今天咱们来绘制一个知识图谱怎么样？

知识图谱，也称为科学知识图谱，它通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。为学科研究提供切实的、有价值的参考。

今天我们借助networkD3包里面的simpleNetwork 函数来绘制一个类似CSDN微信开发的知识图谱，效果图如下：

首先我们先来分析一下这张图，图里面的微信支付——微信支付，小程序——小程序，等这些，它们之间本不需要连线，但这里是为了美观好看，才有这些连线，但实际却没有什么意义。使用simpleNetwork 函数不能绘制类似微信支付——微信支付 的这种关系。我把这些数据整理写在了一个TXT文件里面，截图如下。

接下来我们分析一下 simpleNetwork，它的原型如下：

simpleNetwork(Data, Source = NULL, Target = NULL, height = NULL,
  width = NULL, linkDistance = 50, charge = -200, fontSize = 7,
  fontFamily = "serif", linkColour = "#666", nodeColour = "#3182bd",
  nodeClickColour = "#E34A33", textColour = "#3182bd", opacity = 0.6,
  zoom = F)

参数解释如下：

我想这里有了上面这个参数表，大家肯定就会对simpleNetwork这个函数十分了解了。首先我们来一个最简单。

data<-read.table("network.txt",header = FALSE, sep = "")#读取数据
simpleNetwork(data)

结果如下：

现在我们就多加一些参数，然后看一下整体效果。

simpleNetwork(data,#数据
       fontFamily="华文行楷",#字体设置
       linkColour="#B23AEE",#连线颜色
       nodeColour="#00CD66",#节点颜色
       textColour="#0000FF",#文本颜色
       charge = -550,#节点之间的引力
       opacity=0.9,#透明度
       zoom=TRUE #可缩放
)

结果如下：

至于其他参数大家可以自己去试试。公众号里面回复  simpleNetwork，即可获取这次试用到的数据以及 RGB颜色查询对照表。