在G6中调整矩形节点光晕颜色的方法
2025-05-20 22:22:01作者:薛曦旖Francesca
光晕效果概述
在G6数据可视化库中,节点光晕效果是一种常见的视觉增强手段,它能够突出显示特定节点,增强图表的可读性和美观性。光晕效果通过在节点周围添加半透明的颜色扩散来实现,类似于Photoshop中的外发光效果。
矩形节点光晕颜色设置
要为G6中的矩形节点设置红色光晕效果,主要需要配置两个关键属性:
glowColor:定义光晕的颜色,设置为'red'即可实现红色光晕glowBlur:控制光晕的扩散范围和模糊程度,数值越大效果越明显
实现代码示例
const graph = new G6.Graph({
container: 'mountNode',
width: 800,
height: 600,
defaultNode: {
type: 'rect',
style: {
fill: '#fff',
stroke: '#000',
glowColor: 'red',
glowBlur: 10,
},
},
});
参数详解
- glowColor:不仅支持颜色名称(如'red'),还支持十六进制('#ff0000')、RGB('rgb(255,0,0)')等多种颜色格式
- glowBlur:建议值在5-20之间,过小效果不明显,过大会影响性能
- glowOffsetX/glowOffsetY:可选的偏移量参数,控制光晕的偏移方向
高级应用技巧
- 动态调整:可以通过graph.updateItem()方法动态修改节点的光晕效果
- 状态样式:结合G6的状态机制,可以为hover、selected等不同状态设置不同的光晕效果
- 性能优化:在大型图表中,过多使用光晕效果会影响性能,建议仅在需要强调的节点上使用
常见问题解决
- 光晕不显示:检查容器尺寸是否正确,节点是否在可视区域内
- 颜色不符合预期:确认颜色值格式是否正确,建议使用开发者工具检查实际渲染效果
- 性能问题:减少同时显示光晕的节点数量,或降低glowBlur值
通过合理配置光晕效果,可以显著提升G6图表的视觉表现力和用户体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
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
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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