用 D3.js 画一个手机专利关系图, 看看苹果,三星,微软间的专利纠葛

前言

本文灵感来源于Mike Bostock 的一个 demo 页面

原 demo 基于 D3.js v3 开发, 笔者将其使用 D3.js v5 进行重写, 并改为使用 ES6 语法.

源码: github

在线演示 : demo

效果

可以看到, 上图左上角为图例, 中间为各个手机公司之间的专利关系图.

图例中有三种线段:

• 红色实线: 正在进行专利诉讼 (箭头指向方为被诉讼方)
• 蓝色虚线: 诉讼已经结束
• 绿色实线: 专利已经授权

实现

下面让我们看看如何一步步实现上图的效果.

分析数据

[  { source: 'Microsoft', target: 'Amazon', type: 'licensing' },  { source: 'Microsoft', target: 'HTC', type: 'licensing' },  { source: 'Samsung', target: 'Apple', type: 'suit' },  { source: 'Motorola', target: 'Apple', type: 'suit' },  { source: 'Nokia', target: 'Apple', type: 'resolved' },  { source: 'HTC', target: 'Apple', type: 'suit' },  { source: 'Kodak', target: 'Apple', type: 'suit' },  { source: 'Microsoft', target: 'Barnes & Noble', type: 'suit' },  { source: 'Microsoft', target: 'Foxconn', type: 'suit' },  ...]

可以看到, 每一条数据都是由以下几部分组成:

• source : 诉讼方的公司名称
• target : 被诉讼方的公司名称
• type : 当前诉讼状态

需要注意的是: 有一些公司 (如 Apple, Microsoft ) 同时参与了多起诉讼案件, 但我们在数据可视化时只会为每一个公司分配一个节点, 然后用连线表示各个公司之间的关系.

数据可视化最重要的就是数据和图像之间的映射关系, 本例中我们的可视化的逻辑为:

• 将每一个公司作为图中的一个圆形节点
• 将每一条诉讼关系表示为两个圆形节点之间的连线

公司 ==> 圆形节点

诉讼关系 ==> 连线

技术分析

要实现可以拖动, 自动布局的网络图, 本 demo 用到了 D3.js 中的 d3-force 和 d3-drag , 当然还有最基础的 d3-selection.

(为了方便搭建用户界面, 使用了 Vue 作为前端框架. 但 Vue 并不对数据可视化逻辑产生影响, 不使用也不会对我们的实现造成影响.)

代码实现

现在让我们进入代码部分, 首先我们画出每个公司代表的圆形节点:

上面说到了, 原始数据中, 有部分公司多次出现在不同的诉讼关系中, 而我们要为每个公司画出唯一的节点, 所以我们要对数据进行一些处理:

  initData() {    this. s = [      { source: 'Microsoft', target: 'Amazon', type: 'licensing' },      { source: 'Microsoft', target: 'HTC', type: 'licensing' },      { source: 'Samsung', target: 'Apple', type: 'suit' },      { source: 'Motorola', target: 'Apple', type: 'suit' },      { source: 'Nokia', target: 'Apple', type: 'resolved' },      ...    ] // 这里省略了一些数据    this.nodes = {}    // Compute the distinct nodes from the  s.    this. s.forEach(  => {       .source =        this.nodes[ .source] ||        (this.nodes[ .source] = { name:  .source })       .target =        this.nodes[ .target] ||        (this.nodes[ .target] = { name:  .target })    })    console.log(this. s)  }

上面这段代码的逻辑是, 遍历所有的 s, 将其中的 source 和 target 作为 key 放置到 nodes 中, 这样我们就得到了不含重复节点的数据 nodes:

细心的读者可能已经发现了, 上面的数据中有许多 x, y 的坐标数据, 这些数据是从哪里来的呢? 答案就是 d3-force, 因为我们要实现的是模拟物理作用力的分布图, 所以我们使用了 d3-force 来模拟并帮助我们计算出每个节点的位置, 调用方法如下:

this.force = this.d3  .forceSimulation(this.d3.values(this.nodes))  .force('charge', this.d3.forceManyBody().strength(50))  .force('collide', this.d3.forceCollide().radius(50))  .force(' ', force )  .force(    'center',    this.d3      .forceCenter()      .x(width / 2)      .y(height / 2)  )  .on('tick', () => {    if (this.path) {      this.path.attr('d', this. Arc)      this.circle.attr('transform', transform)      this.text.attr('transform', transform)    }  })

这里我们为 d3-force 添加了三种作用力:

• .force('charge', this.d3.forceManyBody().strength(50)) 为每个节点添加互相之间的吸引力
• .force('collide', this.d3.forceCollide().radius(50)) 为每个节点添加刚体碰撞效果
• .force(' ', force ) 添加节点之间的连接力

执行上面的代码后, d3-force 就会为每一个节点计算好坐标并将其 作为 x, y 属性赋予每个节点.

画出代表公司的 圆形节点

处理好了数据, 让我们将其映射到页面上的 svg ==> circle 元素:

this.circle = this.svgNode // svgNode 为页面中的 svg节点 (d3.select('svg'))  .append('g')  .selectAll('circle')  .data(this.d3.values(this.nodes)) // d3.values() 将对象数据  {}转换为数组数据 Array[]  .enter()  .append('circle')  .attr('r', 10)  .style('cursor', 'pointer')  .call(this.enableDragFunc())

注意到这里我们在最后调用了 .call(this.enableDragFunc()) , 这点代码是为了实现 circle 节点的拖拽功能, 我们在后面再进一步讲解.

