networkD3是基于D3JS的R包交互式繪圖工具，用于轉換R語言生成的圖為交互式網頁嵌套圖。目前支持網絡圖，桑基圖，樹枝圖 (后續相繼推出)等。

關于網絡圖的繪制，我們之前有5篇文章，可點擊查看。

• Cytoscape教程1

• Cytoscape之操作界面介紹

• 新出爐的Cytoscape視頻教程

• Cytoscape: MCODE增強包的網絡模塊化分析

• 一文學會網絡分析——Co-occurrence網絡圖在R中的實現

也可以使用此文介紹的network3D繪制交互式網絡圖，輸入數據與Cytoscape需要的數據格式一致。

運行下方腳本，可得到這個網絡圖。是關于我們培訓現在開通報名的課程、開過的課程和即將要開的課程。

如果需要用自己的數據，也只需替換數據部分，其它部分都是寫好的通用腳本。

#install.packages("networkD3") library("networkD3")# 網絡數據和節點屬性數據以類似格式存入文本文件即可 # 網絡文件有3列組成，第一列為 network <- "Src;Target;Value Bioinfo;Biology;4 Bioinfo;Math;4 Bioinfo;Program;4 Bioinfo;NGS;4 Program;Linux;1 Program;Python;1 Program;R;1 NGS;RNAseq;1 NGS;ChIPseq;3 NGS;16Sseq;3 NGS;Metagenome;1 NGS;SingeCellSeq;3 NGS;DNAmethylseq;1 NGS;lncRNA;3 NGS;Exomeseq;1 NGS;TCGA;1 "attribute <- "name;group;size Bioinfo;Class;4 Biology;Class;4 Math;Class;4 Program;Class;4 NGS;Class;4 Linux;On;2 Python;Off;2 R;Off;2 RNAseq;Off;1 ChIPseq;On;1 16Sseq;On;1 Metagenome;On;1 SingeCellSeq;InPrepare;1 DNAmethylseq;InPrepare;1 lncRNA;InPrepare;1 Exomeseq;InPrepare;1 TCGA;InPrepare;1"network <- read.table(text=network, sep=";", header=T, row.names=NULL, quote="", comment="")network <- network[,1:3] colnames(network) <- c("Src", "Target", "Value")nodes <- unique(c(network$Src, network$Target)) factor_list <- sort(unique(c(levels(network$Src), levels(network$Target)))) num_list <- 0:(length(factor_list)-1) levels(network$Src) <- num_list[factor_list %in% levels(network$Src)] levels(network$Target) <- num_list[factor_list %in% levels(network$Target)]attribute <- read.table(text=attribute, sep=";", header=T, row.names=NULL, quote="", comment="") attribute <- attribute[match(factor_list, attribute$name),]forceNetwork(Links = network, Nodes = attribute,width = 600, height=400,Source = "Src", Target = "Target",Value = "Value", NodeID = "name",Group = "group", opacity = 1,legend = T, zoom = T, Nodesize = "size",bounded = T, opacityNoHover = 1, fontSize = 15)

說到交互式可視化，還有之前推出的：

• R語言交互式可視化包CanvasXpress

• 視頻教程：R語言recharts包繪制交互式圖形

關于R繪圖, 更多文章如下：

• 在R中贊揚下努力工作的你，獎勵一份CheatShet

• 別人的電子書，你的電子書，都在bookdown

• R語言 - 入門環境Rstudio

• R語言 - 熱圖繪制 (heatmap)

• R語言 - 基礎概念和矩陣操作

• R語言 - 熱圖簡化

• R語言 - 熱圖美化

• R語言 - 線圖繪制

• R語言 - 線圖一步法

• R語言 - 箱線圖（小提琴圖、抖動圖、區域散點圖）

• R語言 - 箱線圖一步法

• R語言 - 火山圖

• R語言 - 富集分析泡泡圖 （文末有彩蛋）

• R語言 - 散點圖繪制

• 一文看懂PCA主成分分析

• 富集分析DotPlot，可以服

• R語言 - 韋恩圖

• R語言 - 柱狀圖

• R語言 - 圖形設置中英字體

• R語言 - 非參數法生存分析

• 基因共表達聚類分析和可視化

• R中1010個熱圖繪制方法

• 還在用PCA降維？快學學大牛最愛的t-SNE算法吧, 附Python/R代碼

• 一個函數抓取代謝組學權威數據庫HMDB的所有表格數據

• 文章用圖的修改和排版

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的network3D 交互式网络生成的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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