基于ggbump绘图的路径热度可视化：按通行量着色需求

需求说明 #

• 制作ggbump风格图表，用于展示大量用户从起始节点到终点节点的路径通行情况
• 将图表中的节点（行）视为城市，通行量越高的路径颜色越深，以此区分不同路径的流量差异

示例数据生成代码 #

以下是生成100条用户数据的R代码，包含5种预设路径及对应通行频率：

set.seed(123)  # 设置随机种子保证可复现性
df <- data.frame(matrix(ncol = 5, nrow = 100))
# 为数据框分配列名
colnames(df) <- c("User ID", "Stop 1", "Stop 2", "Stop 3", "Stop 4")

# 创建包含5种可选路径的列表（感谢@tjebo的建议）
paths <- list(c(1, 2, 3, 4), c(4, 4, 4, 3), c(3, 3, 2, 4), c(1, 3, 4, 2), c(1, 4, 2, 1))

# 为每条路径设置通行频率
path_frequencies <- c(50, 30, 10, 5, 5)

# 循环填充数据框
for (i in 1:nrow(df)) {
  # 分配当前行的用户ID
  df[i, "User ID"] <- i
  # 根据路径频率随机选择路径编号
  sample <- sample(1:5, size = 1, replace = TRUE, prob = path_frequencies / sum(path_frequencies))
  # 选择对应的路径
  path <- paths[[sample]]
  # 将路径赋值给当前行的站点列
  df[i, 2:5] <- path
}

待优化代码与问题 #

现有ggbump代码框架如下，需要修改以实现路径颜色深浅/线条粗细与通行人数关联（类似lavaan绘图的路径样式），可能需先对数据做格式转换（如group_by+mutate）：

ggplot(df, aes(each stop, city (1:10), color = density function for path usage)) +
    geom_bump()

同时询问：是否可以编写单独函数统计各路径的通行次数，将其作为线条透明度的索引传入ggplot？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Conal Monaghan