我正在研究标签可视化，其中标签在不同的力导向布局之间转换。

我在弄清楚如何从气泡图过渡到节点图时遇到了一些问题，但我对如何让图表过渡到词云有点困惑。 我的困难很大程度上源于我在编写自定义聚类/碰撞检测函数方面缺乏经验。

我将力声明为全局变量，然后在用户单击按钮时停止并启动它们:

var force1 = d3.layout.force()
    .size([width, height])
    .charge(0)
    .gravity(0.02)
    .on("tick", ticka);

//layout for node chart
var force2 = d3.layout.force()
    .size([width, height])
    .charge(-50)
    .gravity(0.005)
    .linkDistance(120)
    .on("tick", tickb);

//layout for bubble chart
var force3 = d3.layout.force()
    .size([width, height])
    .charge(0)
    .gravity(0.02)
    .on("tick", tickc);

当绘制节点的函数被调用时，相关的节点/链接函数被添加到强制中(因为数据根据 slider 值而变化)。

创建节点数据的代码如下:

nodes = splicedCounts.map(function(d, e) {
    var choice;
    var i = 0,
    r = d[1],
    d = { count: d[1],
          sentiment: d[2]/d[1],
          cluster: i,
          radius: radScale(r),
          name: d[0],
          index: e,
          x: Math.cos(i / m * 2 * Math.PI) * 200 + width / 2 + Math.random(),
          y: Math.sin(i / m * 2 * Math.PI) * 200 + height / 2 + Math.random()
    };
    if (!clusters[i] || (r > clusters[i].radius))
        clusters[i] = d;
    return d;
});

为了让这个问题相对简短，我用来绘制气泡图的代码是这个例子的衍生代码:http://bl.ocks.org/mbostock/7881887绘制节点图的代码也同样通用(如果能帮助解决我的问题，我很乐意提供此代码)。

这就是我的问题所在:

我找到了 this nice example用于矩形之间的碰撞检测并将其合并到我的代码中。但是，由于我使用的是 SVG 文本并且字体大小在转换时会发生变化，所以我选择根据文本长度和半径来估计文本大小/边界框大小。

单词图表的完整“勾选”函数如下。

function tickc(e) {
    node = nodeGroup.selectAll(".node");
    var nodeText = nodeGroup.selectAll(".node text");
    node.each(cluster(5 * e.alpha * e.alpha));
    var k = e.alpha;
    nodeText.each(function(a, i) {
        var compWidth = d3.select(this).attr("bWidth");
        var compHeight = d3.select(this).attr("bHeight");
        nodes.slice(i + 1).forEach(function(b) {
          // console.log(a);
          var lineWidthA = a["name"].length * a["radius"]/2.5;
          var lineHeightA = a["radius"]/0.9;

          var lineWidthB = b["name"].length * b["radius"]/2.5;
          var lineHeightB = b["radius"]/0.9;
          dx =  (a.x - b.x)
          dy =  (a.y - b.y)    
          adx = Math.abs(dx)
          ady = Math.abs(dy)
          mdx = (1 + 0.07) * (lineWidthA + lineWidthB)/2
          mdy = (1 + 0.07) * (lineHeightA + lineHeightB)/2
          if (adx < mdx  &&  ady < mdy) {          
            l = Math.sqrt(dx * dx + dy * dy)

            lx = (adx - mdx) / l * k
            ly = (ady - mdy) / l * k

            // choose the direction with less overlap
            if (lx > ly  &&  ly > 0)
                 lx = 0;
            else if (ly > lx  &&  lx > 0)
                 ly = 0;

            dx *= lx
            dy *= ly
            a.x -= dx
            a.y -= dy
            b.x += dx
            b.y += dy
          }
        });
  });
node.select("circle")
    .attr("cx", function(d) { return d.x; })
    .attr("cy", function(d) { return d.y; });
node.select("text")
    .attr("x", function(d) { return d.x; })
    .attr("y", function(d) { return d.y; });
}
// Move d to be adjacent to the cluster node.
function cluster2(alpha) {
  return function(d) {
    var cluster = clusters[d.cluster];
    if (cluster === d) return;
    var x = d.x - cluster.x,
    y = d.y - cluster.y,
    l = Math.sqrt(x * x + y * y),
    r = (d["name"].length * d["radius"]) + (cluster["name"].length * cluster["radius"]);

  };
}

我不确定如何结束聚类功能以便适本地移动节点。我试图适应标准的集群功能，即

// Move d to be adjacent to the cluster node.
function cluster(alpha) {
  return function(d) {
    var cluster = clusters[d.cluster];
    if (cluster === d) return;
    var x = d.x - cluster.x,
        y = d.y - cluster.y,
        l = Math.sqrt(x * x + y * y),
        r = d.radius + cluster.radius;
    if (l != r) {
      l = (l - r) / l * alpha;
      d.x -= x *= l;
      d.y -= y *= l;
      cluster.x += x;
      cluster.y += y;
    }
  };
} 

更类似于前面提到的矩形集群力布局，但没有运气(恐怕我不再有我的确切尝试的副本)。

恐怕由于我缺乏声誉，我无法附上图片，但如果有帮助，我可以尝试找到提供它们的方法。词云的重叠问题很小(大多数词分解为相邻但不接触的位置)，但如果可能的话，我希望它能像气泡图一样完美地分解。我很确定这些问题来自 a.) 未完成的集群函数和 b.) 我使用文本长度和半径来估计文本大小而不是正确的边界框坐标的 hack，但我不确定如何修复这些东西。

最佳答案

我建议使用 d3-cloud 包，它可以满足您的很多需求。如果不是，那么至少这是一个很好的起点 https://github.com/jasondavies/d3-cloud

它的工作方式似乎是计算每个单词的界限，然后解决这些界限之间的冲突。你可以看到 here

关于javascript - D3 : Using force layout for word clouds，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25311826/