1、和弦图简介

和弦图(chord Diagram)，是一种显示矩阵中数据间相互关系的可视化方法，节点数据沿圆周径向排列，节点之间使用带权重（有宽度）的弧线链接。

1.1、和弦图构成

图表类型	和弦图
适合的数据	节点数据集（可选），边数据集
功能	观察节点关系
数据与图形的映射	权重映射到节点和边的宽度
适合的数据条数	节点数据两组以上

1.2、和弦图应用场景

和弦图用于探索实体组之间的关系

例子1：展示层次结构中的依赖关系

例如在软件类层次结构中的类存在复杂的依赖关系，根据源和目标包进行分组，然后根据依赖的程度使用带宽度的边连接具有依赖关系的节点，下图每个节点表示一个独立的包，每条边展示了包与包之间的依赖关系，每个节点上边的数量展示了当前包依赖的目标包的数量，边的初始宽度展示了当前包的类依赖目标包的类的数量，边的结束宽度展示了目标包的类依赖当前包的类的数量，也就是说，当一条边的结束宽度不为0时，表示包之间有循环依赖，在图表中表现为节点上连接了颜色与节点不同的边，例如图中左下角的 vis.data 与 vis.event。

例2：展示同级实体之间的流通关系

下图展示了某个时段用户使用uber软件在美国旧金山各个城市之间乘车交通的情况，图中的节点表示城市，节点大小表示了交通流量的多少，从图中可以看出，交通行为主要发生在SoMa、Downtown、Financial District、Mission、Marina和Western Addition六个城市。边连接了有交通行为的两个城市，节点上边的条数表示与当前城市有交通行为的城市的数量，边的初始宽度表示从当前城市到目标城市的流通量，边的结束宽度表示从目标城市到当前城市的流通量，从图中可以看出，从 SoMa到Financial District的流量最大

2、和弦图Python库

Plotly
Bokeh
chord——一个专门制作弦图的库

3、chord的安装及使用

安装：cmd窗口输入pip install chord进行安装
准备数据：
计算联系矩阵

import numpy as np
import pandas as pd
import itertools
from chord import Chord
data = list(itertools.chain.from_iterable((i, i[::-1]) for i in data.values))
matrix = pd.pivot_table(pd.DataFrame(data), index=0, columns=1, aggfunc="size", fill_value=0
).values.tolist()
pd.DataFrame(matrix)

4. 一行代码生成和弦图：

Chord(matrix, names, colors="d3.schemeSet2").to_html()

把城市名和矩阵传进去，执行完之后你的工作目录下就会生成一个html文件，打开就是本文刚开始的弦图啦！当然我们还可以修改color参数来调整图的颜色与样式

参考：https://mp.weixin.qq.com/s/6XqXd6JziTy9WULPAoU-Yg；
http://antv-2018.alipay.com/zh-cn/vis/chart/chord.html

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