首先，加载recharts:

library(recharts)

1 介绍Introduction

力导向布局图包括两类：

曲线连接
直线连接

关键是：

数据结构:
矩阵模式: 一个数据框，其中一列为节点名，余下的是一个矩阵。将节点名赋值给x, 矩阵赋值给y。
节点/联结模式：一个节点数据框[x, NA, series, weight]和一个联结数据框[x, x1, relation, value]。用rbind将两者合并。如果未提供节点数据框，recharts会基于联结数据框自动构建。相应地，提供[x, x1, series/relation, weight/value]数据框。
力导向布局图和和弦图可通过工具箱按钮快速切换。

2 用法Function Call

echartr(data, x, <y>, <series>, <t>, <type>, <subtype>)

参数	要求
data	数据框格式的源数据
x	文本型自变量，其他类型转为因子后计算。节点/联结模式下，必须提供`x`列。矩阵模式下，只传入`x`的第一个变量。
y	数值型应变量。节点/联结模式下，只传入`y`的第一个变量。矩阵模式下，`y`的所有列都被传入。
series	数据系列变量，转为因子后计算。如果提供多个变量，只传入第一个。
t	时间轴变量，转为因子后计算。如提供多个变量，只传入第一个。
type	‘force’/‘force_curve’, ‘force_line’.
subtype	force: c(“arrow”, “triangle”) arrow: 连线末端图标为箭头 triangle: 连线末端图标为三角 force_line: c(“arrow”, “triangle”)

3 举例Showcase

3.1 数据准备Data Preparation

3.1.1 矩阵模式Matrix Mode

grpmtx <- matrix(c(11975, 5871, 8916, 2868, 1951, 10048, 2060, 6171, 8010, 16145,
                   8090, 8045, 1013, 990, 940, 6907), byrow=TRUE, nrow=4)
grpmtx <- as.data.frame(grpmtx)
names(grpmtx) <- paste0('Group', 1:4)
grpmtx$Name <- paste0('Group', 1:4)
knitr::kable(grpmtx, align=c('lllll'))

Group1	Group2	Group3	Group4	Name
11975	5871	8916	2868	Group1
1951	10048	2060	6171	Group2
8010	16145	8090	8045	Group3
1013	990	940	6907	Group4

数据框的前四列就是一个矩阵，而最后一列则是名称向量。所以其数据结构符合矩阵模式的要求。

矩阵模式可以转换为节点/联结模式。Matrix[i, j]代表了两个节点(i & j)和一个联结(i -> j)。

3.1.2 节点Node/联结link模式

str(yuNetwork)

## List of 2
##  $ nodes:'data.frame':   49 obs. of  3 variables:
##   ..$ name  : chr [1:49] "曾麟书" "曾国藩" "曾纪泽" "曾纪鸿" ...
##   ..$ series: chr [1:49] "Root" "Node 1" "Node 2" "Node 2" ...
##   ..$ value : num [1:49] 3 9 3 3 3 3 6 3 3 6 ...
##  $ links:'data.frame':   49 obs. of  4 variables:
##   ..$ source  : chr [1:49] "曾麟书" "曾麟书" "曾麟书" "曾国藩" ...
##   ..$ target  : chr [1:49] "曾国藩" "曾国荃" "曾国潢" "曾纪泽" ...
##   ..$ relation: chr [1:49] "父子" "父子" "父子" "父子" ...
##   ..$ weight  : num [1:49] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

yuNetwork数据集包含一个节点数据框(nodes)及一个联结数据框(links)。可以合并为一个数据框。

nodes节点:
- name: 节点名称
- series: 节点所属数据系列
- value: 节点的重要性分值
links联结:
- source和target: 定义了联结的方向
- relation: 联结的名称
- weight: 联结的重要性分值

nodes <- cbind(yuNetwork$nodes[,1], NA, yuNetwork$nodes[,2:3],
               stringsAsFactors=FALSE)
names(nodes) <- names(yuNetwork$links)
yu <- rbind(yuNetwork$links, nodes, stringsAsFactors=FALSE)

3.2 力导向布局图Force Chart

3.2.1 曲线联结Force with Curve

设type为’force’。

echartr(yu, c(source, target), weight, relation, type='force') %>% 
    setTitle("Yu Family of Shaoxing") %>% setTheme(palette=c(
        'tan3','green3','green2','lawngreen','olivedrab1'))

3.2.2 直线联结Force with Line

3.2.2.1 矩阵模式Matrix Mode

echartr(grpmtx, Name, c(Group1, Group2, Group3, Group4), type='force_line') %>% 
  setTitle('Test Data', 'Force with ribbon')

3.2.2.2 节点Node/联结link模式

设type为’force_line’。

echartr(yu, c(source, target), weight, relation, type='force_line') %>% 
    setTitle("Yu Family of Shaoxing") %>% setTheme(palette=c(
        'tan3','green3','green2','lawngreen','olivedrab1'))

3.2.3 带时间轴的力导向布局图Force with Timeline

用year列作为时间轴。

echartr(deutsch, c(club, player), weight, role, t=year,
        type='force', sub='arrow') %>% 
  setTitle('Club Orientation of Deutsch Soccer Team')

4 其他设定Futher Setup

接下来可以配置控件、添加标注点/标注线，以及美化成图。

参考相关函数，尽情探索吧。

基础图类Basic Plots 14 - 力导向布局图Force Chart