Может ли qgraph визуализировать метки ребер вне фактического ребра?

Question

Я пытаюсь вставить метки ребер вне фактического ребра в моем qgraph для удобства чтения. Мне особенно не нравится опция добавления белого надписи под надписью, это завинчивает край. В соответствии с инструкцией можно регулировать положение метки кромки только вдоль линии, но не сбоку. Кто-нибудь раньше боролся с этим? Можно ли обойти эту проблему? ура

Answer 1

Кажется, не существует параметра для настройки поперечного расположения метки ребра. Одним из решений является добавление меток ребер на график отдельно. Ниже приведен пример, который привел к следующему сюжету. Общий метод состоит в том, чтобы получить компоновку графика, а затем использовать среднее значение для двух узлов, чтобы разместить текст вдоль линии. Существует ручная регулировка положения, так что текст, как правило, будет параллельным линии, но в основном вне линии (смещения по осям x и y основаны на синусе и косинусе угла). Если вы хотите больше контроля, вы можете вручную настроить некоторые из text() места для лучших результатов.

library(qgraph)

# creating some random data
set.seed(10)
x1 <- rnorm(100,0,1)
x2 <- x1 + rnorm(100,0,0.2)
x3 <- x1 + x2 + rnorm(100,0,0.2)
x4 <- rnorm(100,0,1)
x5 <- x4 + rnorm(100,0,0.4)
x6 <- x4 + rnorm(100,0,0.4)
x7 <- x1 + x5 + rnorm(100,0,0.1)

# making a data frame
df <- cbind(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)

# calculating the qgraph for the correlation matrix
# a stores the layout
a <- qgraph(cor(df,method="pearson")
           ,layout="spring"
           ,label.cex=0.9
           ,labels=colnames(df)
           ,label.scale=F
           ,details=T
           ,edge.labels=T
           ,doNotPlot=T
           ,alpha=0.05
           ,minimum='sig'
           ,sampleSize=100)

# plotting actual graph
qgraph(cor(df,method="pearson")
       ,layout="spring"
       ,label.cex=0.9
       ,labels=colnames(df)
       ,label.scale=F
       ,details=T
       ,edge.labels=F
       ,doNotPlot=T
       ,alpha=0.05
       ,minimum='sig'
       ,sampleSize=100)

# calculating significance
pvalMat <- Hmisc::rcorr(df,type="pearson")

# loop to add text
for(i in 1:(nrow(a$layout)-1)){
  for(j in (i+1):nrow(a$layout)){

    # is correlation statistically significant
    if(pvalMat$P[i,j] < 0.05){
      # using stored layout values, col1 is x, col2 is y
      loc_center_x <- (a$layout[i,1]+a$layout[j,1])/2
      loc_center_y <- (a$layout[i,2]+a$layout[j,2])/2

      # finding angle of vector
      rotation <- atan((a$layout[i,2]-a$layout[j,2])/(a$layout[i,1]-a$layout[j,1]))*180/pi

      # radial separation
      radius <- 0.1

      # putting text at location
      text(labels=round(cor(df,method="pearson")[i,j],digits=2) # text of correlation with rounded digits
           ,x=loc_center_x + abs(radius*sin(rotation*pi/180))
           ,y=loc_center_y + abs(radius*cos(rotation*pi/180))
           ,srt=rotation
           ,adj=c(0.5,0.5)
           ,cex=0.8)

    }
  }
}