UpSetR 高级参数使用教程

在《UpSetR：多数据集绘图可视化处理利器》中我们介绍了 UpSetR 的一些概念和绘图基础参数使用，今天我们来学习一下 UpSetR 的 queries 和 attribute.plots 这两个高级参数的使用。

一

queries 参数

queries 参数里面的每一个 list 都是由四个部分组成：query, param, color, active。

• query：查询函数，可以用系统自带的，也可以自己写。

• param：参数，查询函数（query）作用于哪些数据集，是一个 list。

• color：每个 query 在绘图中的颜色，没设置的话将调用 UpSetR 默认的调色板。

• active：决定 query 将如何表示在图上。TRUE，intersection size 条形图将会被 query 中的条形图覆盖；FALSE，intersection size 条形图将会被加上一个三角形（a jitter point），这个三角形的位置是波动性的。

示例1：内置的交集查询

本示例展示了如何通过内置的交集查询（intersection query）intersects 去查找并展示特定的交集元素（elements in specific intersections）。本示例中 active query 的颜色来源于 UpSetR 中默认的调色板。

upset(movies, queries = list(list(query = intersects, params = list("Drama", "Comedy", "Action"), color = "orange", active = T), 
    list(query = intersects, params = list("Drama"), color = "red", active = F), 
    list(query = intersects, params = list("Action", "Drama"), active = T)))

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• Drama, Comedy, Action 的交集（10）已经变成了橘色（color="orange"），上方的 Intersection Size 条形图已经被橘色的条形图覆盖（active=T）；

• Action, Drama 的交集（68）也变成了默认的蓝色。

• Drama 的圆点变成了红色（color="red"），上方的 Intersection Size 条形图顶部被一个红色的三角形覆盖（active=F）。

示例2：内置的元素查询

本示例展示了如何通过内置的元素查询（element query）函数 elements 可视化展示特定的元素在交集中是如何分布的。

upset(movies, queries = list(list(query = elements, params = list("AvgRating", 3.5, 4.1), color = "blue", active = T), 
    list(query = elements, params = list("ReleaseDate", 1980, 1990, 2000), color = "red", active = F)))

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• 蓝色的条形图表示，默认的 6 个数据集中符合 AvgRating == 3.5 或者 AvgRating == 4.1 在各个集合中的个数分布。

• 红色三角形表示，6 个数据集中符合 ReleaseDate==1980, 1990, 2000 在各个集合中的分布，它们的位置存在波动性（active = F）。

示例3：使用表达参数进行交集和元素子集查询

本示例展示如何通过使用 expression 参数获取交集和元素查询的子集（subset the results of element and intersection queries）。

upset(movies, queries = list(list(query = intersects, params = list("Action", "Drama"), active = T), 
    list(query = elements, params = list("ReleaseDate", 1980, 1990, 2000), color = "red", active = F)), 
    expression = "AvgRating > 3 & Watches > 100")

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示例4：自定义查询

# Creating a custom query to operate on the rows of the data.
Myfunc <- function(row, release, rating) {
    data <- (row["ReleaseDate"] %in% release) & (row["AvgRating"] > rating)
}

# Applying the created query to the queries parameter.
upset(movies, queries = list(list(query = Myfunc, params = list(c(1970, 1980, 1990, 1999, 2000), 2.5), color = "blue", active = T)))

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示例5：使用查询图例

UpSetR 可以通过使用 query.legend 添加 queries 的图例。query.legend 的位置可以在头部（top）或者底部（bottom）；我们也可以使用 query.name 参数在 queries 中给每一个 query 自定义指定的名称。

upset(movies, query.legend = "top", queries = list(list(query = intersects, 
    params = list("Drama", "Comedy", "Action"), color = "orange", active = T, 
    query.name = "Funny action"), list(query = intersects, params = list("Drama"), 
    color = "red", active = F), list(query = intersects, params = list("Action", 
    "Drama"), active = T, query.name = "Emotional action")))

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示例6：queries 绘图总结

综合示例1——示例5，绘制图形如下：

upset(movies, query.legend = "bottom", queries = list(list(query = Myfunc, params = list(c(1970, 
    1980, 1990, 1999, 2000), 2.5), color = "orange", active = T), list(query = intersects, 
    params = list("Action", "Drama"), active = F), list(query = elements, params = list("ReleaseDate", 
    1980, 1990, 2000), color = "red", active = F, query.name = "Decades")), 
    expression = "AvgRating > 3 & Watches > 100")

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二

attribute.plots 参数

attribute.plots 主要是用于添加属性图，内置有柱形图、散点图、热图等。该参数被分解成 3 部分：gridrows, plots, 以及 ncols。

• gridrows：用于指定扩展绘图窗口以增加属性图的空间。UpSetR 默认是在 100 x 100 的网格上进行绘图的，因此如果我们将网格（gridrows）设置为 50，则新的网格布局将变成 150 x 100，为属性图留出 1/3 的网格空间。

