已经开发了大量确定性和随机性的圆填充算法。
RepelLayout
通过成对排斥迭代移动圆圈来搜索非重叠布局。圆的位置被限制在一个矩形区域内。为避免边缘效应,可以将边界区域视为环面,例如,推到左侧边缘的圆将重新进入右侧边缘的边界区域。这是一种非常简单且效率相当低的算法,但通常会产生良好的结果。
ProgressiveLayout
连续放置圆,使每个圆与先前放置的两个圆在外部相切。该算法是确定性的,尽管可以通过改变输入圆圈的顺序产生不同的布局。它非常高效,因此适用于处理大型数据集。
GraphLayout
试图找到满足输入邻接图的安排。实现是实验性的。
我们将首先创建一组不同大小的圆,然后找到可以用 ggplot 显示的非重叠排列。
首先,我们创建一组随机圆,位于边界正方形的中心部分,较小的圆比较大的圆更常见。我们将圆的大小表示为面积。
接下来,我们尝试找到一个不重叠的排列,允许圆圈占据边界正方形的任何部分。返回值是一个包含布局元素和执行迭代次数的列表。
布局作为具有圆心坐标和半径的数据框返回。
head( layout )
我们将其转换为圆形顶点的数据集,用 ggplot 显示。
结果数据集有一个整数 id
字段,它对应于传递给 的原始数据中圆圈的位置。
现在我们可以绘制布局了。
圆填充的另一种方法是从指定圆的大小和相切(即哪些圆接触哪些其他圆)开始,然后搜索满足此要求的排列。
在下图中,左侧的图形表示所需的圆相切模式。圆 5、7、8 和 9 是 内部的,而其余圆圈是 外部的。右边的圆填充显示了符合输入图的圆圈排列。
GraphLayout
实现了算法的基本版本。下面的例子产生一个类似于上图的布局:
在前面的示例中,我们将圆大小的向量传递给 circleRepelLayout
,该函数通过将圆放置在靠近边界区域中心的位置,为圆随机分配起始位置。或者,我们可以预先指定初始位置。为了说明这一点,我们首先将所有圆圈放置在边界区域的一个角附近。
接下来我们使用 ggplot 显示初始和最终布局。请注意,在我们的初始布局中,我们将圆的大小表示为面积,因此我们需要在调用Vertices
函数时指定 ,否则它假定大小是半径。
RepelLayout
函数接受一个可选 weights
参数,以在布局算法的每次迭代中对圆的移动进行额外控制。该参数采用一个数值向量,其值在 0-1 范围内(此范围之外的任何值都将被限制为 0 或 1)。权重为 0 可防止圆完全移动,而权重为 1 则允许完全移动。
为了说明这一点,我们将从更早使用的数据集中选择几个圆圈,将它们放大并通过将它们的权重设置为 0.0 来固定它们的位置。
请注意,在初始布局中重叠的固定圆在最终布局中仍然重叠。
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