R语言绘制Venn图(文氏图、温氏图、维恩图、范氏图、韦恩图)

Venn图，又称文氏图，标题中其他名字也是它的别称，由封闭圆形组成，代表不同集合。圆形重叠部分表示集合交集，非重叠处为独有元素。在生物学、统计学等领域广泛应用，可展示不同数据集相似性与差异，辅助逻辑分析。以直观方式呈现复杂集合关系，是有力的可视化工具。

0x01 使用VennDiagram包

这里绘制venn图需要用到venn.diagram()函数。

一、函数用法及参数说明

venn.diagram(x, filename, disable.logging = FALSE, height = 3000, width = 3000, resolution = 500, imagetype = "tiff", units = "px", compression = "lzw", na = "stop", main = NULL, sub = NULL, main.pos = c(0.5, 1.05), main.fontface = "plain", main.fontfamily = "serif", main.col = "black", main.cex = 1, main.just = c(0.5, 1), sub.pos = c(0.5, 1.05), sub.fontface = "plain", sub.fontfamily = "serif", sub.col = "black", sub.cex = 1, sub.just = c(0.5, 1), category.names = names(x), force.unique = TRUE, print.mode = "raw", sigdigs = 3, direct.area = FALSE, area.vector = 0, hyper.test = FALSE, total.population = NULL, lower.tail = TRUE,...)

