R语言绘制环形树状图

最新推荐文章于 2025-06-21 11:47:36 发布
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R语言绘制环形树状图

1.主要用到dendextend和circlize包绘图；

library(dendextend)
library(circlize)

# 距离矩阵
d <- dist(USArrests)

# 分层聚类树状图
hc <- as.dendrogram(hclust(d))

# 绘制环状系统进化树
circlize_dendrogram(hc,
                    labels_track_height = NA,
                    dend_track_height = 0.4)

在这里插入图片描述
2.更改树状图的位置；

library(dendextend
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08-25 1145
层次聚类是一种常用的聚类算法，它将数据集中的样本逐步聚合成一棵树状结构，形成聚类的层次结构。运行上述代码后，会显示一个树状图窗口，其中每个观测值都表示为树的叶节点，而聚类的合并过程则表示为树的内部节点。树状图的纵轴表示距离或相似性的度量，横轴表示观测值的索引。绘制层次聚类的树状图可以帮助我们可视化聚类结果，并更好地理解数据集中样本的相似性和聚类结构。除了默认的树状图外，我们还可以对树状图进行一些自定义设置。下面我们将介绍如何使用R语言绘制层次聚类的树状图，并提供相应的源代码。函数来可视化层次聚类的树状图。
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用R语言画树状图要用到treemap 和readlx ，这两个包，可以在Rstudio中输入以下代码： ``` install.packages('treemap','readxl','gdata') ``` 在网上把疫情的数据获取到excel中，命名为hong.xls，并将其放在Rstudio中R语的默认目录，录入以下下载。 library(readxl) library(treemap)...
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<think>好的，我现在需要回答用户关于如何在R语言中绘制软件工程分解图的问题。首先，我需要明确用户的需求。分解图通常指的是将复杂系统分解为模块或组件的层次结构图，类似于树状图或结构图。用户可能想要用R来实现这样的可视化。 接下来，我需要回忆R语言中哪些包适合绘制这类图表。常见的图形包有ggplot2，但它主要用于统计图表。树状图或层次结构图可能需要使用专门处理层次数据的包，比如DiagrammeR，这个包允许用R代码生成流程图、树形图等。另外，igraph也是一个处理图结构的包，可以用于绘制网络图或树状结构。此外，Rgraphviz可能也是一个选项，不过可能需要安装Graphviz软件支持。 然后，我需要考虑用户可能需要示例代码。比如，使用DiagrammeR创建分解图的步骤，包括定义节点和边，然后用grViz函数生成图形。或者使用igraph创建树结构，再使用plot函数绘制。此外，可能需要提到如何安装这些包，比如install.packages("DiagrammeR")等。 还需要考虑用户提到的“工程分解图”是否类似于工作分解结构（WBS），这种情况下可能需要更结构化的层次展示，可能需要调整布局算法，比如树状布局或分层布局。 另外，引用中的参考资料是否有相关内容？用户提供的引用[3]提到了流程图的画法，可能相关，但分解图可能不同于流程图。流程图更多是步骤和决策点，而分解图是层次结构。不过，可能可以使用类似的工具符号，比如用节点和连接线表示模块和子模块。 还需要验证这些包是否确实支持生成分解图，可能需要查阅文档或示例。例如，DiagrammeR的官方文档是否有生成层次结构的示例？igraph如何创建树状图？此外，是否需要额外步骤，比如数据格式的转换，例如从数据框转换为图结构。 最后，需要整理步骤，给出具体的代码示例，并推荐合适的工具包，同时确保符合用户要求的格式，比如行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个问题中可能用不上数学公式，但要注意代码块的格式是否正确，用三个反引号包裹，并注明语言类型。 可能还需要提示用户关于布局调整、样式自定义的方法，比如调整节点颜色、形状，连接线的样式等，以增强可读性。另外，可以提到导出图形为图片或PDF的方法，方便用户保存和使用。 总结步骤：确定合适的R包，提供安装命令，编写示例代码，解释代码结构，推荐其他工具作为补充（如Graphviz或在线工具），并引用相关参考资料中的流程图方法，如果有的话。</think>在R语言中绘制软件工程的分解图，可以通过图形化工具包实现层次结构或模块关系的可视化。以下是具体方法和示例代码： --- ### **1. 使用DiagrammeR包绘制分解图** DiagrammeR基于Graphviz语法，支持生成树形结构和流程图，适合表达模块层级关系。 ```R # 安装包 install.packages("DiagrammeR") # 示例代码 library(DiagrammeR) grViz(" digraph decomposition { graph [layout = dot, rankdir = TB] node [shape = rectangle, style = filled, color = lightgrey] '软件系统' -> {'用户界面模块' '数据处理模块' '数据库模块'} '用户界面模块' -> {'登录组件' '仪表盘组件'} '数据处理模块' -> {'算法引擎' '数据清洗'} '数据库模块' -> {'查询优化' '备份服务'} }") ``` - **说明**：通过`grViz`函数定义节点和边，使用`rankdir = TB`（从上到下布局）展示层级。 - **输出效果**：生成树状图，清晰展示模块间的父子关系[^3]。 --- ### **2. 使用igraph包绘制网络结构图** 若分解图需要更灵活的布局（如环形、分层），可借助`igraph`处理图数据： ```R install.packages("igraph") library(igraph) # 定义节点关系 edges <- data.frame( from = c('软件系统', '软件系统', '软件系统', '用户界面模块', '用户界面模块', '数据处理模块', '数据处理模块', '数据库模块', '数据库模块'), to = c('用户界面模块', '数据处理模块', '数据库模块', '登录组件', '仪表盘组件', '算法引擎', '数据清洗', '查询优化', '备份服务') ) # 创建图对象 g <- graph_from_data_frame(edges) # 绘制图形 plot(g, layout = layout_as_tree, vertex.shape = "rectangle", vertex.color = "lightblue", edge.arrow.size = 0.5, main = "软件工程分解图") ``` - **说明**：`layout_as_tree`指定树状布局，`vertex.color`调整节点颜色[^3]。 --- ### **3. 工具推荐** - **DiagrammeR**：适合快速生成结构化图形，语法简单。 - **igraph**：提供更多布局算法和自定义选项。 - **Rgraphviz**：需配合Graphviz安装，适合复杂层级。 - **在线工具补充**：若需交互式编辑，可导出为DOT格式后使用[Graphviz Online](https://dreampuf.github.io/GraphvizOnline/)。 --- ### **扩展应用** - **自定义样式**：通过调整`node`属性（颜色、形状）或`edge`属性（线型、箭头）增强可读性。 - **导出图形**：使用`export_svg()`函数保存为矢量图，或截图保存为PNG/PDF。
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