数据可视化（三）基于 Graphviz 实现程序化绘图
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前言
我之前在幾篇文章新一代Ntopng網絡流量監控—可視化和架構分析、 數據可視化（一）思維利器 OmniGraffle 繪圖指南 |201601，都曾提到了力導圖，在關于 OmniGraffle 的文章結尾還吐槽了一番自動布局按鈕的坑。在本文中我力求將這個坑填上。
OmniGraffle 生成自動布局圖形的基礎是 Graphviz 引擎。Graphviz（Graph Visualization Software）是一個由AT&T實驗室啟動的開源工具包，能夠支持基于 DOT 腳本，文件擴展名通常是 .gv 或 .dot 的描述繪制圖形。DOT 是一種文本圖形描述語言，將生成的圖形轉換成多種輸出格式的命令行工具，其輸出格式包括PostScript，PDF，SVG，PNG，含注解的文本等。DOT 本身非常原始，提供了一種非常簡單的描述圖形的方法，同時意味著可以在命令行終端使用，或者被其它編程語言調用（Graphviz 就可以作為一個庫使用）。這一點非常關鍵，基于 Graphviz 應用開發者不必掌握布局的復雜算法，而是可以把精力放在業務方面，將最后的圖對象交給繪圖引擎來處理即可。
有趣的是 Graphviz(Mac 版) 和 OmniGraffle 都曾獲得蘋果設計獎 Apple Design Awards。
在深入掌握 Graphviz 及其相關衍生應用之前，我們有必要了解一些基礎理論 —— 圖論(Graph theory)。
一、背景知識：圖論(Graph theory)
- 柯尼斯堡七橋問題
東普魯士柯尼斯堡（今日俄羅斯加里寧格勒）市區跨普列戈利亞河兩岸，河中心有兩個小島。小島與河的兩岸有七條橋連接。在所有橋都只能走一遍的前提下，如何才能把這個地方所有的橋都走遍？
許多數學家都嘗試去尋找這類問題的解決方案，后來發展成為了數學中的圖論。圖論史上第一篇重要文獻是萊昂哈德·歐拉在1736年發表在圣彼得堡科學院的《柯尼斯堡的七橋》。該論文證明了柯尼斯堡七橋問題中，符合條件的走法并不存在，同時提出和解決了一筆畫問題。過橋問題可以抽象簡化為平面上的點與線組合，每一座橋視為一條線，橋所連接的地區視為點。從這個點出發的線有奇數條稱為奇點，從這個點出發的線有偶數條稱為偶點。任意一種河──橋圖能否全部走一次的判定法則： 如果存在兩個以上（不包括兩個）奇頂點，路線不存在；且有n個奇頂點的圖至少需要n/2筆畫出。
1、經典適用場景
- 路徑問題（柯尼斯堡七橋問題），最小生成樹問題，斯坦納樹
- 網絡流與匹配問題：最大流問題，最小割問題，最大流最小割定理，最小費用最大流問題，二分圖及任意圖上的最大匹配，帶權二分圖的最大權匹配
- 覆蓋問題：最大團、最大獨立集、最小覆蓋集、最小支配集
2、經典算法
- 戴克斯特拉算法(D.A)
- 克魯斯卡爾算法(K.A)
- 普里姆算法(P.A)
- 拓撲排序算法(TSA)
- 關鍵路徑算法(CPA)
- 廣度優先搜索算法(BFS)
- 深度優先搜索算法(DFS)
二、Graphviz 簡明指南
1、Graphviz 布局器
總的來說，Graphviz 支持兩類圖：無向圖（graph,用“ - - ”表示節點之間）和 有向圖（digraph,用“ ->” 表示節點之間）。頂點和邊都具有各自的屬性，比如形狀，顏色，填充模式，字體，樣式等。主要的布局器如下：
- dot: 默認布局方式，主要用于有向圖；
- neato：基于 sprint model 模型，又稱force-based 或者 energy minimized；
- twopi：徑向布局，放射狀；
- circo：圓環布局；
- fdp：無向圖；
- dotty：一個用于可視化與修改圖形的圖形用戶界面程序；
- lefty：一個可以顯示 DOT 圖形的可編程控件，并允許用戶用鼠標在圖上執行操作。
2、Hello World!
