G6树图默认收缩父节点配置指南
2025-05-20 21:16:41作者:申梦珏Efrain
问题背景
在使用G6(5.0.30版本)构建树图时,开发者经常需要控制某些父节点的默认展开/收缩状态。虽然官方文档提到可以通过配置collapsed属性来实现这一功能,但在实际应用中可能会遇到配置不生效的情况。
解决方案
经过技术验证,正确的配置方式是在节点数据中直接设置style.collapsed属性。具体实现如下:
const data = {
id: 'root',
label: '根节点',
children: [
{
id: 'child1',
label: '子节点1',
// 默认收缩该节点
style: {
collapsed: true
},
children: [...]
},
{
id: 'child2',
label: '子节点2',
// 默认展开该节点
style: {
collapsed: false
},
children: [...]
}
]
};
注意事项
-
版本兼容性:此配置方法在G6 5.0.30版本中验证有效,不同版本可能有细微差异。
-
与手动收缩的区别:相比通过
graph.collapseElement()方法手动收缩节点,直接配置数据的方式更加稳定,不会影响自定义节点的展开/收缩功能。 -
错误处理:如果配置后仍不生效,建议检查:
- 数据结构是否正确
- 节点类型是否支持收缩功能
- 是否有其他样式配置覆盖了此属性
最佳实践
对于复杂的树图结构,建议在数据预处理阶段统一设置需要默认收缩的节点:
function processTreeData(data) {
if (data.children) {
// 对特定条件的节点设置默认收缩
if (/* 你的条件 */) {
data.style = data.style || {};
data.style.collapsed = true;
}
// 递归处理子节点
data.children.forEach(processTreeData);
}
return data;
}
const processedData = processTreeData(rawData);
通过这种方式,可以灵活控制树图中各个节点的默认展开状态,提升用户体验。
总结
G6树图的节点展开状态控制是一个常见需求,正确理解和使用style.collapsed配置可以避免许多潜在问题。开发者应当优先考虑在数据层面控制节点状态,而非通过API调用的方式,这样可以保证图表的稳定性和一致性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137