• 1 基本输入参数
  • x：一个列表，其中每个元素对应韦恩图中的一个集合，可以是向量（如整数、字符等）。
• 2 输出设置参数
  • 2.1 filename：图像输出的文件名，如果为NULL，则返回一个绘图对象本身。
  • 2.2 disable.logging：布尔值，用于禁用日志文件输出并改为在控制台打印。
  • 2.3 imagetype：图像格式的指定，如 “tiff”、“png” 或 “svg” 等。
• 3 图形尺寸和分辨率参数
  • 3.1 height：整数，给出输出图形的高度，单位由units参数指定。
  • 3.2 width：整数，给出输出图形的宽度，单位由units参数指定。
  • 3.3 resolution：最终图形的分辨率，以 DPI 为单位。
  • 3.4 units：最终图形的尺寸单位，如 “px”。
• 4 压缩和缺失值处理参数
  • 4.1 compression：如果图像格式是 TIFF，此参数指定压缩算法，如 “lzw”。
  • 4.2 na：处理缺失值的方法，可选 “none”、“stop”、“remove”。
• 5 标题和副标题参数
  • 5.1 main：字符，给出韦恩图的主标题。
  • 5.2 sub：字符，给出韦恩图的副标题。
  • 5.3 main.pos：长度为 2 的向量，指示主标题的位置（x,y）。
  • 5.4 main.fontface：字符，给出主标题的字体样式（font style）。
  • 5.5 main.fontfamily：字符，给出主标题的字体类型（font type）。
  • 5.6 main.col：字符，给出主标题的颜色。
  • 5.7 main.cex：数字，给出主标题的字体大小（cex）。
  • 5.8 main.just：长度为 2 的向量，指示主标题的水平和垂直对齐方式。
  • 5.9 sub.pos：长度为 2 的向量，指示副标题的位置（x,y）。
  • 5.10 sub.fontface：字符，给出副标题的字体样式。
  • 5.11 sub.fontfamily：字符，给出副标题的字体类型。
  • 5.12 sub.col：字符，副标题的颜色。
  • 5.13 sub.cex：数字，给出副标题的字体大小。
  • 5.14 sub.just：长度为 2 的向量，指示副标题的水平和垂直对齐方式。
• 6 类别名称和数据处理参数
  • 6.1 category.names：允许使用绘图语法指定类别名称。
  • 6.2 force.unique：逻辑值，指定是否仅使用输入列表中每个元素的唯一元素，默认为FALSE。
  • 6.3 print.mode：可以是 “raw” 或 “percent”，决定数字的打印格式，也可以是一个向量，用于指定多种打印模式。
  • 6.4 sigdigs：如果print.mode中有元素是 “percent”，则此参数指定保留的有效数字位数。
• 7 面积和超几何检验参数
  • 7.1 direct.area：布尔值，如果为true，则直接将area.vector参数中的值分配给相应区域的面积，仅在清楚向量中每个位置对应哪个区域时使用。
  • 7.2 area.vector：当direct.area为true时使用，是对应区域的面积向量。
  • 7.3 hyper.test：如果韦恩图只有两个类别且total.population不为NULL，则执行超几何检验并添加到副标题中。
  • 7.4 total.population：当hyper.test为true时使用，是总群体大小。
  • 7.5 lower.tail：逻辑值，默认为TRUE，如果为TRUE，则概率为P[X <= x]，否则为P[X > x]。
• 8 图形调整参数
  • 8.1 lwd：1、2、3、4、5 的数字向量，给出每个圆的周长宽度。
  • 8.2 lty：1、2、3、4、5 的数字向量，给出每个圆的虚线样式。
  • 8.3 col：1、2、3、4、5 的字符向量，给出每个圆的周长颜色。
  • 8.4 fill：1、2、3、4、5 的字符向量，给出每个圆的区域颜色。
  • 8.5 alpha：1、2、3、4、5 的数字向量，给出每个圆的区域透明度。
  • 8.6 label.col：1、2、3、4、5 的字符向量，给出每个区域标签的颜色（长度基于集合数量）。
  • 8.7 cex：1、2、3、4、5 的数字向量，给出每个区域标签的大小（长度基于集合数量）。
  • 8.8 fontface：1、2、3、4、5 的字符向量，给出每个区域标签的字体样式（长度基于集合数量）。
  • 8.9 fontfamily：1、2、3、4、5 的字符向量，给出每个区域标签的字体类型（长度基于集合数量）。
  • 8.10 cat.pos：1、2、3、4、5 的数字向量，给出每个类别名称沿圆的位置（角度），0 在 12 点钟方向。
  • 8.11 cat.dist：1、2、3、4、5 的数字向量，给出每个类别名称距圆边缘的距离（以 npc 单位），可以为负数。
  • 8.12 cat.cex：1、2、3、4、5 的数字向量，给出每个类别名称的大小。
  • 8.13 cat.col：1、2、3、4、5 的字符向量，给出每个类别名称的颜色。
  • 8.14 cat.fontface：1、2、3、4、5 的字符向量，给出每个类别名称的字体样式。
  • 8.15 cat.fontfamily：1、2、3、4、5 的字符向量，给出每个类别名称的字体类型。
  • 8.16 cat.just：基于集合数量长度为 1/2/3/4 的数字向量列表，每个向量长度为 2，指示每个类别名称的水平和垂直对齐方式。
  • 8.17 cat.default.pos：1、2、3 的字符之一，为 “outer” 或 “text”，用于指定类别名称的默认位置（cat.pos 和 cat.dist 的处理方式不同）。
  • 8.18 cat.prompts：2 的数字，布尔值，指示是否显示类别名称定位的帮助文本。
  • 8.19 margin：1、2、3、4、5 的数字，给出图形周围的空白量（以网格单位）。
  • 8.20 rotation.degree：1、2、3、4、5 的数字，给出整个图形的旋转度数。
  • 8.21 rotation.centre：1、2、3、4、5 的长度为 2 的数字向量，指示旋转中心（x,y）。
  • 8.22 rotation：3 的数字，给出三集合韦恩图的顺时针旋转（1、2 或 3）。
  • 8.23 reverse：3 的逻辑值，沿三集合韦恩图的中央垂直轴对称反射。与rotation结合使用以生成所有可能的集合顺序。
  • 8.24 euler.d：2、3 的逻辑值，为二集合和三集合韦恩图启用欧拉图（具有可移动圆圈的韦恩图）。
  • 8.25 scaled：2、3 的逻辑值，为二集合和某些三集合欧拉图启用缩放。（必须为true才能启用此功能）。
  • 8.26 sep.dist：2、3 的数字，控制某些二集合或三集合欧拉图中不同圆圈之间的分离距离。
  • 8.27 offset：2、3 的数字，介于 0 和 1 之间，给出在包含类型的二集合欧拉图和某些类似的三集合欧拉图中较小圆圈的偏移量。
  • 8.28 inverted：2 的逻辑值，沿其二集合韦恩图的垂直轴翻转（与reverse不同）。
  • 8.29 ext.text：2 的逻辑值，当区域较小时允许外部文本标签。
  • 8.30 ext.percent：2 的数字向量（长度为 3），指示部分区域必须小于的比例以触发外部文本放置。元素允许对第一区域、第二区域和交叉区域进行单独控制。
  • 8.31 ext.pos：2 的数字向量（长度为 1 或 2），给出沿圆的外部区域标签的位置（角度），0（默认）在 12 点钟方向。
  • 8.32 ext.line.lwd：2 的数字，连接到外部文本的线的宽度。
  • 8.33 ext.line.lty：2 的数字，连接外部区域标签到其锚点的线的虚线样式。
  • 8.34 ext.dist：2 的数字向量（长度为 1 或 2），指示外部线的长度（使用负值缩短线）。
  • 8.35 ext.length：2 的数字向量（长度为 1 或 2），指示从锚点到文本绘制的外部线的比例。

