{ "version": "https:\/\/jsonfeed.org\/version\/1", "title": "Математик среди биологов: заметки с тегом СВГ", "_rss_description": "Я немного умею складывать, но от вычитания у меня всегда кружится голова", "_rss_language": "ru", "_itunes_email": "", "_itunes_categories_xml": "", "_itunes_image": "", "_itunes_explicit": "", "home_page_url": "https:\/\/antonlyakh.ru\/blog\/tags\/svg\/", "feed_url": "https:\/\/antonlyakh.ru\/blog\/tags\/svg\/json\/", "icon": false, "author": { "name": "Антон Лях", "url": "https:\/\/antonlyakh.ru\/blog\/", "avatar": false }, "items": [ { "id": "482", "url": "https:\/\/antonlyakh.ru\/blog\/all\/dobavlyaem-risunki-k-listyam-dendrogrammy-ggtree\/", "title": "Добавляем рисунки к листьям дендрограммы в R: используем ggtree", "content_html": "

Дендрограмма — это результат объединения данных при помощи иерархического кластерного анализа. Обычно на листьях дендрограммы написаны имена переменных — названия объектов. Рассказываю, как вместо названий показать изображения.<\/p>\n

В конце заметки — финальный код на R<\/a> ↓<\/p>\n

<\/p>\n

\n\"\"\n
Эта красочная дендрограмма содержит 38 листьев и разделена на 19 классов. На листьях дендрограммы написаны названия видов плоских паразитических червей из класса моногеней. Собираюсь показать вместо них изображения прикрепительных органов этих паразитов<\/div>\n<\/div>\n

<\/p>\n

Для работы понадобятся<\/h4>\n

Знание языка Эр.<\/p>\n

Установленный пакет ggtree<\/kbd><\/a>.<\/p>\n

Создаю изображения объектов<\/h3>\n

Каждому листу дендрограммы сопоставлю маленький рисунок объекта. Для этого буду использовать два набора изображений: один — для тестирования, другой — для финальной отрисовки.<\/p>\n

Тестовые изображения<\/b>
\nТестовые изображения содержат номера, идущие по порядку. Они нужны для того, чтобы было понятно, куда именно разработанный код помещает картинки.<\/p>\n

Вот код для генерации 99-ти пнг-файлов размером 20×20 пикселей. Имя файла с изображением совпадает с нарисованым номером.<\/p>\n

