Gephi教程——外观和布局

在本部分的内容中，我们将来关注Gephi中的外观设置和布局设置。通过外观的设置，我们可以设置图形节点、边、标签的颜色和大小。通过布局的设置，按照某一种策略来对节点和边进行排布，使得图形的展示满足我们的需要。

1 外观设置

对于颜色和大小的编辑，一般存在两种方式来实现，第一种是统一型的编辑设置，这种方法对所有的数据进行统一的处理。另外一种是利用数值来编辑颜色和大小情况。

1.1 基本工作区

上图展示的是一个基本的工作区，在这个工作区中“节点”和“边”表示的是要操作的对象。同一行的右侧表示的是对于节点和边的颜色和大小的编辑，以及对标签的的颜色和大小的设计。下面的一行分别为统一设定，Partition，Ranking。我们下面来具体进行介绍统一操作和Ranking操作

1.1 节点编辑

首先，从颜色开始，在节点编辑的时候，可以编辑节点的颜色和节点对应的标签的颜色。在统一设置的前提下，通过右上侧的四个选项，我们可以统一的给所有的节点和标签修改颜色和大小。

这是我统一设置之后的显示结果，其中abc表示的是节点的标签。这里可以看到所有的节点和所有的标签颜色相同，大小相同。在选择颜色的之后，点击前面的正方形，或出现颜色选择区域，用鼠标在颜色域上进行滑动就可以。

统一设置大小的使用方法和统一设置颜色的方法类似，点击设置项，进行选择就可以了，这里不再赘述了。

下面，我们来关注与根据Ranking的颜色和大小的确定(即利用统一的后面的选项来进行设定)。通过这种方法的设定同样也可以分为颜色设定和大小设定。

首先，我们从节点颜色来看：

这在个位置，可以选择的渲染方式包括三种，这三种是如何一个图中都存在的数据：

1. 度：某一个节点的所有的关联边的数量。
2. 连出度：表示以某一个顶点为起点所练出的边的数量。
3. 连入度：便是连入某个顶点的边的数目。

在确定一种渲染方式之后，会出现颜色选择的选项：

这里我选择的是连入度的渲染方式。

这里可以看到，随着边的连入(指向)，颜色加深。同时，在这种渲染方式之下，我们还可以设置其他颜色，颜色加深方向等等操作。如下图所示：

对于节点标签的设置，其和节点的设置是相同的，具体操作这里不再赘述，给出效果图：

对于节点的大小和标签的大小设置，其界面相同：

同样是三种渲染方式，在渲染方式之下，其大小也是渐变的，合理设置即可。

1.2 边操作

首先，我们来看其设置界面

上面给出的是两种对于边的处理方式。可以发现以下几个需要注意的点：

1. 在边的处理中，没有对于边的大小的操作。
2. 统一设置和节点的统一设置相同，选择一个颜色即可。
3. 对于采用Ranking的设置方式，渲染方式只有根据边的权重一种，选择颜色，颜色加深方向等等即可。
4. 对于边的标签的编辑界面和对于边的界面相同，统一设置或根据权重来进行设置即可。这里不再赘述。

在以后具体介绍分区的文章中，我们再来仔细介绍Partition的编辑模式。

2 布局

设置布局的目的是让节点和边可以根据某种策略进行排布，从而使得图形的可视化符合我们的要求。一般的话，布局的设置满足四个原则：

1. 节点能够均匀的分布在窗口内部。
2. 避免边的交叉和弯曲。
3. 边的长度一致。
4. 整体的布局能够满足图的特性展示。

在Gephi中，基本的布局界面如下所示：

我们随便选定一个布局之后，会给出该布局的基本信息如下：

当鼠标移动到蓝色的图标的时候，会显示该布局的速度和质量评价信息等等。点击运行之后，当前窗体中的体图形就会按照布局的设计进行变化。

在布局设置的最低端，有对于当前设置的参数保存的预设选项，同时还有重新设置选项。

2.2 Gephi的布局选项

在Gephi中，一共给出了12个布局选项，这些布局基本上可以分成两种，一种是力引导的布局，其能够模仿物理世界的引力和斥力。力引导布局建立在物理学的基础之后是之上。能够将图中的节点模拟成原子，通过模拟原子之间的力场来计算节点之间的关系。力布局的方法包括Force Altas、Force Atlas 2、Fruchterman Reingold、OpenOrd、Yifan Hu、Yifan Hu比例。