上面这段代码逻辑为: 将 nodes 数据映射为 circle 元素, 并设置 circle 元素的属性:

• 半径 10
• 鼠标悬停图标为手指
• 将每个 node 的 x, y 属性赋予 circle 的 x, y (˙ 这一步我们在代码中没有声明, 是因为 d3 默认会将数据的 x, y 属性作为 circle 的 x, y 属性)

执行以上代码后的效果:

画出公司名称

画出代表公司的圆形节点后, 再画出公司名称就很简单了. 只需要将 x, y 坐标进行一定偏移即可.

这里我们将公司名称放在圆形节点的右方:

this.text = this.svgNode  .append('g')  .selectAll('text')  .data(this.d3.values(this.nodes))  .enter()  .append('text')  .attr('x', 12)  .attr('y', '.31em')  .text(d => d.name)

上面的代码只是将 text 元素放置在了 (12 , 0 ) 的位置, 我们在 d3-force 的每一个 tick 周期中, 对其 text 进行位置的偏移, 这样就达到了 text 元素在 circle 元素右侧 12 个像素的效果:

this.force = this.d3      ...      .on('tick', () => {        if (this.path) {          this.path.attr('d', this. Arc)          this.circle.attr('transform', transform)          this.text.attr('transform', transform)        }      })

效果如图:

画出诉讼关系连线

接下来我们将有诉讼关系的节点连接起来. 因为连线不是规则的图形, 所以我们使用 svg 的 path 元素来实现.

this.path = this.svgNode  .append('g')  .selectAll('path')  .data(this. s)  .enter()  .append('path')  .attr('class', function(d) {    return '  ' + d.type  })  .attr('marker-end', function(d) {    return 'url(#' + d.type + ')'  })

我们使用 ' ' + d.type 为不同的诉讼关系连线赋予不同的 class, 然后通过 css 对不同 class 的连线添加不同的样式(红色实线, 蓝色虚线, 绿色实线).

path 的 d 属性我们同样在 d3-force 的 tick 周期中设置:

this.force = this.d3      ...      .on('tick', () => {        if (this.path) {          this.path.attr('d', this. Arc)          this.circle.attr('transform', transform)          this.text.attr('transform', transform)        }      })   Arc(d) {    const dx = d.target.x - d.source.x    const dy = d.target.y - d.source.y    const dr = Math.sqrt(dx * dx + dy * dy)    return (      'M' +      d.source.x +      ',' +      d.source.y +      'A' +      dr +      ',' +      dr +      ' 0 0,1 ' +      d.target.x +      ',' +      d.target.y    )  }

这里我们直接用字符串拼接了一小段 svg 的指令, 效果是画出一条圆弧曲线, 完成上面的代码后, 我们得到的效果是:

添加图例

现在我们已经基本完成了预期的效果, 但是图中缺少图例, 访问者会不理解不同颜色的曲线分别代表着什么含义, 所以我们在画面的左上角添加图例.

图例的实现方法大致上面步骤相同, 但是有两个区别:

• 图例是固定在画面左上角的, 坐标可以在代码中直接写死
• 图例比真实数据多一个元素: 描述文字

我们构造一下图例的数据:

const sampleData = [  {    source: { name: 'Nokia', x: xIndex, y: yIndex },    target: { name: 'Qualcomm', x: xIndex + 100, y: yIndex },     : 'Still in suit:',    type: 'suit'  },  {    source: { name: 'Qualcomm', x: xIndex, y: yIndex + 100 },    target: { name: 'Nokia', x: xIndex + 100, y: yIndex + 100 },     : 'Already resolved:',    type: 'resolved'  },  {    source: { name: 'Microsoft', x: xIndex, y: yIndex + 200 },    target: { name: 'Amazon', x: xIndex + 100, y: yIndex + 200 },     : 'Locensing now:',    type: 'licensing'  }]const nodes = {}sampleData.forEach(( , index) => {  nodes[ .source.name + index] =  .source  nodes[ .target.name + index] =  .target})

按照同样的步骤, 我们画出图例:

sampleContainer  .selectAll('path')  .data(sampleData)  .enter()  .append('path')  .attr('class', d => '  ' + d.type)  .attr('marker-end', d => 'url(#' + d.type + ')')  .attr('d', this. Arc)sampleContainer  .selectAll('circle')  .data(this.d3.values(nodes))  .enter()  .append('circle')  .attr('r', 10)  .style('cursor', 'pointer')  .attr('transform', d => `translate(${d.x}, ${d.y})`)sampleContainer  .selectAll('.company ')  .data(this.d3.values(nodes))  .enter()  .append('text')  .style('text-anchor', 'middle')  .attr('x', d => d.x)  .attr('y', d => d.y + 24)  .text(d => d.name)sampleContainer  .selectAll('. ')  .data(sampleData)  .enter()  .append('text')  .attr('class', 'msg- ')  .style('text-anchor', 'end')  .attr('x', d => d.source.x - 30)  .attr('y', d => d.source.y + 5)  .text(d => d. )

最终效果:

总结

使用 D3.js 进行这样的数据可视化非常简单, 而且非常灵活. 只是在使用 d3-force 时需要多调整一下参数来达到理想的效果, 实际实现的代码并不长, 逻辑代码放在这个文件中:
graphGenerator.js, 感兴趣的读者不妨直接看看源码.

想继续了解 D3.js

这里是我关于 D3.js 、 数据可视化 博客 的github 地址, 欢迎 start & fork :tada:

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知乎专栏: Data Visualization / 数据可视化

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