$ brew install graphviz $ dot -Tpng demo.dot -o demo.png digraph demo{label="兒茶酚胺合成代謝路徑";酪氨酸 -> L多巴 -> 多巴胺 -> 去甲腎上腺素 -> 腎上腺素;下丘腦 -> 多巴胺;交感神經元 -> 去甲腎上腺素;腎上腺髓質 -> 去甲腎上腺素,腎上腺素;酪氨酸 [label="酪氨酸",color=green];多巴胺 [label="多巴胺", color=red];腎上腺素 [label="腎上腺素", color=red];下丘腦 [shape=box];交感神經元 [shape=box];腎上腺髓質 [shape=box]; }3、twopi 徑向布局
## 缺省為 dot 布局 $ dot -Kcirco -Tpng demo.dot -o demo.png三、應用場景
1、軟件工程領域
軟件工程領域的復雜系統數據結構分析和軟件包依賴關系管理。例如 Linux 內核內部結構非常復雜，從概念上就由五個主要的子系統構成：進程調度器模塊、內存管理模塊、虛擬文件系統、網絡接口模塊和進程間通信模塊。這些模塊之間通過函數調用和共享數據結構進行數據交互，在涉及內核版本、應用程序升級等場景中，弄清楚模塊之間的依賴關系非常重要。
lsmod 命令用于顯示已經加載到內核中的模塊的狀態信息，Used by表示依賴的內容。通過 lsmod 命令獲取依賴信息之后，簡單處理就可以轉化為圖形，而且圖形生成的全過程可以由程序固化。
$ lsmod Module Used by vboxdrv vboxnetadp,vboxnetflt,vboxpci nf_reject_ipv4 ipt_REJECT ebtables ebtable_filter ip6_tables ip6table_filter ip6_udp_tunnel vxlan udp_tunnel vxlan xor btrfs raid6_pq btrfs nf_nat_masquerade_ipv4 ipt_MASQUERADE xfrm_algo xfrm_user nf_defrag_ipv4 nf_conntrack_ipv4...... digraph kernel{vboxdrv->vboxnetadp,vboxnetflt,vboxpci;nf_reject_ipv4->ipt_REJECT;ebtables->ebtable_filter;ip6_tables->ip6table_filter;ip6_udp_tunnel->vxlan;udp_tunnel->vxlan;xor->btrfs;raid6_pq->btrfs;nf_nat_masquerade_ipv4->ipt_MASQUERADE;xfrm_algo->xfrm_user;nf_defrag_ipv4->nf_conntrack_ipv4;...... }基于 Graphviz 的一個開源項目 PlantUML 支持快速繪制各類 UML 圖形：時序圖、用例圖、類圖、活動圖、組件圖、狀態圖、對象圖等。
@startuml scale 600 width[*] -> State1 State1 --> State2 : Succeeded State1 --> [*] : Aborted State2 --> State3 : Succeeded State2 --> [*] : Aborted state State3 {state "Accumulate Enough Data\nLong State Name" as long1long1 : Just a test[*] --> long1long1 --> long1 : New Datalong1 --> ProcessData : Enough Data } State3 --> State3 : Failed State3 --> [*] : Succeeded / Save Result State3 --> [*] : Aborted@enduml2、通信工程領域
- nwdiag 是一個基于 Python 的、支持 Dot 腳本生成網絡圖的庫
- 結合 GIS 信息追蹤網絡路由
3、社會工程領域
- 決策樹(Decision Tree)：人群鄙視鏈
- 復雜人物關系鏈分析（《紅樓夢》、《權力的游戲》）
注意: 如果需要使用分組（Group）特性，子圖的名稱必須以“cluster”開頭，否則無法識別
digraph family {label ="《紅樓夢》人物關系譜·主要角色";subgraph cluster_皇族{label ="皇族";bgcolor="mintcream";node [ color="lightyellow", style="filled"];北靜王 [label = "北靜王",shape="Mrecord"];義忠順王 [label = "義忠順王",shape="Mrecord"];賈元春 [label = "賈元春（長女）\n 鳳藻宮尚書·賢德妃",shape="Mrecord"];}subgraph cluster_寧國公{label ="寧國公(西府)";bgcolor="mintcream";node [ color="green", style="filled"];賈演 [label = "賈演 \n 寧國公"];賈代化[label = "賈代化 \n 爵位：一等神威將軍 \n 職務（武官）：京營節度使",shape="Mrecord"];賈演 -> 賈代化[label = "子"];......}...... }擴展閱讀：數據可視化
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的数据可视化（三）基于 Graphviz 实现程序化绘图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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