如何实现弦图单起源区域高亮、其余区域灰色淡化？

核心思路 #

针对每个起源区域单独生成弦图时，将非目标起源区域的所有关联路径及节点设置为灰色，仅保留目标起源的节点和关联路径为彩色，以此突出聚焦效果。

示例代码实现（基于circlize包） #

假设你的数据框名为df，包含origin（起源区域）、destination（目的地区域）、count（流量/数量）三列。

1. 准备数据与颜色映射 #

library(circlize)
library(dplyr)

# 示例数据
df <- data.frame(
  origin = c("Asia", "Asia", "Europe", "Europe", "Africa", "Africa"),
  destination = c("Europe", "Africa", "Asia", "Africa", "Asia", "Europe"),
  count = c(20, 15, 18, 12, 10, 8)
)

# 定义基础颜色：目标区域用彩色，其余用灰色
origin_list <- unique(df$origin)
color_map <- setNames(rep("gray", length(origin_list)), origin_list)

2. 批量生成聚焦弦图 #

for(target_origin in origin_list) {
  # 更新颜色映射：仅目标起源区域保留彩色，这里用红色示例，可自定义
  color_map[target_origin] <- "#E63946"
  
  # 生成矩阵格式数据（circlize要求的输入格式）
  mat <- df %>%
    mutate(
      # 将非目标起源的行标记为灰色组
      origin_group = ifelse(origin == target_origin, origin, "Other"),
      destination_group = ifelse(origin == target_origin, destination, "Other")
    ) %>%
    group_by(origin_group, destination_group) %>%
    summarise(total = sum(count), .groups = "drop") %>%
    pivot_wider(names_from = destination_group, values_from = total, values_fill = 0) %>%
    column_to_rownames("origin_group") %>%
    as.matrix()
  
  # 绘制弦图
  pdf(paste0("chord_focus_", target_origin, ".pdf"), width = 8, height = 8)
  circos.clear()
  chordDiagram(
    mat,
    grid.col = c(color_map[target_origin], "gray"),  # 节点颜色
    col = function(region, value) {
      # 路径颜色：仅目标起源的路径用彩色，其余灰色
      if(grepl(target_origin, region)) color_map[target_origin] else "gray"
    },
    annotationTrack = "grid",
    preAllocateTracks = list(track.height = 0.1)
  )
  circos.trackPlotRegion(track.index = 1, panel.fun = function(x, y) {
    circos.text(CELL_META$xcenter, CELL_META$ylim[1], CELL_META$sector.index, 
                facing = "clockwise", niceFacing = TRUE, adj = c(0, 0.5))
  }, bg.border = NA)
  title(main = paste("Focus on Origin:", target_origin))
  dev.off()
}

3. 关键细节说明 #

• 数据分组处理：将非目标起源的所有行合并为Other组，绘图时统一显示为灰色节点和路径。
• 颜色动态调整：循环中每次更新color_map，确保仅当前目标起源区域使用彩色。
• 路径颜色控制：通过col参数的自定义函数，判断路径是否关联目标起源，分配对应颜色。

替代方案（基于chorddiag包） #

如果偏好交互式弦图，可使用chorddiag包实现类似效果：

library(chorddiag)

for(target_origin in origin_list) {
  # 构建颜色向量
  node_colors <- ifelse(names(color_map) == target_origin, "#E63946", "gray")
  
  # 生成矩阵
  mat <- xtabs(count ~ origin + destination, data = df)
  # 将非目标起源的行和列设置为半透明灰色（或直接合并）
  mat[rownames(mat) != target_origin, ] <- mat[rownames(mat) != target_origin, ] * 0.3
  
  # 绘制交互式弦图
  chorddiag(mat, groupColors = node_colors, groupnamePadding = 20)
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者msug