辅助布局是根据某种预先定影的规则对图形进行布局。除了力引导的布局，其他的一般为辅助布局。

2.2.1 Force Altas布局

在这个布局中，主要有以上这样几个参数。

1. 惯性：值越大，图形的摇摆幅度越大。
2. 斥力强度：每一个节点排斥其他节点的强度。值越大，节点之间的距离越大。
3. 吸引强度：连接节点之间的吸引力的强度，值越大，有连接的节点越被拉进。
4. 重力：值越小、图越分散、值越大、图越压缩。
5. 速度：布局的速度，值越大，图布局的速度越快。

2.2.2 Force Altas2布局

其中的主要参数为：

1. 缩放：节点的斥力强度，值越大，斥力越大，图越稀疏。
2. 更强的重力：一个已经定义好的较强的重力。
3. 重力：自定义的重力值，可以比“更强的重力”更强。
4. 劝阻Hubs：只有输入的边会被推到边缘。
5. LinLog模式：线性和对数模式的切换。
6. 防止重叠：可以把重叠的节点展开。
7. 容差()速度：布局速度的选取，小的值速度慢但是精度高。

2.2.3 Fruchterman Regingold 布局(FR布局)

该布局方法遵循两个简单的原则：1、连接的点相互靠近。2、无连接的节点相互排斥。
主要参数如下：

1. 区：定义图形的幅度，值越大图越大，也越稀疏。
2. 重力： 定义重力值、值越大、重力越强，节点越被中心吸引。
3. 速度：定义布局的速度，值越大布局速度越快、当时越不精确。

2.2.4 交叠(Noverlap)布局

Noverlab布局可以防止参数的重叠。

其主要的参数如下：

1. 速度speed：布局速度。一般都是速度越快，布局越差
2. 节点边距 ratio：间距为1的时候，节点会连在一起，随着间距增大，节点变的越来越分开。当简间距小于1的时候，允许节点重叠。
3. 幅度margin：增加幅度半径。当幅度为0的时候，没有余量；幅度增大节点分离越大，负的幅度的时候允许重叠。

在Noverlap布局中不考虑标签的重叠。

2.2.5 OpenOrd布局

OpenOrd是一种比较新的布局方式，其支持多核、并行的布局的方式。

主要参数：

1. Stage阶段：其包含液体、扩张、等等5个元素，适用于处理节点多的情况。
2. Oepnord：其包含对于布局运行的相关参数的设定。

2.2.6 Rotate布局

这个布局很简单，其可以将图形从整体上进行顺时针或者逆时针的旋转，从而进行布局。

其中唯一的参数是旋转的角度Angle(角度)，旋转的角度可以是正的，也可以是负的值。

2.2.7 Yifan Hu布局

这是对于力引导布局的一种改进。其在多层的力引导中引入了超节点的概念。在这个布局算法中，将一个节点与它远处的一簇之间的斥力当做此节点之间的斥力来计算，从而大大的减少了计算量，使得总的计算复杂度下降。

其主要的参数包括：

1. 最佳距离：值越大，整个图的尺寸越大。
2. 相对强度： 值越大，节点越稀疏，值越小，节点越紧密。

2.2.8 Yifan Hu 比例

主要参数和Yifan Hu相同，这里不在赘述了。

2.2.9 扩展/收缩布局

扩展布局和收缩布局是对原始图的按照比例的扩展和收缩，这里把两者放在一起来描述。这种布局唯一的参数是扩展/收缩 因子。

因子的取值有以下几种情况：

1. 因子=1，不扩展，不收缩。
2. 因子>1，扩展，值越大，扩展越大。
3. 因子<1，收缩，值越小，越收缩。
4. 因子为负数： 在扩展和收缩的同时，进行图形的颠倒。

2.2.10 标签调整

这种布局主要可以防止标签的重叠，其内部的参数包括速度和节点的大小，速度决定了布局的速度。包括节点大小：是否使得重叠的节点分散。

2.2.11 随机布局

在一个空间大小的参数上进行随机的布局。

3 参考

1. 网络数据可视化与分析利器 Gephi中文教程