二、准备工作

# 安装 VennDiagram 包，如果已经安装过可以省略这一步
install.packages("VennDiagram")

# 加载 VennDiagram 包以使用其函数
library(VennDiagram)

三、绘制并直接输出本地

#设置工作目录
setwd("d:/")

# 创建一个包含两个集合的列表，集合 A 为 1 到 150 的整数，集合 B 为 121 到 170 的整数
l <- list(A = 1:150,B = 121:170)

# 使用 venn.diagram 函数绘制两个集合的韦恩图，并将结果保存为名为 "VennDiagram-1.png" 的图片文件
venn.diagram(l,filename = "VennDiagram-1.png")

四、绘制简单的韦恩图（不保存）

# 创建一个包含四个集合的列表，集合 A 为 1 到 150 的整数，集合 B 为 121 到 170 的整数，集合 C 为 75 到 234 的整数，集合 D 为 23 到 190 的整数
ll <- list(A = 1:150,B = 121:170,c = 75:234,D = 23:190)

# 使用 venn.diagram 函数绘制四个集合的韦恩图，filename 设置为 NULL 表示不保存为文件，而是将结果存储在一个对象中
venn2 <- venn.diagram(ll,filename = NULL)

# 使用 grid.draw 函数在当前图形设备上绘制存储在 venn2 对象中的韦恩图
grid.draw(venn2)

五、调整和美化

# 创建一个包含四个集合的列表，集合 A 为 1 到 150 的整数，集合 B 为 121 到 170 的整数，集合 C 为 75 到 234 的整数，集合 D 为 23 到 190 的整数
lll <- list(A = 1:150,B = 121:170,c = 75:234,D = 23:190)

# 定义填充颜色向量，分别对应四个集合的填充颜色
fill_colors <- c("cornflowerblue","green","yellow","darkorchid1")

# 定义类别颜色向量，用于设置四个集合的类别名称颜色
cat_col <- c("darkblue","darkgreen","orange","darkorchid4")

# 使用 venn.diagram 函数绘制四个集合的韦恩图，filename 设置为 NULL 表示不保存为文件，而是将结果存储在一个对象中
# 参数说明：
#   lll：包含四个集合的列表，用于绘制韦恩图
#   filename = NULL：不保存为文件，而是返回一个绘图对象
#   col = "black"：韦恩图的边框颜色为黑色
#   fill = fill_colors：使用定义的填充颜色向量为四个集合的区域填充颜色
#   alpha = 0.4：设置区域的透明度为 0.4
#   cat.col = cat_col：使用定义的类别颜色向量设置四个集合的类别名称颜色
#   cat.cex = 1.5：设置类别名称的字体大小为 1.5
#   rotation.degree = 0：不进行旋转
#   lwd = 3：设置边框宽度为 3
#   lty = 4：设置边框的线型为 4
venn3 <- venn.diagram(lll,
                      filename = NULL,
                      col = "black",
                      fill = fill_colors,
                      alpha = 0.4,
                      cat.col = cat_col,
                      cat.cex = 1.5,
                      rotation.degree = 0,
                      lwd = 3,lty = 4)

