重要提示：數據和代碼獲取：請查看主頁個人信息！！！

載入R包

rm(list=ls())
pacman::p_load(tidyverse,assertthat,igraph,purrr,ggraph,ggmap)

網絡節點和邊數據

nodes <- read.csv('nodes.csv', row.names = 1)
edges <- read.csv('edges.csv', row.names = 1)

節點數據權重計算

g <- graph_from_data_frame(edges, directed = FALSE, vertices = nodes)
nodes_for_plot <- nodes %>% mutate(weight = degree(g))

網絡邊和地圖經緯度數據整理

edges_for_plot <- edges %>%inner_join(nodes %>% select(id, lon, lat), by = c('from' = 'id')) %>%rename(x = lon, y = lat) %>%inner_join(nodes %>% select(id, lon, lat), by = c('to' = 'id')) %>%rename(xend = lon, yend = lat) %>% mutate(category = as.factor(category))

edges_for_plot <- edges %>%

• 這行代碼開始了一個管道操作，將 edges 數據框作為輸入。edges 數據框應該包含圖中的邊的信息，例如每條邊的起點和終點。

inner_join(nodes %>% select(id, lon, lat), by = c('from' = 'id'))

• nodes %>% select(id, lon, lat) 首先從 nodes 數據框中選擇 id（節點標識符）、lon（經度）、lat（緯度）這三列。

• inner_join 函數將 edges 數據框與上述選擇的節點數據進行內連接。連接的依據是 edges 中的 from 列與 nodes 中的 id 列相匹配，這樣每條邊的起點都會被賦予對應節點的經緯度信息。

rename(x = lon, y = lat)

• 這行代碼將連接后得到的 lon 和 lat 列重命名為 x 和 y，這通常是為了繪圖方便或符合后續處理的習慣。

inner_join(nodes %>% select(id, lon, lat), by = c('to' = 'id'))

• 類似于前面的操作，這次是將修改過的 edges 數據框再次與節點的經緯度信息進行內連接，但這次連接依據是 edges 中的 to 列與 nodes 中的 id 列。

• 這樣每條邊的終點也被賦予對應節點的經緯度信息。

rename(xend = lon, yend = lat)

• 將第二次連接后得到的 lon 和 lat 列重命名為 xend 和 yend，為繪制起點到終點的直線做準備。

mutate(category = as.factor(category))

• 這行代碼使用 mutate 函數將 category 列轉換為因子（factor）類型。因子類型在 R 中用于表示分類變量，這可能是為了在繪圖或分析時處理邊的類別。

ggplot2出圖

ggplot(nodes_for_plot) + geom_polygon(aes(x = long, y = lat, group = group),data = map_data('world'),fill = "#CECECE", color = "#515151",size = 0.15) +geom_curve(data = edges_for_plot, aes(x = x, y = y, xend = xend, yend = yend, # draw edges as arcscolor = category, size = weight),curvature = 0.33,alpha = 0.5) +scale_size_continuous(guide = FALSE, range = c(0.25, 2)) + # scale for edge widthsgeom_point(aes(x = lon, y = lat, size = weight), ? ? ? ? ? # draw nodesshape = 21, fill = 'white',color = 'black', stroke = 0.5) +scale_size_continuous(guide = FALSE, range = c(1, 6)) + ?  # scale for node sizegeom_text(aes(x = lon, y = lat, label = name), ? ? ? ? ? ? # draw text labelshjust = 0, nudge_x = 1, nudge_y = 4,size = 3, color = "white", fontface = "bold") +coord_fixed() 

?