• plots：接收一个参数列表，这些参数包括 plot, x, y（如果适用的话），以及 queries。

• plot：一个返回 ggplot 的函数。

• x：ggplot 图形中的 x 轴标题（string）。

• y：ggplot 图形中的 y 轴标题（string）。

• queries：指示是否将当前的 queries 与绘图重叠。如果 queries 为 TRUE，属性图（attribute plot）将会被来源于查询（queries）的数据覆盖；否则，查询结果将不会绘制在属性图上。

• ncols：指示如何在 gridrows 空间中绘制图形。如果输入了 2 个属性图（attribute plots）且 ncols=1，属性图将会纵向一个个排列；如果输入了 2 个属性图（attribute plots）且 ncols=2，属性图将并排显示。

示例1：直方图

本示例展示了如何在 UpSetR 中添加一个内置直方属性图。如果 main.bar.color 未指定为黑色，则包含在黑色 intersection size 柱状条中的元素将在属性图中表示为灰色。

upset(movies, main.bar.color = "black", queries = list(list(query = intersects, 
    params = list("Drama"), active = T)), attribute.plots = list(gridrows = 50, 
    plots = list(list(plot = histogram, x = "ReleaseDate", queries = F), list(plot = histogram, 
        x = "AvgRating", queries = T)), ncols = 2))

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示例2：散点图

本示例展示了如何在 UpSetR 中添加一个内置散点属性图。需要注意的是，在本示例中使用了 query.legend。

upset(movies, main.bar.color = "black", queries = list(list(query = intersects, params = list("Drama"), color = "red", active = F),
    list(query = intersects, params = list("Action", "Drama"), active = T),
    list(query = intersects, params = list("Drama", "Comedy", "Action"), color = "orange", active = T)), 
    attribute.plots = list(gridrows = 45, plots = list(list(plot = scatter_plot, x = "ReleaseDate", y = "AvgRating", queries = T),
        list(plot = scatter_plot, x = "AvgRating", y = "Watches", queries = F)), ncols = 2), 
    query.legend = "bottom")

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示例3：自定义属性图

myplot <- function(mydata, x, y) {
    plot <- (ggplot(data = mydata, aes_string(x = x, y = y, colour = "color")) + 
        geom_point() + scale_color_identity() + theme(plot.margin = unit(c(0, 
        0, 0, 0), "cm")))
}

another.plot <- function(data, x, y) {
    data$decades <- round_any(as.integer(unlist(data[y])), 10, ceiling)
    data <- data[which(data$decades >= 1970), ]
    myplot <- (ggplot(data, aes_string(x = x)) + geom_density(aes(fill = factor(decades)), 
        alpha = 0.4) + theme(plot.margin = unit(c(0, 0, 0, 0), "cm"), legend.key.size = unit(0.4, 
        "cm")))
}

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使用上面定义的 myplot 应用于 UpSetR 绘图。

upset(movies, main.bar.color = "black", queries = list(list(query = intersects, 
    params = list("Drama"), color = "red", active = F), list(query = intersects, 
    params = list("Action", "Drama"), active = T), list(query = intersects, 
    params = list("Drama", "Comedy", "Action"), color = "orange", active = T)), 
    attribute.plots = list(gridrows = 45, plots = list(list(plot = myplot, x = "ReleaseDate", 
        y = "AvgRating", queries = T), list(plot = another.plot, x = "AvgRating", 
        y = "ReleaseDate", queries = F)), ncols = 2))

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示例4：属性图绘图总结

综合示例 1 的内置直方图、示例 2 的内置散点图，以及示例 3 的自定义属性图，绘图如下：

upset(movies, main.bar.color = "black", mb.ratio = c(0.5, 0.5), queries = list(list(query = intersects, 
    params = list("Drama"), color = "red", active = F), list(query = intersects, 
    params = list("Action", "Drama"), active = T), list(query = intersects, 
    params = list("Drama", "Comedy", "Action"), color = "orange", active = T)), 
    attribute.plots = list(gridrows = 50, plots = list(list(plot = histogram, 
        x = "ReleaseDate", queries = F), list(plot = scatter_plot, x = "ReleaseDate", 
        y = "AvgRating", queries = T), list(plot = myplot, x = "AvgRating", 
        y = "Watches", queries = F)), ncols = 3))

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示例5：箱线图

箱线图（Box plots）可以展示所有交集的点属性分布，交集箱线图可以一次性最多展示 2 个箱线图的总体情况。boxplot.summary 参数接收包含 1 个或者 2 个属性名称的向量数据（vector）。

upset(movies, boxplot.summary = c("AvgRating", "ReleaseDate"))

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关于 UpSetR 包的使用就介绍到这里，该包的其他一些用法，如 Incorporating Set Metadata 可以参考官方文档，或者查看 UpSetR 在 GitHub 的源码。

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