Beeswarm 图，根据布尔值拆分 "swarm" y 值

Question

我一直在尝试构建一个修改过的蜂群图运行。 "special" 是什么意思是我试图根据布尔值拆分 y 值。因此，您可以想象一种双蜂群视觉效果——一个部分在 x 轴上方附加了圆圈，而另一个部分在 x 轴下方附加了圆圈。

我的数据很简单，但是对于上下文这里有一个解释：

d.educ = 教育（离散变量，年）
d.inlf = 在劳动力中（如果是，则为 1，如果否，则为 0）

所以，如果我们清楚这一点，让我重申一下我的目标。我想让观察在劳动力中的圈在x轴以上，我想让观察不在劳动力中的圈在x轴以下

下面的代码来自我的完整数据集（硬编码）的 150 个样本：

var margins = {top:20, bottom:300, left:30, right:100};

var height = 200;
var width = 900;

var totalWidth = width+margins.left+margins.right;
var totalHeight = height+margins.top+margins.bottom;

var svg = d3.select('body')
    .append('svg')
    .attr('width', totalWidth)
    .attr('height', totalHeight);

var graphGroup = svg.append('g')
    .attr('transform', "translate("+margins.left+","+margins.top+")");

    var formatValue = d3.format(",d");

    var xScale = d3.scaleLinear()
        .range([0, width]);
/*
var tsvData = d3.tsv('voronoi-circles.tsv');

tsvData.then(function(rawData) {



  var data = rawData.map(function(d) {
    return {educ:+d.educ, inlf:+d.inlf}
  });
*/

var data = [{'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 14.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 16.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 11, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 10.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 11, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 16.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 13.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 17.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 17.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 11, 'inlf': 1},
 {'educ': 16.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 13.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 16.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 11, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 10.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 14.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 17.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 16.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 16.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 8.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 10.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 16.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 14.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 17.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 14.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 14.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 8.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 8.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 17.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 1},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 9.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 10.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 17.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 15.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 6.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 14.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 14.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 9.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 17.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 13.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 9.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 15.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 13.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 13.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 16.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 13.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 10, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 17.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 14.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 16.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 17.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 10, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 17.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 10.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 13.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 10, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 16.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 17.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 16.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 16.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 8.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 13.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 11.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 14.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 17.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 14.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 9.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 12.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 14.0, 'inlf': 0},
 {'educ': 16.0, 'inlf': 0}];

  xScale.domain(d3.extent(data, function(d) { return d.educ; }));

  var simulation = d3.forceSimulation(data)
    .force("x", d3.forceX(function(d) { return xScale(d.educ); }).strength(1))
    .force("y", d3.forceY(height / 2))
    .force("collide", d3.forceCollide(4))
    .stop();

    for (var i = 0; i < 120; ++i) simulation.tick();

    graphGroup.append("g")
      .attr("class", "axis axis--x")
      .attr("transform", "translate(0," + height + ")")
      .call(d3.axisBottom(xScale).ticks(20, ".0s"));

  var cell = graphGroup.append("g")
      .attr("class", "cells")
    .selectAll("g").data(d3.voronoi()
        .extent([[-margins.left, -margins.top], [width + margins.right, height + margins.top]])
        .x(function(d) { return d.x; })
        .y(function(d) {
          if (d.inlf==1) {
            return d.y;
          } else {
            return d.y+300;
          }
          })
      .polygons(data)).enter().append("g");

      cell.append("circle")
          .attr("r", 3)
          .attr("cx", function(d) { return d.data.x; })
          .attr("cy", function(d) { return d.data.y; });

      cell.append("path")
          .attr("d", function(d) { return "M" + d.join("L") + "Z"; });

/*
      cell.append("title")
          .text(function(d) { return d.data.id + "\n" + formatValue(d.data.value); });
*/
//})

.cells path {
  fill: none;
  pointer-events: all;
}

.cells :hover circle {
  fill: red;
}

<script src="https://d3js.org/d3.v5.min.js"></script>

如您所见，我尝试了一种相当直接的方法，只需使用 if 语句将 +300 添加到 y 值。然而，结果并不像预期的那样，并且似乎将所有值都截断为0。不知道为什么。

问题

如何修改圆坐标逻辑以说明我的 bool (d.inlf)？或者不是那么简单；也许应该调用另一个单独的 d3.voronoi() 。无论哪种情况，我都不确定如何进行。

Answer 1

我完全不知道你在这里使用 voronoi 的目的是什么，所以我就把它去掉了。

你只需要两件事。首先，你在模拟中确定y位置：

.force("y", d3.forceY(function(d) {
    return d.inlf ? height - 100 : height + 100
}))

然后，您设置圆圈的位置：

.attr("cx", function(d) {
    return d.x;
})
.attr("cy", function(d) {
    return d.y;
});

最后，请记住有一个 shorthand 表示模拟的滴答必须运行的次数，所以这...

for (var i = 0; i < 120; ++i) simulation.tick();

...可以是：

simulation.tick(120);

这是演示：

var margins = {
  top: 0,
  bottom: 200,
  left: 30,
  right: 100
};

var height = 150;
var width = 900;

var totalWidth = width + margins.left + margins.right;
var totalHeight = height + margins.top + margins.bottom;

var svg = d3.select('body')
  .append('svg')
  .attr('width', totalWidth)
  .attr('height', totalHeight);

var graphGroup = svg.append('g')
  .attr('transform', "translate(" + margins.left + "," + margins.top + ")");

var formatValue = d3.format(",d");

var xScale = d3.scaleLinear()
  .range([0, width]);

var data = [{
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 14.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 16.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 11,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 10.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 11,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 16.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 13.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 17.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 17.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 11,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 16.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 13.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 16.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 11,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 10.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 14.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 17.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 16.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 16.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 8.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 10.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 16.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 14.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 17.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 14.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 14.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 8.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 8.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 17.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 1
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 9.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 10.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 17.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 15.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 6.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 14.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 14.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 9.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 17.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 13.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 9.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 15.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 13.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 13.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 16.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 13.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 10,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 17.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 14.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 16.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 17.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 10,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 17.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 10.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 13.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 10,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 16.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 17.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 16.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 16.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 8.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 13.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 11.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 14.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 17.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 14.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 9.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 12.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 14.0,
    'inlf': 0
  },
  {
    'educ': 16.0,
    'inlf': 0
  }
];

xScale.domain(d3.extent(data, function(d) {
  return d.educ;
}));

var simulation = d3.forceSimulation(data)
  .force("x", d3.forceX(function(d) {
    return xScale(d.educ);
  }).strength(1))
  .force("y", d3.forceY(function(d) {
    return d.inlf ? height - 100 : height + 100
  }))
  .force("collide", d3.forceCollide(4))
  .stop();

simulation.tick(120);

graphGroup.append("g")
  .attr("class", "axis axis--x")
  .attr("transform", "translate(0," + height + ")")
  .call(d3.axisBottom(xScale).ticks(20, ".0s"));

var circles = graphGroup.selectAll(null)
  .data(data)
  .enter()
  .append("circle")
  .attr("r", 3)
  .attr("cx", function(d) {
    return d.x;
  })
  .attr("cy", function(d) {
    return d.y;
  });

.cells path {
  fill: none;
  pointer-events: all;
}

.cells :hover circle {
  fill: red;
}

<script src="https://d3js.org/d3.v5.min.js"></script>

Beeswarm 图，根据布尔值拆分 "swarm" y 值

Beeswarm plot, split "swarm" y value based on boolean

javascript

d3.js

swarmplot

问题