在制作GIF时，Chorddiagram（圆圈）中的轴线限制

Question

我希望有人能够帮助我进行我想创建的Chorddiagram可视化。我很清楚，也许这种可视化类型不适合此特定数据，但是以某种方式是我脑海中拥有的东西（或我想如何可视化这些数据）以及我想创建的东西，现在我认为是太晚了，不能放弃它：:)太好奇了如何修复它。尽管我是Stackoverflow的活跃用户，但这是我在这里的第一篇真实帖子，我真的很欣赏观众。

因此，我有有关KM2随时间变化（D0）的区域大小的变化的数据（D0），我试图在此处使用示例从中创建一个GIF： https://guyabel.com/post/post/animated-directional-chord-diagrams/

数据“ D0”：

Time <- as.numeric(c(10,10,10,100,100,100,200,200,200,5,5,5,50,50,50,0,0,0))
Year <- as.character(c(2050,2100,2200,2050,2100,2200,2050,2100,2200,2050,2100,2200,2050,2100,2200,2050,2100,2200))
Area_km2 <- as.numeric(c(4.3075211,7.1672926,17.2780622,5.9099250,8.2909189,16.9748961,6.5400554,8.9036313,16.5627228,3.0765610,6.3929883,18.0708108,5.3520782,8.4503856,16.7938196,0.5565978,1.8415855,12.5089476))

(d0 <- as.data.frame(cbind(Time,Year,Area_km2)))

我也有颜色代码按照上述示例存储在单独的数据帧（D1）中。 数据“ D1”：

year <- as.numeric(c(2050,2100,2200))
order1 <- as.character(c(1,2,3))
col1 <- c("#40A4D8","#33BEB7","#0C5BCE")

(d1 <- as.data.frame(cbind(year,order1,col1)))

因此，想法是在每个扇区内的自我链接流动随着时间的变化而增加，这看起来像是在最终动画GIF（或类似于成长的派段）中的片段，但我注意到这一点，无论如何我的努力如何，我似乎无法设法将每个段的轴限制为在每个帧中的特定年限。似乎正在添加轴并不断增加随着时间的推移，这不是我想要的。

例如，在第一个图（图0）或“启动帧”中，链接的大小与dataframe匹配：

figue0

所以它是

orig_year	abreat_km2	.frame
2050	0.557	0
2100	1.84	0
2200	12.5	0

但是当一个图下图（图1）时，轴似乎已从启动帧中取出值并在当前值上添加（分别为4、7.4和19），而不是（3.08、6.39和18.1），或者根据数据框架应该是值：

figue1

orig_year	abreation_km2	.frame
2050	3.08	1
2100	6.39	1
2200	18.1	1

，它继续这样做，因为一个循环通过数据循环并为下一帧创建了新的图。我想知道是否有可能以链接随时间逐渐增加，并且轴是随着增加而逐渐增加的方式来限制轴并创建可视化。

任何帮助都非常感谢！ 谢谢。

我的代码：

排序减少

(d0 <- arrange(d0,Time))

副本列

(d0$Dest_year <- d0$Year)

重新安排数据

library(tweenr)
(d2 <- d0 %>%
mutate(corridor=paste(Year,Dest_year,sep="->")) %>%
dplyr::select(Time,corridor,Area_km2) %>%
mutate(ease="linear") %>%
tweenr::tween_elements('Time','corridor','ease',nframes=30) %>%
tibble::as_tibble())

(d2 <- d2 %>%
separate(col=.group,into=c("orig_year","dest_year"),sep="->") %>%
dplyr::select(orig_year,dest_year,Area_km2,everything()))

d2$Time <- NULL

创建一个目录，以存储单个图

dir.create("./plot-gif/")

固定量表

scale_gap <- function(Area_km2_m,Area_km2_max,gap_at_max=1,gaps=NULL) {
p <- Area_km2_m/Area_km2_max
if(length(gap_at_max)==1 & !is.null(gaps)) {
gap_at_max <- rep(gap_at_max,gaps)
}
gap_degree <- (360-sum(gap_at_max))*(1-p)
gap_m <- (gap_degree + sum(gap_at_max))/gaps
return(gap_m)
}

