当然你可以把cytoscape里的每一个基因的degree.layout导出来，里面有每一个基因有多少条edge与其相连，然后做一个bar图（ 用R画Circular barplot图 ）,但是对于图里的数字（比如60和20）并没有非常直观的展示。偶然看到里一篇文章写的非常好（ R数据可视化18:弧形图 ）,做出的图形是这样的：
弧形图需要的数据是从cytoscape里导出的，你也可以自己制作（如果数据不多的话）：
导出的表长这样：
我们需要的是这个表的“name”列。你需要在excel里把“ (interacts with) ”替换成空格（注意括号两边也有空格），这一步在excel里相当简单，就不赘述了。替换完成后的表长这样：
现在得到的表格就是我们需要的。
今天我们将通过一个例子来说明如何分析两个定类变量。
文章背景：我们想研究CFPS2010和CFPS2012青少年对自身的职业期望。
如表1，我们将原始的职业期望编码整合成9类（职业编码的大类）和其他。由于我们想分析同一个人在跨轮次调查中职业期望的稳定性情况，故将分析对象定义为在CFPS2010和CFPS2012中都回答了自己对自己职业期望的受访者。如表2所示，进行重编码后的数据是宽数据，样本量是1920，数据集名字为expect。我们在进行后续分析时，要将其转换为绘图所需的其他形式。
⭐分析方式1——列联表、频数与频率
在表3中，我们展示了2010与2012年青少年职业期望的交叉统计情况。同时该表内，也附上了频数（落在各类别中的数据个数）、⽐例（某⼀类别数据占全部数据的⽐值）、百分⽐（将对⽐的基数作为100⽽计算的⽐值，包括百分比、行百分比和列百分比）。
⭐分析方式2——统计图表
分析前色彩讲解：预设渐变色，我们这里介绍2个色彩包。
1）专门生产系列颜色的RColorBrewer包，详见图1中的系列颜色。
library(RColorBrewer)
display.brewer.all()
2）色盲友好的配色方案viridis包，详见图2中的系列颜色。
library(viridis)
?viridis()#可以看到更多对这组包色彩的说明
接下来我们来画图吧~【注：图3-图6中的类目数字的含义：1）国家机关、党群组织、企业、事业单位负责人；2）医生；3）教师；4）专业技术人员（刨除教师和医生）；5）办事人员和有关人员；6）商业、服务业人员；7）农、林、牧、渔、水利业生产人员；8）生产、运输设备操作人员及有关人员；9）军人；10）其他。】
