今天分享另外一个最近学习的一个画图的小技巧。

说到网络图的绘制，大家可能首先想到的是Cytoscape，它在生物学相关的领域应用非常广泛，我自己也是常用这个，但是总觉得调整起来很麻烦，配色选起来总觉得自己画的很丑陋，然后里面可供选择的layout也总觉得美观差点意思。这里给大家推荐另一款开源软件：Gephi 。

官网：

https://gephi.org

下面paper中的几个例子，尤其是宏基因组好多结果的展示都是出自它手。

包括下面这个漂亮点的樱花图（下篇文章分享学习绘制这个高大上的图）。

=========下载与安装========

Gephi支持Windows、Mac、Linux三种常见的操作系统，目前官网最新的稳定版本是0.9.2。

https://gephi.org/users/download/   \\直接下载安装即可

========数据准备和导入=======

类似于Cytoscape，网络图的数据一般有两个：边文件（edge）和点文件（node）。

边文件，主要是由成对的节点Id构成，（源）Source和（目标）Target两个点连成一条线（边），边文件中也可以加入边的描述信息，比如边的id、类型、权重等信息。

点文件，主要是对边文件中的“点”进行描述，是点的属性文件，我们可以在其中可添加点的分组信息用于网络图的可视化，以便后面控制颜色了，形状等。

通常来说，这两个文件中，边文件是必需要有的，它是构成网络图的核心，而点文件是非必需的，因为它主要做一些控制。

一般文件的存储可以用csv文件或者制表符分割的txt文件。

通过File/Import spreadsheet导入边文件。

原始的效果如下：

同样的操作，我们导入node的文件，但是记得加到目前的工作区内。

好的一点，Gephi右侧提供了statistic的功能，会进行一些简单的网络统计计算：例如平均度，模块化指数等，详细的介绍如下：

平均度（Average degree）：表示每个节点连接边的平均数，如果络图是无向图，平均度的计算为 2*edges/nodes。

平均路径长度（Average network distance）：任意两个节点之间的距离的平均值。反映网络中各个节点间的分离程度。值越小代表网络中节点的连接度越大。

模块化指数（Modularity index）：衡量了网络图结构的模块化程度。一般>0.44 就说明该网络图达到了一定的模块化程度。

聚类系数（Clustering coefficient）：和平均路径长度一起，能够展示所谓的‘小世界’效应，从而给出一些节点聚类或抱团的总体迹象。网络的小世界特性指网络节点的平均路径小。

网络直径（Diameter）：网络图直径最大测量长度，即任意两点都有 1 个最短距离，这些最短距离之中的最大值即为该网络图直径。

====网络调整和美化======

调整node的layout，这里改为Fruchterman Reingold，参数保持默认。

效果如下：

然后，调整点的颜色和大小（这也是为什么设置一个node的文件，为了方便进行控制）。点的颜色在Partition选项下选择taxonomy列的数据，点（眼睛的图标）的大小选degree（我选的min=10，max=30），效果如下:

Preview里面可以查看最终的效果图，其中预览里面：

边框宽度：设为0.0，不显示节点边框。

显示标签：打勾，显示节点标签。

字体：此处修改为 Times New Roman 23号加粗

缩短标签：打勾，不然标签会过长导致相互覆盖。

厚度：根据显示需要修改边线厚度，此处可以修改（5）。

重新调整权重：打勾，根据边线权重显示不同厚度。

点的颜色也可以在Partition选项下选择计算得到的Modularity的数据，会按模块进行着色。

Gephi 支持多种格式的输出：SVG、PNG、PDF、gexf图文件等。

导出的矢量图可用AI等图形编辑软件进一步修改，图形文件（GEXF (Graph Exchange XML Format) ）也可以用脚本来处理，图个性化地添加图例等。图文件也是一种标签语言（感觉类似HTML语言格式，感觉可以自己修改了）。

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