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R语言的ggplot2做共线性结果可视化

发表于：2025-01-31 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2025年01月31日，本篇内容主要讲解"R语言的ggplot2做共线性结果可视化"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"R语言的ggplot2做共线性结果可视化"吧!今天

千家信息网最后更新 2025年01月31日R语言的ggplot2做共线性结果可视化

本篇内容主要讲解"R语言的ggplot2做共线性结果可视化"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"R语言的ggplot2做共线性结果可视化"吧!

今天有人问到了下面这幅图应该如何实现，自己还真没有思路

去找了找 ggplot2 做弦图（chord plot）的资料，没有找到。猜测这个图可能是借助 circlize 包实现的，比如这个链接里的代码 https://www.r-graph-gallery.com/122-a-circular-plot-with-the-circlize-package.html 最终的效果是

image.png

这个图的外面两圈和推文开头的就有点像了。circlize这个R包还得好好学一下

找资料的时候发现了另外一个比较有用的函数，是ggforce 这个包里的 geom_diagonal_wide() 函数，感觉如果用来展示共线性分析的结果非常合适，它最终的效果是

代码

library(ggforce)
data <- data.frame(
  x = c(1, 2, 2, 1, 2, 3, 3, 2),
  y = c(1, 2, 3, 2, 3, 1, 2, 5),
  group = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2)
)

ggplot(data) +
  geom_diagonal_wide(aes(x, y, group = group),
                     color="red",
                     fill="green",
                     alpha=0.2)+
  theme_bw()+
  theme(panel.grid = element_blank())

image.png

画两个矩形当做染色体

df1 <- data.frame(
  x = c(1,156123,156123,1,1,156342,156342,1),
  y = c(5.8,5.8,6,6,1,1,1.2,1.2),
  group = c(rep("Chr01",4),rep("Chr02",4))
)
df1

ggplot() +
  geom_diagonal_wide(data=df1,
                     aes(x, y, group = group,fill=group),
                     alpha=0.5,color="black")+
  theme_bw()+
  theme(panel.grid = element_blank())

image.png

如果有一个共线性区域的话

df1 <- data.frame(
  x = c(1,156123,156123,1,1,156342,156342,1),
  y = c(5.8,5.8,6,6,1,1,1.2,1.2),
  group = c(rep("Chr01",4),rep("Chr02",4))
)
df1

df2 <- data.frame(
  x = c(1000,11000,5000,90000),
  y = c(5.8,5.8,1.2,1.2),
  group = "A"
)
ggplot() +
  geom_diagonal_wide(data=df1,
                     aes(x, y, group = group,fill=group),
                     alpha=0.5,color="black")+
  geom_diagonal_wide(data=df2,
                     aes(x, y, group = group),
                     alpha=0.2,color="black",
                     fill="blue")+
  theme_minimal()+
  theme(panel.grid = element_blank(),
        axis.title = element_blank(),
        axis.text = element_blank())