{{ target: series-graphGL }}
使用 WebGL 绘制的关系图,支持大规模的网络/关系数据的布局和绘制。
{{ use: partial-series-name() }}
布局的算法,支持使用 gephi 的 forceAtlas2 算法布局。
forceAtlas2 布局算法。
该算法对大规模的网络数据有着高效的布局效率和稳定的布局结果。
支持通过 forceAtlas2.GPU 配置为 GPU 还是 CPU 布局。
CPU 实现的优势是兼容性好,而 GPU 实现在高端显卡中有着数十倍甚至上百倍的性能优势。
下面是在 GTX1070 和 i7 4GHz 的电脑中对一个 2w 个节点(近 5w 条边)的关系图一次布局的迭代的性能对比。
是否启用 GPU 布局。
一次更新的迭代次数。因为力引导算法通常会把每次迭代的结果都绘制出来,但是因为绘制时间往往会大于布局的时间,会导致布局的效率降低,这时候我们可以设置更大的steps
参数,保证布局和绘制的时间均衡,加快布局的速度。
停止布局的阈值,当布局的全局速度因子小于这个阈值时停止布局。设为 0 则永远不停止。
是否开启 Barnes Hut 优化,在 forceAtlas2.GPU 为 false 时有效。
默认在节点数 > 1000时开启。
是否根据节点边的数量来计算节点的斥力因子,建议开启。
是否是lin-log
模式。lin-log
模式会让聚类的节点更加紧凑。
节点受到的向心力。这个力会让节点像中心靠拢。
向心力中心的位置。默认去初始位置的中间点。
布局的缩放因子,值越大则节点间的斥力越大。
边权重的影响因子。值越大,则边权重对于引力的影响也越大。
注:这个因子是指数级的,因此在边权重为0
和1
的时候无效。
边的权重分布。映射自 links.value。
支持设置为单个数字,这时候就是统一的权重值。
节点的权重分布。映射自 nodes.value。
支持设置为单个数字,这时候就是统一的权重值。
是否开启防止节点重叠。
{{ use: partial-symbol( defaultSymbolSize=5 ) }}
节点的样式设置。
{{ use: partial-item-style-scatter3D( prefix=“##”, defaultOpacity=1, hasCallback = ${hasCallback}, useColorPalette = ${useColorPalette} )}}
关系边的样式设置。
{{ use: partial-line-style( prefix=“##”, defaultColor=“#aaa” ) }}
节点的数据集。
数据格式同 graph.data
数据项名称。
数据项值。
单个节点的样式。
{{ use: partial-item-style-scatter3D( prefix=“###”, defaultOpacity=1 ) }}
同 graphGL.data。
节点间的关系数据。 数据格式同 graph.links
边的源节点名称的字符串,也支持使用数字表示源节点的索引。
边的目标节点名称的字符串,也支持使用数字表示源节点的索引。
边的数值。
单条边的样式。
{{ use: partial-line-style( prefix=“###”, defaultColor=“#aaa” ) }}
{{ use: partial-zlevel(defaultZLevel=10) }}