基礎圖層：

• ggplot(nodes_for_plot): 初始化一個ggplot對象，可能包含一些特定點的節點數據。

• geom_polygon(...): 添加一個多邊形層，這里是使用了世界地圖的數據。aes(x = long, y = lat, group = group)設置了多邊形的坐標和分組。填充顏色設為灰色#CECECE，邊界顏色設為深灰#515151，邊界寬度為0.15。

曲線層：

• geom_curve(...): 添加曲線層，用于繪制邊緣或連接線，具體數據來自edges_for_plot。這里曲線的顏色和寬度通過aes(...)映射到category和weight字段。曲線的彎曲度為0.33，透明度為0.5。

邊緣寬度的比例尺：

• scale_size_continuous(guide = FALSE, range = c(0.25, 2)): 設置曲線寬度的連續比例尺，范圍從0.25到2，不顯示圖例。

點層：

• geom_point(...): 添加點層，用于繪制節點。節點位置通過aes(x = lon, y = lat)設置，大小通過weight控制。點的形狀設為21（帶邊框的圓形），填充顏色為白色，邊框顏色為黑色，邊框寬度為0.5。

節點大小的比例尺：

• scale_size_continuous(guide = FALSE, range = c(1, 6)): 設置節點大小的連續比例尺，范圍從1到6，不顯示圖例。

文本層：

• geom_text(...): 添加文本層，用于繪制節點旁的文本標簽。文本位置通過微調nudge_x和nudge_y設置，水平對齊hjust = 0（左對齊）。文本大小為3，顏色為白色，字體加粗。

坐標系：

• coord_fixed(): 設置一個固定比例的坐標系，確保緯度和經度的比例一致，通常用于地圖數據以保持比例正確。

這段代碼的整體作用是在世界地圖上繪制節點和節點間的連接線，并且附加文本標簽，適用于展示網絡、路徑或者其他地理相關的數據。

映射顏色

ggplot(nodes_for_plot) + geom_polygon(aes(x = long, y = lat, group = group, fill = region), show.legend = F,data = map_data('world'),color = "black",size = 0.15) +geom_curve(data = edges_for_plot, aes(x = x, y = y, xend = xend, yend = yend, # draw edges as arcssize = weight),color = 'black', curvature = 0.33,alpha = 0.5) +scale_size_continuous(guide = FALSE, range = c(0.25, 2)) + # scale for edge widthsgeom_point(aes(x = lon, y = lat, size = weight), ? ? ? ? ? # draw nodesshape = 21, fill = 'white',color = 'black', stroke = 0.5) +scale_size_continuous(guide = FALSE, range = c(1, 6)) + ?  # scale for node sizegeom_text(aes(x = lon, y = lat, label = name), ? ? ? ? ? ? # draw text labelshjust = 0, nudge_x = 1, nudge_y = 4,size = 3, color = "white", fontface = "bold") +coord_fixed(xlim = c(-150, 180), ylim = c(-55, 80)) + theme(panel.grid = element_blank()) +theme(axis.text = element_blank()) +theme(axis.ticks = element_blank()) +theme(axis.title = element_blank()) +theme(legend.position = "right") +theme(panel.grid = element_blank()) +theme(panel.background = element_rect(fill = "#596673")) +theme(plot.margin = unit(c(0, 0, 0.5, 0), 'cm'))

這段代碼相較于前一段代碼有以下幾個主要修改和增加：

1. 多邊形層 (geom_polygon):

   • 增加了fill = region屬性到aes函數中，這表示多邊形的填充顏色現在是基于region字段動態變化的，而不是固定的灰色。

   • 修改了邊框顏色為黑色。

   • 增加了show.legend = F，這表示不顯示圖例，之前的代碼中默認可能顯示圖例。

2. 曲線層 (geom_curve):

   • 去除了曲線的顏色通過aes動態映射，而是設置成了統一的黑色。

   • 去除了曲線寬度的動態映射，只保留了基于weight的大小映射。

3. 坐標系 (coord_fixed):

   • 增加了xlim和ylim參數，這用于設置X軸和Y軸的顯示范圍，可以用于聚焦到地圖的特定部分。

4. 主題設置 (theme):

   • 新增多個

     theme

     函數調用，用于定制圖表的美觀性和可讀性：

     • panel.grid = element_blank()：去除背景的網格線。

     • axis.text = element_blank()和其他相關axis設置：去除坐標軸的文本、刻度、標題等元素，使圖表更為簡潔。

     • legend.position = "right"：設置圖例位置在右側。

     • panel.background = element_rect(fill = "#596673")：設置面板背景顏色為深灰藍色。

     • plot.margin = unit(c(0, 0, 0.5, 0), 'cm')：調整圖表的邊緣空白。

數據和代碼獲取：請查看主頁個人信息