功能的单个图，以得出每个帧中的差距大小的动画gif

(d3 <- d2 %>% group_by(orig_year) %>% mutate(gaps=scale_gap(Area_km2_m=Area_km2,Area_km2_max=max(.$Area_km2),gap_at_max=4,gaps=9)))

library(magrittr)

获取轴限制的值，

(axmax <- d2 %>% group_by(orig_year,.frame) %>% mutate(max=mean(Area_km2)))

为每个帧创建唯一的chorddiagram

library(circlize)
for(f in unique(d2$.frame)){
png(file=paste0("./plot-gif/figure",f,".png"),height=7,width=7,units="in",res=500)
circos.clear()
par(mar=rep(0,4),cex=1)
circos.par(start.degree=90,track.margin=c(-0.1,0.1),
gap.degree=filter(d3,.frame==f)$gaps,
points.overflow.warning=FALSE)
chordDiagram(x=filter(d2,.frame==f),directional=2,order=d1$year,
grid.col=d1$col1,annotationTrack=c("grid","name","axis"),
transparency=0.25,annotationTrackHeight=c(0.05,0.1),
direction.type=c("diffHeight"),
diffHeight=-0.04,link.sort=TRUE,
xmax=axmax$max)
dev.off()
}
    

，现在GIF

library(magick)
img <- image_read(path="./plot-gif/figure0.png")
for(f in unique(d2$.frame)[-1]){
img0 <- image_read(path=paste0("./plot-gif/figure",f,".png"))
img <- c(img,img0)
message(f)
}
img1 <- image_scale(image=img,geometry="720x720")
ani0 <- image_animate(image=img1,fps=10)
image_write(image=ani0,path="./plot-gif/figure.gif")

Answer 1

我将从您的d0对象开始。我首先构造d0对象，但我不将所有内容转换为字符，只将它们作为原始数字格式。另外，我还通过时间 year 重新排序d0：

Time = c(10,10,10,100,100,100,200,200,200,5,5,5,50,50,50,0,0,0)
Year = c(2050,2100,2200,2050,2100,2200,2050,2100,2200,2050,2100,2200,2050,2100,2200,2050,2100,2200)
Area_km2 = c(4.3075211,7.1672926,17.2780622,5.9099250,8.2909189,16.9748961,6.5400554,8.9036313,16.5627228,3.0765610,6.3929883,18.0708108,5.3520782,8.4503856,16.7938196,0.5565978,1.8415855,12.5089476)

d0 = data.frame(Time = Time,
    Year = Year,
    Area_km2 = Area_km2,
    Dest_year = Year)

d0 = d0[order(d0$Time, d0$Year), ]

关键是为部门之间的“差距”计算正确的值，以便从数据对应于不同图中的相同程度。

我们首先计算圆形图的最大总宽度：

width = tapply(d0$Area_km2, d0$Time, sum)
max_width = max(width)

我们假设有n个部门（其中n = 3 in d0）。我们让第一个N-1间隙为2度，并根据每个图中的总值动态调整最后一个差距。对于最大总值的图，最后一个差距也设置为2度。

n = 3
degree_per_unit = (360 - n*2)/max_width

现在legure_per_unit可以在多个图之间共享。每次我们计算last_gap：

for(t in sort(unique(Time))) {
    l = d0$Time == t
    
    d0_current = d0[l, c("Year", "Dest_year", "Area_km2")]

    last_gap = 360 - (n-1)*2 - sum(d0_current$Area_km2)*degree_per_unit

    circos.par(gap.after = c(rep(2, n-1), last_gap))
    chordDiagram(d0_current, grid.col = c("2050" = "red", "2100" = "blue", "2200" = "green"))
    circos.clear()

    title(paste0("Time = ", t, ", Sum = ", sum(d0_current$Area_km2)))

    Sys.sleep(1)
}