, label = Category)) + geom_treemap() + geom_treemap_text(colour = "white", place = "centre") + scale_fill_brewer(palette = "Set3") + # 设置配色方案 theme_void() ``` 上述脚本中的关键部分解释如下: - 数据帧定义了四个主要字段:`Category` 表示每个单元格的名字;`Parent` 描述其所属上级组别(对于简单的单层情况可以直接省略此列);`Abundance` 存储实际测量到的数量或者百分比等指标;最后 `ColorGroup` 提供了一种额外的颜色映射逻辑以便区分不同类型的数据点[^2]。 #### 结果解读 运行以上程序后会得到一张清晰明了的树状图,在其中每一个矩形代表特定的一个类别,它的尺寸由该类别的总数量决定,而色调反映了预设好的分组信息。这样的布局有助于快速识别哪些项目占据主导地位以及它们之间可能存在的关联性。 #### 注意事项 当处理非常复杂的大规模多层次嵌套型数据时,应考虑性能因素并对输入文件做适当简化以免造成渲染困难。此外还可以探索更多高级选项来自定义样式,例如边框线宽、字体大小等等。
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