提过很多次的关系网，课代表今天来教大家

有一种图表，课代表提到过好几次，但一直还没教大家怎么做，这就是我们今天的主角——关系网。

在今年写的一篇《就是这些表，总是搞关系！》中，就介绍了不少网络关系网，简单帮大家回顾两个案例：

比如《罗密欧与朱丽叶》的人物对话量网络关系网，线段粗细代表两个人之间的对话词汇量，颜色代表不同的家族。（此图红色线条应该是House Capulet，图上标注有误）

⌂ 点击图片查看大图

再如 100 多年来的 8.8 万多篇《自然》论文网络关系图，视频中的一个点代表一篇论文，颜色代表学科。如果有其他的科研论文（被Web of Science收录的）同时引用了这篇论文，那么它们之间就会有连线，而点的大小则代表被引用的次数。

前段时间，课代表也做了一些关于网络关系的图。

在#河南暴雨互助#微博话题下，我们可视化了一条称“郑州科技馆停车场开放，提供避雨场所，提供热水、方便面”的微博转发链（截至2021年8月3日，该条微博被转发了2.7万次）。

这条微博的转发，就像火花，一个点燃另一个，蔓延出去。其中原博主被直接转发最多次，构成图中最大的转发链，就是下图中左边那个大大的形似蒲公英的存在。

我们还做了恐怖组织的一个关系网，剖析他们关系的错综复杂。

说了这么多，课代表这节课用两种工具教大家学会制作网络关系网！

第一种工具是老牌专业关系网工具 Gephi  。

在网络关系图中，我们需要两种数据：

1⃣️节点数据（点）

2⃣️边数据（点与点之间的关系）

在节点数据中， id 是一个很必要的数据，也是我们关系网中所代表的点。

⌂ 以恐怖组织关系数据为例

另一个是边数据，我们需要罗列 source 和 target 两列数据，而这两列数据我们可以用节点数据里面 id 表示。

点与点的关系还需要判断是否有方向性。如果是附属关系的话，他们的关系就是有方向性的（directed）；而如果是结盟或者敌对，都是相互关系的，他们之间的边就没有方向性（undirected）。

⌂ 以恐怖组织关系数据为例

接下来我们就在 Gephi 里面分别导入节点数据和边数据。

⌂ Gephi界面

选项基本为默认选项，除了最后一步，记得要选择Append to existing workspace（把数据扩展到已存在的工作区）。若不在一个工作区内，点数据和边数据无法产生连接。🤷‍♀️

⌂ Gephi界面

这样我们的节点数据和边数据就可以在同一个工作区里面了。

⌂ Gephi界面

接下来我们就可以排布位置了，在【概览】界面的左下角，有一些默认的布局可以选择。

比如 Fruchterman Reingold 力引导布局就可以把所有点分布在一个圆形里面。如果基于默认的布局排布不满意的话，也可以手动拖拽节点。

⌂ Gephi界面

你会发现，有些圆（组织）连接着很多其他圆（组织），有些圆（组织）可能就与一个圆有联系。在网络关系图里面，每个顶点（节点）连出的所有边（连结）的数量就是这个顶点（节点）的度。所以我们可以根据这个度来给节点不同的大小。

 ⌂ Gephi界面

不同的边也可以根据不同的属性有不同的颜色，边也会根据有无方向性（directed还是undirected）判断是否有箭头。

⌂ Gephi界面

最后，在预览中还可以导出矢量格式方便后期修改！ 

⌂ Gephi界面

由于 Gephi 的默认几个布局没有摆出我们想要的造型😮‍💨，所以课代表又尝试了另一个工具。 

我们用了AntV 的 G6（https://antv-g6.gitee.io/zh/graphmarker）上的在线工具测试。

在网页上，放入对应的 json 格式，虽然格式不同，但 json 数据也包含了所需要的节点数据和边数据。我们可以把之前的两份数据用在线 csv 转 json 的工具，把数据格式进行转换。

⌂ G6 界面

和 Gephi一样，有一些常用的布局可以选择。

⌂ G6 界面

在这里，我们选择了辐射模式，以基地组织为辐射中心，其他依次展开，可以把我们想要表达的一个层级关系层层有一定规律的展现。后期我们也根据 G6 粒生成的排布，在我们的项目中根据位置去定位。

⌂ G6 界面

G6 还可以导出 js 文件，如果想放在网页上，非常方便下载下来调用。

当然，网络图的做法还有很多，比如d3.js 、Flourish 都可以制作，感兴趣的同学可以自行研究一下～ 

回复 57 可以获取本文数据及相关链接。 

欢迎留言告诉我们你还想学习的图表类型，课代表尽量安排！

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