实现绘制Sankey桑基图(河流图、分流图)流程数据可视化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24996 

我一直在寻找一种直观的方法来绘制流程中状态之间的流程或连接。R软件恰好满足了我的需求。

将数据设置为正确的格式是一个比较麻烦的过程。现在,本文仅说明如何构建多级图。

构造数据

此示例的计划是在六层中的每一层具有四个节点,并且层之间具有流。数据很好地说明了该过程,并且产生的结果与我所追求的最终图一致。我们必须为节点和边创建数据结构。从边开始,然后使用这些数据提取节点。

边数据帧由具有“从”节点(N1)和“至”节点(N2)的记录以及它们之间的流的值组成。在这里,我系统地构建了一个随机流网格,并删除了一些破坏对称性的记录。

> eges = data.frame
> 

> head(eges)

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然后从边数据帧中提取节点的名称。根据标签计算节点的水平和垂直位置。这些位置不是严格必需的,因为软件包将为您确定合理的默认值。

> nds = data.frame
> nods$x = as.integer
> nos$y = as.integer
> rownames(noes) = ID
> head(nos)

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最后,我们构造了样式列表,这些样式将应用于每个节点。选择合适的颜色并为重叠部分引入透明度非常重要。

> pate = paste0
> stes = lapply(y, function(n) {
+   list
+ })
> names= ID

构造桑基图河流图对象

现在我们可以构造河流图对象了。为此,我们将节点,边和样式数据结构连接到列表中,然后将“ river”添加到类属性列表中。


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分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集

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01

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02

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03

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04

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> rp <- list
> #
> class<- c

这样就可以制作图。

> plot

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结论

通过仔细观察,可以得到不少信息,桑基图绘制目的就是让各类别间的区别和联系更加直观展现出来。今天的分享到此结束,下次再见!


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本文摘选《R语言实现绘制Sankey桑基图(河流图、分流图)流程数据可视化》,点击“阅读原文”获取全文完整资料。


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APP的成功之处在于,它不只是一个面向银发的兴趣社区,其平台内的“小助理”不仅是客服,更像是用户的“小伙伴”。这种设计,让用户在获得功能价值的同时,保留了体面感和社交身份,守住了他们珍视的“生活主场”。确保你的品牌能被主流AI模型准确理解和推荐,在短视频平台持续输出有温度、有专业性的内容,在用户决策链路的源头建立信任,并最终在社群中完成转化和口碑裂变。借鉴斯凯奇的经验,转向以生活状态、审美品味和普适价值为沟通核心,让产品成为消费者表达“我是谁”的载体,而非年龄的提示器。这一代银发族的“主权意识”正在觉醒。

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中国AI私域电商2026行业白皮书|附300+报告、数据下载

华源证券的一份研究将AI电商划分为三种模式,并对其核心能力做了量化对比:传统搜索对模糊需求的理解深度仅为“低”,以亚马逊Rufus为代表的“Farmer模式”为“中高”,而以ChatGPT和Gemini为代表的“Hunter模式”达到了“高”——后者不隶属于单一电商平台,理论上更倾向于在全网范围内寻找最优解。这种AI驱动的精细化运营,在其他平台的实践中同样得到了验证。公域电商的逻辑是“一对多”追求爆款,而AI私域电商的逻辑是“一对一”的深度服务,其颗粒度细得像一个24小时待命的专属管家。

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Python用DGCRN、Informer序列蒸馏与GRU、LSTM组合模型PM2.5浓度预测对比分析|附代码数据

Informer 之所以表现低于预期,甚至弱于 GRU,主要原因是 PM2.5 浓度的日、周周期特征本身较弱,而 Informer 的序列蒸馏机制倾向于保留长程趋势,滤除了大量点维度的异动,导致预测曲线过于平滑,无法精确刻画突发波动。在本任务中,预测步长仅 24 步,序列蒸馏可能过度丢弃了短期高频抖动,导致对尖峰的捕捉能力较弱。本文配套的论文建模可直接套用的完整代码包、实证分析,可加小助手微信:tecdat_cn 领取,我们可提供全流程的辅助学术合规辅导、1v1 建模陪跑服务,助力顺利完成科研、通过答辩。

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