# 使用 grid.draw 函数在当前图形设备上绘制存储在 venn3 对象中的韦恩图
grid.draw(venn3)

0x02 使用venneuler包

一、错误解决

我在安装包时，出现了如下错误信息（如未遇到该情况可忽略该解决方式）：

> library(venneuler)
载入需要的程序包：rJava
Error: package or namespace load failed for ‘rJava’:
 loadNamespace()里算'rJava'时.onLoad失败了，详细内容：
  调用: fun(libname, pkgname)
  错误: JAVA_HOME cannot be determined from the Registry
错误: 无法载入程序包‘rJava’

这个错误通常是由于无法正确找到 Java 安装路径导致的。
首先确保你的系统上安装了 Java。你可以在命令行中输入 java -version 来检查 Java 是否安装以及查看其版本信息。
如果出现如图的提示，则表示系统里面没有安装Java，则需要通过下载安装Java，错误即可得到解决。

Java官网地址：https://www.java.com/zh-CN/

二、函数用法及参数说明

venneuler(combinations, weights,...)

• 1 combinations：可以是以下几种形式之一：

  • 字符向量：指定不相交的类组合，类名之间用 “&” 字符分隔，例如c("A","B","A&B")。
  • 命名的数值向量：名称指定类组合，值指定权重，例如c(A=1, B=2, "A&B"=0.5)。
  • 两列的字符矩阵：指定元素到集合的映射，第一列是元素，第二列是集合名称，此时weights参数被忽略。
  • 逻辑矩阵或数值矩阵：矩阵的列代表集合，行中的非零值（对于逻辑矩阵）或真值（对于数值矩阵）表示共同出现，行的权重对于逻辑矩阵为 1，对于数值矩阵为行和。为了方便，也可以传递数据框，它将被强制转换为矩阵。

• 2 weights：如果combinations是字符向量，那么这个参数指定相关的权重。在其他情况下被忽略。

• 返回值
  返回一个VennDiagram类的对象，包含以下组件：

  • 1 centers：圆的中心（列是 x 和 y 坐标）。
  • 2 diameters：圆的直径。
  • 3 colors：圆的颜色，取值在 0 到 1 之间。
  • 4 labels：圆的标签。
  • 5 residuals：残差（输入交集区域与拟合交集区域之间的百分比差异）。
  • 6 stress：解的应力值。
  • 7 stress01：基于随机数据的应力的 0.01 临界值。
  • 8 stress05：基于随机数据的应力的 0.05 临界值。

三、准备工作

# 安装 venneuler 包
install.packages("venneuler")

# 加载 venneuler 包以使用其函数
library(venneuler)

#加载rJava包以使用其函数
library(rJava)

四、绘制韦恩图

已知集合的具体元素分布情况通过矩阵形式明确地表示元素与集合的关系可以这样表达：

# 创建一个数据框并转换为矩阵
m <- as.matrix(data.frame(A = c(1.5,0.2,0.4,0,0),
                          B = c(0,0.2,0,1,0),
                          C = c(0,0,0.3,0,1)))

# 使用 venneuler 函数根据矩阵 m 计算韦恩图或欧拉图，并将结果存储在 v 中
v <- venneuler(m)

# 使用 plot 函数绘制由 venneuler 函数生成的韦恩图对象 v
plot(v)

而已知集合及其交集的权重情况，而不需要具体的元素分布信息可以这样表达：

# 创建一个韦恩图对象 vd，通过 venneuler 函数传入命名的数值向量
# 该向量指定了不同集合组合及其对应的权重
# 集合 A 的权重为 0.3，集合 B 的权重为 0.5，集合 C 的权重为 0.7
# 集合 A 和 B 的交集权重为 0.1，集合 B 和 C 的交集权重为 0.2，集合 A、B 和 C 的交集权重为 0.1
vd <- venneuler(c(A = 0.3, B = 0.5, C = 0.7, "A&B" = 0.1, "B&C" = 0.2, "A&B&C" = 0.1))

# 使用 plot 函数绘制由 venneuler 函数生成的韦恩图对象 vd
plot(vd)

原文地址：https://blog.csdn.net/zegeai/article/details/142903632

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