既然这么巧相遇，不如开心点吧~
大
数据时代的到来，使得数据变得无比的繁多和重要，那么如何将无比繁杂的数据更清晰而有效的展现出来就成为了一个值得思考的问题。于是数据可视化的概念随之诞生，数据可视化的主要旨在与借助图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。弧图作为一种可视化的数据图表在数据可视化中占据着一定的地位。
首先一段视频了解一下“弧图”：
我们由此将弧图展开来说：
1. 弧图 (Arc Diagram)：是二维双轴图表以外另一种数据表达方式。在弧图中，节点 (Nodes) 将沿着 X轴（一维轴）放置，然后再利用弧线（边）表示节点与节点之间的连接关系。每条弧线的粗幼度表示源节点和目标节点之间的频率和数值。
2. 弧图的优点：适合用来查找数据共同出现的情况。
2.弧图的缺点：不能如其他双轴图表般清楚显示节点之间的结构和连接，而且过多连接也会使图表难于阅读。
3. 弧图的变化：
如图 1 所示即为弧图的基本形式，由节点和粗幼不一的弧线组成。事实上弧图在实际的应用中会有不同的变型，不同的变型应用在不同的方面来更加精细化的呈现数据之间的联系。
图 1. 弧图的基本形式
①标准型：由纯节点和弧线组成
常用来表示简单的数据之间的关系，以及关系的重要性。
②弧图节点变化：数据节点小组化排布
当我们在处理众多且明显有小组化区分的数据时，可以将不同小组的节点，用不同颜色（如图 2 所示）等加以区分并放置在一起。这样就可以更清楚的区分出组内组外数据的差异。
图 2. 《悲惨世界》中的人物关系
当我们如图 3 所示的那样将节点小组作为一个节点来比较相似性，我们就会得到整个小组与其他小组之间的关系，这样不但可以看出组内更能显示出组间的数据关系。
图 3. 贝多芬，《致爱丽丝》中相同音节的对比
注：图 3 所示的是《致爱丽丝》（垃圾车专用音乐）中各小节及小节内部的音符关系，表明了各小节在乐曲中出现的位置以及相似性。
③弧图形态变化：改变弧图弧线的位置和形态
如图 4 所示，当我们将弧线有规律的放置在 X 轴两侧时，弧图似乎变得更容易理解，一定程度上显示出了各数据节点之间的数据代际关系和继承性。
图 4 弧图的变化
我们继续思考让弧图的另一个元素——节点产生变化时，当所有节点不再按照 X 轴排列而是按照圆周分布，那么我们会得到一个跟弦图较为相似的节点关系图（图 5 ），相对于标准的弧图似乎可以节省不少空间。
图 5 弧图的变化
事实上当我们继续改变弧线及节点的位置时，我们可能会得到如图 6 所示的情况，这样一定程度上甚至可以得出弧图是网状图和树图的另一种表现形式。
图 6 弧图的变化
4. 小感悟：
① 如果将每一小组作为一个节点，然后把所有节点按照圆周排列，是不是就实现了弧图向弦图的转换？我觉得这是一个很有意思的问题。
图 7. 思考
② 经过学习，我们可以感受到，弧图在直观的表现数据的相关性上有一定的优势，但当数据量增多的时候，你就会很明显的感受到一种乱如麻的无力感，几乎无法让你对数据进行有效的区分，所以若想更好地利用弧图，可能需要加上一定的交互性设计。换句话说，在一定程度上（如纸质媒体）的表现力会极差。
③ 在做交互性设计上，一定要深刻理解各对象的层级结构，以更好地设置动效。
5. 大感谢：
① 感谢春昀同学在我学习交互性上所给予的无限耐心指导，感谢！
② 感谢计老师提供的优质学习平台和对我的蜗牛进步速度的无限耐心，感谢！
附：分享几个数据可视化网站
▶ 镝数：https://www.dydata.io/
▶ D3图表：https://github.com/d3/d3/wiki/Gallery
▶ echarts ：http://echarts.baidu.com/examples/
▶ 百度图说：http://tushuo.baidu.com/
▶ 图表秀：https://www.tubiaoxiu.com/
▶ 数据观：https://shujuguan.cn/product
▶ 文图：https://www.wentu.io/
▶花瓣图表：http://suo.im/5puO1x
