G6 内置交互行为 FocusElement 聚焦元素详解
2025-05-20 15:30:00作者:瞿蔚英Wynne
概述
在 G6 图可视化库中,FocusElement 是一种重要的内置交互行为,它允许用户通过交互操作将特定图形元素(节点或边)置于视觉焦点位置。这种交互方式能够有效提升用户在复杂图数据中的浏览体验,帮助用户快速定位和关注关键信息。
核心功能
FocusElement 交互行为主要实现以下功能:
- 元素聚焦:将指定节点或边移动到画布中心位置
- 视觉突出:通过动画过渡使聚焦过程更加平滑自然
- 多模式支持:支持单击聚焦和双击聚焦两种触发方式
- 自定义配置:允许开发者调整聚焦动画参数和行为细节
使用场景
FocusElement 交互适用于多种图分析场景:
- 大型图导航:当图数据规模较大时,帮助用户快速定位特定节点
- 关系分析:突出显示关键节点及其关联边
- 数据探索:在交互式分析过程中动态聚焦关注点
- 演示展示:在汇报或演示时引导观众注意力
配置参数详解
FocusElement 提供了丰富的配置选项,开发者可以根据需求灵活调整:
| 属性 | 描述 | 类型 | 默认值 | 必选 |
|---|---|---|---|---|
| trigger | 触发方式,支持 'click' 或 'dblclick' | string | 'click' | 否 |
| animate | 是否启用动画效果 | boolean | true | 否 |
| animateCfg | 动画配置项 | object | { duration: 500, easing: 'easeCubic' } | 否 |
| offset | 聚焦后的偏移量 | [number, number] | [0, 0] | 否 |
| allowBlank | 是否允许点击空白处取消聚焦 | boolean | false | 否 |
动画配置详解
animateCfg 参数支持以下子属性:
- duration:动画持续时间,单位为毫秒
- easing:动画缓动函数,支持 'linear'、'easeQuadIn'、'easeQuadOut' 等
代码示例
// 基本使用示例
const graph = new G6.Graph({
container: 'mountNode',
width: 800,
height: 600,
modes: {
default: [
{
type: 'focus-element',
trigger: 'click',
animate: true,
offset: [0, 20]
}
]
}
});
// 高级配置示例
const graph = new G6.Graph({
// ...其他配置
modes: {
advanced: [
{
type: 'focus-element',
trigger: 'dblclick',
animate: true,
animateCfg: {
duration: 800,
easing: 'easeElasticOut'
},
allowBlank: true
}
]
}
});
实现原理
FocusElement 交互行为的核心实现基于以下技术:
- 事件监听:注册指定类型的事件监听器(click/dblclick)
- 坐标计算:计算目标元素中心点到画布中心的向量
- 动画过渡:使用缓动函数实现平滑的视图变换
- 矩阵变换:通过图形变换矩阵实现画布位移
最佳实践
- 性能优化:在大型图中,适当增加动画持续时间可以获得更流畅的体验
- 视觉提示:配合高亮样式变化,增强聚焦效果
- 组合交互:与其它交互行为(如拖拽、缩放)配合使用
- 移动端适配:在移动设备上建议使用单击触发方式
注意事项
- 当同时启用多个交互行为时,需要注意行为间的优先级
- 动画持续时间不宜过长,一般控制在500-1000毫秒为宜
- 在严格性能要求的场景下,可以考虑关闭动画效果
- 聚焦偏移量需要根据实际布局需求谨慎设置
通过合理配置 FocusElement 交互行为,开发者可以显著提升图可视化应用的用户体验,使数据探索和分析过程更加高效直观。
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
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
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++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥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
65
19
🎉 (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
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869