geomnet | 这样惊艳的网络图一键搞定，真好用...

geomnet | 这样惊艳的网络图一键搞定，真好用... by DataCharm

前言

一、「geomnet」-高效绘制网络结构图~~
二、可视化学习圈子是干什么的？
三、系统学习可视化
四、猜你喜欢

前言

我们的数据可视化课程已经上线啦！！目前课程的主要方向是科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法，后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。课程免费新增，这点绝对良心！

我们第一个数据可视化交流圈子也已经上线了，主要以我的第一本书籍《科研论文配图绘制指南-基于Python》为基础进行拓展，提供「课堂式」教学视频，还有更多拓展内容，可视化技巧远超书籍本身，书籍修正和新增都会分享到圈子里面~~

参与课程或者圈子的你将获取到：学员答疑、可视化资源分享、可视化技巧补充、可视化业务代做(学员和甲方对接)、副业交流、提升认知等等。

「geomnet」-高效绘制网络结构图~~

今天在查找资料的时候，发现了一个绘制网络结构图特别简单的可视化工具-「geomnet」，下面就简单介绍一下这个工具~

geomnet包介绍

geomnet是一个建立在最新的 ggplot2 主要版本之上的软件包。
它提供了一个名为geom_net() 的 ggplot2 geom，用于可视化图形和网络。
它还包含了stat_net() 函数，用于使用sna软件包计算网络布局。
最后，它还提供了geom_circle() 函数，用于使用 ggplot2绘制圆形。

geomnet包安装

直接使用devtools方法安装最新版本的geomnet，如下：

devtools::install_github("sctyner/geomnet")

geomnet包可视化案例

library(dplyr)
library(geomnet)
data(theme_elements)
# data step
TEnet <- fortify(as.edgedf(theme_elements$edges[,c("parent", "child")]), theme_elements$vertices)
# create a degree variable for use later
TEnet <- TEnet %>%
  group_by(from_id) %>%
  mutate(degree = sqrt(10 * n() + 1))
# plot
ggplot(data = TEnet,
       aes(from_id = from_id, to_id = to_id)) +
  geom_net(layout.alg = "fruchtermanreingold",
    aes(fontsize = degree), directed = TRUE,
    labelon = TRUE, size = 1, labelcolour = 'black',
    ecolour = "grey70", arrowsize = 0.5,
    linewidth = 0.5, repel = TRUE) +
  theme_net() +
  xlim(c(-0.05, 1.05))

library(geomnet)
data(blood)
ggplot(data = blood$edges, aes(from_id = from, to_id = to)) +
  geom_net(colour = "darkred", layout.alg = "circle", labelon = TRUE,
           size = 15, directed = TRUE, vjust = 0.5, labelcolour = "grey80",
           arrowsize = 1.5, linewidth = 0.5, arrowgap = 0.05,
           selfloops = TRUE, ecolour = "grey40") +
  theme_net()

还可以分面绘制网络结构图：


ggplot(data = emailnet, aes(from_id = from, to_id = to_id)) +
  geom_net(aes(colour= CurrentEmploymentType), linewidth=0.5, fiteach=FALSE) +
  scale_colour_brewer(palette="Set2") +
  facet_wrap(~day, nrow=2) + theme(legend.position="bottom")


data(football)
ftnet <- fortify(as.edgedf(football$edges), football$vertices)

p <- ggplot(data=ftnet, aes(from_id=from_id, to_id=to_id))
p + geom_net(aes(colour=value), linewidth=0.75, size=4.5, ecolour="grey80") +
  scale_colour_brewer("Conference", palette="Paired") + theme_net() +
  theme(legend.position="bottom")

更多关于geomnet包的语法和可视化案例，可参考：geomnet包官网^[1]

可视化学习圈子是干什么的？

可视化学习圈子是书籍「科研论文配图绘制指南-基于Python」一书的学下圈子：主要通过以下几个方面，给大家带来比纸质书籍更丰富的学习内容：

视频教学，和读者零距离互动交流
及时修正勘误和定期新增绘制知识点
拓展衍生，绘图知识点远超书籍本身
直播视频+拓展资料+答疑，学习更高效

「PS」：我们直播教学内容为课堂式教学，原作者带着大家对书籍一章、一节、一页的进行教学。而且直播的视频都会通过剪辑后整理成课程，圈子中的同学可以免费、反复观看。当然，新增内容和定期答疑，直播也是如此。

为何会有这个书籍学习社群？无门槛的微信群难免会鱼龙混杂，问题和质量都无法得到保证，而且一些关键问题经常被淹没，且没有沉淀价值。
随着添加我微信的人日益增多，向我提问的人也越来越多，随便回答一下就太不负责任了；不回答也不是很好；如果都仔细回答，我也有自己的工作并且确实很忙，真的有点心有余而力不足！所以我才会建立这么一个渠道来沉淀我的可视化技巧和分享经验，以及给大家提供一个坚持学习的平台。

微信扫码下方二维码即可参与我们的书籍学习圈子啦：

系统学习可视化

当然，在学习数据可视化的道路上，你也有很多问题得不到解答，也可以加入我们的可视化课程(可视化系列课程推文)后，在学员群里和大家一起谈论，一起进步，或者直接向我提问。如果我觉得你的问题很具有普适性，我会把它写成文章发布在公众号上，让更多人看到，有关我们数据可视化系列课程的服务内容，可以参考下面的阅读原文。