Как сделать сюжет sunburst в R или Python?

вы даже можете легко создать интерактивную версию с помощью R:

# devtools::install_github("timelyportfolio/sunburstR")

library(sunburstR)
# read in sample visit-sequences.csv data provided in source
# https://gist.github.com/kerryrodden/7090426#file-visit-sequences-csv
sequences <- read.csv(
  system.file("examples/visit-sequences.csv",package="sunburstR")
  ,header=F
  ,stringsAsFactors = FALSE
)

sunburst(sequences)

...и когда вы перемещаете мышь над ним, происходит волшебство:

редактировать
Официальный сайт этого пакета можно найти здесь (со многими примерами!): https://github.com/timelyportfolio/sunburstR

Hat Tip to @timelyportfolio, который создал это впечатляющий кусок кода!

вы можете создать что-то по линиям сюжета sunburst, используя geom_tile С ggplot2 пакета. Давайте сначала создадим некоторые случайные данные:

require(ggplot2); theme_set(theme_bw())
require(plyr)
dat = data.frame(expand.grid(x = 1:10, y = 1:10),
                 z = sample(LETTERS[1:3], size = 100, replace = TRUE))

а затем создайте растровый график. Здесь x ось на графике связана с x переменная dat на y ось y переменная, и заливка пикселей в z переменной. Это дает следующий сюжет:

p = ggplot(dat, aes(x = x, y = y, fill = z)) + geom_tile() 
print(p)

на ggplot2 пакет поддерживает все виды преобразований координат, одно из которых принимает одну ось и проецирует ее на окружность, т. е. полярные координаты:

p + coord_polar()

это примерно делает то, что вам нужно, теперь вы можете настроить dat чтобы получить желаемый результат.

есть пакет под названием ggsunburst. К сожалению, не в CRAN, но вы можете установить следующую инструкцию на веб-сайте:http://genome.crg.es / ~didac/ggsunburst/ggsunburst.html.

надеюсь, что это поможет людям, которые все еще ищут хороший пакет, как это.

С уважением,

Я знаю только пару библиотек, которые делают это изначально:

• на Javascript Infovis Toolkit (jit) (пример).
• D3.js
• данные, используемые в Простой Инструмент Сюжета (SPT).

ни один из них не находится в Python или R, но получение скрипта python/R для записи простого файла JSON, который может быть загружен любой из библиотек javascript, должно быть довольно достижимый.

здесь ggplot2 sunburst с двумя слоями.

основная идея состоит в том, чтобы просто сделать другой бар для каждого слоя и сделать бары шире для внешних слоев. Я также испортил ось x, чтобы убедиться, что в середине внутренней круговой диаграммы нет отверстия. Таким образом, вы можете управлять внешним видом sunburst, изменяя значения ширины и оси X.

library(ggplot2)

# make some fake data
df <- data.frame(
    'level1'=c('a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c'), 
    'level2'=c('a1', 'a2', 'a3', 'a4', 'b1', 'b2', 'c1', 'c2', 'c3'), 
    'value'=c(.025, .05, .027, .005, .012, .014, .1, .03, .18))

# sunburst plot
ggplot(df, aes(y=value)) +
    geom_bar(aes(fill=level1, x=0), width=.5, stat='identity') + 
    geom_bar(aes(fill=level2, x=.25), width=.25, stat='identity') + 
    coord_polar(theta='y')

единственный недостаток это сравнивало к sunburst-специфическому программное обеспечение предполагает, что вы хотите, чтобы внешние слои были исчерпывающими (т. е. без пробелов). "Частично исчерпывающие" внешние слои (как и в некоторых других примерах), безусловно, возможны, но более сложные.

для полноты, здесь он очищается с более приятным форматированием и метками:

library(data.table)

# compute cumulative sum for outer labels
df <- data.table(df)
df[, cumulative:=cumsum(value)-(value/2)]

# store labels for inner circle
inner_df <- df[, c('level1', 'value'), with=FALSE]
inner_df[, level1_value:=sum(value), by='level1']
inner_df <- unique(text_df[, c('level1', 'level1_value'), with=FALSE])
inner_df[, cumulative:=cumsum(level1_value)]
inner_df[, prev:=shift(cumulative)]
inner_df[is.na(prev), position:=(level1_value/2)]
inner_df[!is.na(prev), position:=(level1_value/2)+prev]

colors <- c('#6a3d9a', '#1F78B4', '#33A02C', '#3F146D', '#56238D', '#855CB1', '#AD8CD0', '#08619A', '#3F8DC0', '#076302', '#1B8416', '#50B74B')
colorNames <- c(unique(as.character(df$level1)), unique(as.character(df$level2)))
names(colors) <- colorNames

ggplot(df, aes(y=value, x='')) +
    geom_bar(aes(fill=level2, x=.25), width=.25, stat='identity') + 
    geom_bar(aes(fill=level1, x=0), width=.5, stat='identity') + 
    geom_text(data=inner_df, aes(label=level1, x=.05, y=position)) + 
    coord_polar(theta='y') + 
    scale_fill_manual('', values=colors) +
    theme_minimal() + 
    guides(fill=guide_legend(ncol=1)) +
    labs(title='') + 
    scale_x_continuous(breaks=NULL) + 
    scale_y_continuous(breaks=df$cumulative, labels=df$level2, 5) + 
    theme(axis.title.x=element_blank(), axis.title.y=element_blank(), panel.border=element_blank(), panel.grid=element_blank())

поскольку jbkunst упомянул ggsunburst, здесь я публикую пример для воспроизведения sunburst sirex.

это не совсем то же самое, потому что в ggsunburst угол узла равен сумме углов его дочерних узлов.

# install ggsunburst package
if (!require("ggplot2")) install.packages("ggplot2")
if (!require("rPython")) install.packages("rPython")
install.packages("http://genome.crg.es/~didac/ggsunburst/ggsunburst_0.0.9.tar.gz", repos=NULL, type="source")
library(ggsunburst)

# dataframe
# each row corresponds to a node in the hierarchy
# parent and node are required, the rest are optional attributes
# the attributes correspond to the node, not its parent
df <- read.table(header = T, sep = ",", text = "
parent,node,size,color,dist
,/,,B,1
/,home,,D,1
home,Images, 40,E,1
home,Videos, 20,E,1
home,Documents, 5,E,1
/,usr,,D,1
usr,src,,A,1
src,linux-headers, 4,C,1.5
src,virtualbox, 1,C,1.5
usr,lib, 4,A,1
usr,share, 2,A,1
usr,bin, 1,A,1
usr,local, 1,A,1
usr,include, 1,A,1
")

write.table(df, 'df.csv', sep = ",", row.names = F)

# compute coordinates from dataframe
# "node_attributes" is used to pass the attributes other than "size" and "dist", 
# which are special attributes that alter the dimensions of the nodes
sb <- sunburst_data('df.csv', sep = ",", type = "node_parent", node_attributes = "color")

# plot
sunburst(sb, node_labels = T, node_labels.min = 10, rects.fill.aes = "color") +
  scale_fill_brewer(palette = "Set1", guide = F)