imgs_path = "img_indexed\/"\r\n\r\nfor (i in 1:99) {\r\n  # Создаю новый пнг-файл img_{i}.png с нулевыми отступами\r\n  png(file = paste0(imgs_path, "img_", i, ".png"), width = 20, height = 20)\r\n  par(mar = c(0, 0, 0, 0))\r\n  \r\n  # Созданию рисунок числа\r\n  plot(0, 0, type = "n", xlim = c(0, 1), ylim = c(0, 1), xlab = "", ylab = "", axes = FALSE)\r\n  text(0.5, 0.5, i, cex = 1)\r\n  \r\n  # Сохраняю пнг-файл\r\n  dev.off()\r\n}<\/code><\/pre>
Вот сами изображения.<\/p>\n
\n\"\"\n<\/div>\n
Вод код для их загрузки.<\/p>\n
imgs_indexed = c()\r\nimgs_path = "imgs_indexed\/"\r\n\r\nfor(i in 1:75) {\r\n  imgs_indexed = c(imgs_indexed, paste0(imgs_path, "img_", i, ".png"))\r\n}<\/code><\/pre>
Изображения объектов<\/b><\/p>\n
Изображение объекта — это уменьшенный рисунок прикрепительного крючка паразитического червя (моногенеи).  Вот они все:<\/p>\n
\n\"\"\n<\/div>\n
Общая картинка создана с помощью Имедж-меджик:<\/i> montage -tile 20x2 -geometry +0+0 *.png all-anchors.png<\/kbd><\/p>\n
Название файла с крючком совпадает с наванием вида. Эти названия храню списком в текстовом файле labels.txt<\/kbd>. Для загрузки изображений объектов использую следующий код.<\/p>\n
imgs_path = "img_objects\/"\r\n# Загружаем имена меток\r\nimg_objects <- readLines("labels.txt")\r\n# и добавляем расширение '.png'\r\nimg_objects <- paste0(imgs_path, img_objects, ".png")<\/code><\/pre>
Изображения готовы, перейдем к дереву.<\/p>\n
Строю дерево с картинками, используя ggtree<\/kbd><\/h3>\n
В книге «Data integration, manipulation and visualization of phylogenetic trees» описано, как прикрутить картинки к дендрограмме с помощью ggtree<\/kbd><\/a>.<\/p>\n
<\/p>\n
К сожалению, приведнный в книге код у меня не заработал. Он подразумевает, что мы загружаем филодерево из файла. А я строю дерево при помощи иерархической кластеризации и преобразую ее в объект дендрограммы.<\/p>\n
data<\/kbd> — это матрица данных: в ее строках — объекты, в столбцах — признаки<\/a>.<\/p>\n
# Выполняю иерархический кластерный анализ\r\ndist <- dist(data)\r\nhc   <- hclust(dist, method = "complete") \r\n\r\nlibrary(dendextend)\r\n\r\n# Преобразую результат в дендрограмму\r\ndend <- as.dendrogram(hc)<\/code><\/pre>
Из дендрограммы делаю филодерево.<\/p>\n
library(ggtree)\r\n\r\nphylo <- as.phylo(dend)<\/code><\/pre>
Рисую дерево.<\/p>\n
ggtree(phylo)<\/code><\/pre>
И получаю пустой каркас.<\/p>\n
\n\"\"\n
R: ggtree(∙)<\/div>\n<\/div>\n
Строю дендрограмму с текстовыми листьями<\/h4>\n
Добавлю к листьям каркаса текстовые подписи при помощи функции geom_tiplab(∙)<\/a><\/kbd>. Чтобы подписи поместились на канве, оставлю пустое место справа при помощи xlim(∙)<\/kbd>.<\/p>\n
ggtree(phylo) + xlim(0, 0.7) + geom_tiplab(geom="label", size=2.2)<\/code><\/pre>
\n\"\"\n
R: ggtree(∙) + xlim(∙) + geom_tiplab(label)<\/div>\n<\/div>\n
Получилось так себе: текст мелкий и бесит рамка вокруг него, но как от нее избавиться — не понял.<\/p>\n
Метки мелкие и иногда перекрывают друг на друга. От перекрытия меток избавит пакет ggrepel<\/kbd><\/a>. Но в результате получается каша.<\/p>\n
Рисую картинки на дендрограмме<\/h4>\n
У функции geom_tiplab(∙)<\/kbd> есть параметр geom<\/kbd>, задающий тип метки:<\/p>\n
\n
one of ’text’, ’label’, ’shadowtext’, ’image’ and ’phylopic’.<\/p>\n<\/blockquote>\n
При помощи опции ’image’, можно на месте листьев нарисовать картинки.<\/p>\n
На нашей дендрограмме 38 листьев. Значит передадим ей массив из 38 тестовых изображений: imgs_indexed[1:38]<\/kbd>.<\/p>\n
Параметр size<\/kbd> управляет размером картинок. Пришлось с ним повозиться, пока не подобрал подходящее значение.<\/p>\n
ggtree(phylo) + geom_tiplab(geom="image", aes(image=imgs_indexed[1:38]), size=.03)<\/code><\/pre>
В результате выполнения кода получил ошибку:<\/p>\n
\n
Error in `label_geom()`:
\n! Problem while computing aesthetics.
\ni Error occurred in the 3rd layer.
\nCaused by error in `check_aesthetics()`:
\n! Aesthetics must be either length 1 or the same as the data (75)
\nx Fix the following mappings: `image`<\/p>\n<\/blockquote>\n
После длительного анализа определил, что массив изображений должен состоять из 75 элементов, что написано в сообщении об ошибке. (75 = 38 листьев * 2 − 1<\/nobr>.) Но код все равно использует только 38 первых изображений. (Это хорошо.)<\/p>\n
ggtree(phylo) + geom_tiplab(geom="image", aes(image=imgs_indexed[1:75]), size=.03)<\/code><\/pre>
Вуаля.<\/p>\n
\n\"\"\n
R: ggtree(∙) + xlim(∙) + geom_tiplab(image)<\/div>\n<\/div>\n
Подставлю сюда изображения объектов.<\/p>\n
ggtree(phylo) + geom_tiplab(geom="image", aes(image=img_objects[1:75]), size=.03)<\/code><\/pre>
Цель достигнута.<\/p>\n
\n\"\"\n<\/div>\n
<\/a><\/p>\n
Финальный код<\/h4>\n
library(ggplot2)\r\nlibrary(ggtree)\r\n\r\n# Формируем массив с названиями файлов с рисунками объектов.\r\nimgs_path = "img_objects\/"\r\nimg_objects <- readLines("labels.txt")\r\nimg_objects <- paste0(imgs_path, img_objects, ".png")\r\n\r\n# Выполняю иерархический кластерный анализ\r\ndist <- dist(data)\r\nhc   <- hclust(dist, method = "complete") \r\n\r\n# Преобразую результат в филодерево\r\nphylo <- as.phylo(dend)\r\n\r\n# Рисую дерево с картинками\r\nggtree(phylo) + geom_tiplab(geom="image", aes(image=img_objects[1:75]), size=.03)<\/code><\/pre>
Итог<\/h3>\n
Результат не нравится.<\/p>\n
Дендрограмма вверху заметки — красивая, а эта — средненькая. Поэтому в следующий раз покажу, как сделать красивую дендрограмму с картинками при помощи пакета dendextend<\/kbd>.<\/p>\n
<\/p>\n
\n
Если после прочтения этой прекрасной заметки вам вдруг непреодолимо захотелось меня поблагодарить, переведите мне 200 руб. на круасан с чаем. А я пока напишу что-то новенькое.<\/p>\n