从零实现一种子图布局方法，轻松提升图可视化清晰度

引言

在当今信息泛滥的时代，数据可视化已成为不可或缺的手段，它能将复杂的数据转化为直观易懂的图形，帮助人们快速洞察数据背后的规律和信息。其中，图可视化技术在风控、社交网络分析、生物信息学等领域发挥着至关重要的作用。

风控领域中，图可视化经常用于刻画复杂的关系网络，比如用户之间的资金流向、交易记录和社交关系等。这些关系网络通常以图的形式展示，由节点（代表实体）和边（代表关系）组成。然而，随着风控业务的不断发展，图中的节点数量和关系复杂度也在不断增加，导致传统的可视化方法难以清晰展示图中的信息。

为了解决这个难题，子图布局应运而生。子图布局是一种图布局技术，它将大图划分为多个子图，并对每个子图进行单独布局。通过这种方式，子图布局可以有效降低图的复杂度，让分析人员更容易看清节点之间的关系，从而提升分析效率。

子图布局算法

子图布局算法有很多种，其中最常用的两种算法是 ForceAtlas2 和 Sugiyama。

• ForceAtlas2 算法 ：ForceAtlas2 算法是一种基于力导向的布局算法。它将图中的节点看作带电粒子，并根据节点之间的连接关系和距离计算斥力和引力。通过不断调整节点的位置，使斥力和引力达到平衡，从而得到最终的布局结果。ForceAtlas2 算法可以有效处理大规模图，而且布局结果美观，但计算时间较长。
• Sugiyama 算法 ：Sugiyama 算法是一种基于分层布局的算法。它将图中的节点按层级排列，并根据节点之间的连接关系计算节点之间的距离。通过不断调整节点的位置，使节点之间的距离达到最短，从而得到最终的布局结果。Sugiyama 算法计算时间较短，但布局结果的质量不如 ForceAtlas2 算法。

子图布局实现

子图布局的实现需要借助图可视化库。目前，主流的图可视化库有 D3.js、ECharts 和 Gephi 等。其中，D3.js 是一个功能强大的 JavaScript 库，它可以帮助开发者快速创建交互式的数据可视化界面。ECharts 是一个国产的图可视化库，它以易用性和丰富的图表类型而受到广大开发者的喜爱。Gephi 是一个开源的图可视化软件，它提供了一系列强大的图布局算法和分析工具。

本文将以 D3.js 为例，介绍如何实现子图布局。首先，需要将图数据加载到 D3.js 中。然后，使用 D3.js 的 forceAtlas2 布局函数对图数据进行布局。最后，将布局后的节点和边绘制到画布上。

效果展示

以下是使用子图布局技术对一个风控图可视化场景进行布局后的效果展示：

[图片]

从图中可以明显看到，子图布局技术可以有效降低图的复杂度，让分析人员更容易看清节点之间的关系，从而提升分析效率。

结语

子图布局是一种强大的图布局技术，它可以有效提升图可视化清晰度，帮助分析人员更好地理解复杂的关系网络。本文从原理到实现对子图布局技术进行了一次全面的介绍，希望对读者有所帮助。在今后的工作中，笔者将继续探索图可视化领域的前沿技术，为读者带来更多干货。