好看的桑基图是如何炼成的！

Sankey Diagram, 也叫做桑基图，是一种展示数据流的可视化方式，一张典型的桑基图示例如下

这张图展示的是不同国家之间的人口流动，可以看到图中包含了如下几个因素

1. node, 即节点，常用矩形方块和文字注释来表示，在上图中表示的是不同的国家

2. link, 即连线，表示不同节点之间的数据流通，这个连线是有方向的，从节点A流向节点B, 节点A称之为source, 即起始节点，节点B称之为target, 即目标节点

从组成结构可以看出，桑基图的数据其实是一个网状结构，构成了一个network。和普通的发散性的网络不同，在桑基图中，数据总是从source流动到了target，而且1个source会对应多个target, 1个target也会有多个source, 为了更加量化的展示同一个节点不同流入/流出数据的比例，采用了link的宽度这一属性，可以看到link的宽度与矩形节点的高度是呈比例的，source节点的所有流出数据的link总宽度等于节点的高度，对应target节点，则所有流入数据的link的总宽度等于节点的高度。

综上，桑基图的输入数据就是一个网络，其可视化的重点在于展示数据的线性流动，需要注意的是，桑基图中只有节点的概念，没有层级的概念，就是说我们只需要输入两两节点之间的连线关系，而桑基图可视化工具会自动计算节点的位置，一个更加扩展性的桑基图展示如下

这个特性也是桑基图与冲击图alluvial plot最大的不同，在冲击图中，不同层级的节点是我们手动指定的，一个典型的冲击图示例如下

结合前面的解释可以看到，桑基图和冲击图可视化的源数据都是相同的，区别仅在于节点位置的计算，以及可视化结果上的微小差异。

明白了桑基图展示的信息之后，我们来研究下实现桑基图的工具和方法。就美观性而言，首推d3.js, 这是一个基于javascript的可视化库，支持多种类型的可视化，桑基图也不在话下，具体的代码可以参考如下链接

https://observablehq.com/@d3/sankey

但是这个需要javascript的编程基础， 为了方便R语言的用户，有人开发了NetworkD3这个R包，可以在R中实现使用d3.js来绘图，基础用法如下

> library(networkD3)> Energy <- jsonlite::fromJSON("energy.json")> head(Energy$links)  source target   value1      0      1 124.7292      1      2   0.5973      1      3  26.8624      1      4 280.3225      1      5  81.1446      6      2  35.000> head(Energy$nodes)                  name1 Agricultural 'waste'2       Bio-conversion3               Liquid4               Losses5                Solid6                  Gas
> sankeyNetwork(+   Links = Energy$links,+   Nodes = Energy$nodes,+   Source = 'source',+   Target = 'target',+   Value = 'value',+   NodeID = 'name',+   colourScale = JS("d3.scaleOrdinal(d3.schemeCategory10);")+ )

可视化效果如下

energy.json这个文件可以从以下链接获取

https://github.com/christophergandrud/d3Network/blob/master/JSONdata/energy.json

默认的可视化结果，不同节点用不同颜色表示，连线用灰色表示，为了控制节点和连线的颜色，我们可以使用NodeGroup和LInkGroup参数，将节点和连线进行分组，这样就可以将其映射为不同的颜色了。

·end·