d3.layout.bundle()

下图是航班查询网站全球航班雷达（FlightRadar24）显示的今日长三角地区的飞机飞行图：

图中我们能看到每时每刻有多少飞行在我们头上飞，有北京-杭州、杭州-日本、上海-北京的航班等等，如果你想知道哪个机场最繁忙，那就可以用到捆图来展现了；

捆图（Bundle）是D3布局中即简单又复杂的一种布局方式，说简单，它只有2个函数来实现数据转换，说复杂，它的实现需要结合其它层级布局来实现，如：集群图、打包图、分区图、树状图、矩阵树图。最常见的是与集群图一起使用，使用集群图布局计算节点的位置，再用捆图布局计算连线路径。也就是说，捆图布局只干一件事：计算连线的路径。

在网上能找到的捆图示例较少，可以参见官方的示例：http://bl.ocks.org/mbostock/1044242

本文我们用通俗的方式来讲解捆图的用法；

1、数据

    // 城市列表
    var cities = {
        name: '',
        children: [
            {name: "北京"},{name: "昆明"},
            {name: "成都"},{name: "西安"},
            {name: "上海"},{name: "杭州"},
            {name: "广州"},{name: "桂林"},
            {name: "太原"},{name: "美国"}
        ]
    };

    // 航班路线
    var railway = [
        {source: "美国", target: "上海"},
        {source: "北京", target: "上海"},
        {source: "北京", target: "广州"},
        {source: "北京", target: "杭州"},
        {source: "美国", target: "杭州"},
        {source: "北京", target: "西安"},
        {source: "北京", target: "成都"},
        {source: "美国", target: "北京"},
        {source: "北京", target: "太原"},
        {source: "北京", target: "桂林"},
        {source: "北京", target: "昆明"},
        {source: "北京", target: "成都"},
        {source: "上海", target: "杭州"},
        {source: "昆明", target: "成都"},
        {source: "西安", target: "太原"}
    ];

2、数据转换

    var width = 500;
    var height = 500;

    // 需要一个方法将航班路线数据跟城市列表数据对接起来
    var map = function ( nodes, links ){
        var hash = [];
        for(var i = 0; i < nodes.length; i++){
            hash[nodes[i].name] = nodes[i];
        }
        var resultLinks = [];
        for(var i = 0; i < links.length; i++){
            resultLinks.push({
                source: hash[ links[i].source ],
                target: hash[ links[i].target ]
            });
        }
        return resultLinks;
    }

    // 分别创建一个集群图布局和一个捆图布局，360表示角度，width/2 - 50 表示捆图圆半径
    var cluster = d3.layout.cluster().size([360, width/2 - 50])
    var bundle = d3.layout.bundle();

    var nodes = cluster.nodes(cities);
    var oLinks = map(nodes, railway);
    var links = bundle(oLinks);

转换后的数据如图所示。

nodes - 节点

oLinks - 路线与城市对接后的数据

links - 捆图线条数据

3、绘制图形

生成SVG容器

    var svg = d3.select('body').append('svg')
      .attr('width',width)
      .attr('height',height)

创建径向折线SVG生成器

    var line = d3.svg.line.radial()
        .interpolate("bundle") //在line.interpolate()所预定义的插值模式中，有一种就叫做bundle，正是为捆图准备的。
        .radius(function(d) { return d.y; })
        .angle(function(d) { return d.x / 360 * 2 * Math.PI; });

生成捆图容器

    var gBundle = svg.append("g")
        .attr("transform", "translate(" + (width/2) + "," + (height/2) + ")");

颜色比例尺

var color = d3.scale.category20c();

生成连线路径

    var link = gBundle.selectAll(".link")
        .data(links)
        .enter()
        .append("path")
        .classed('link',true)
        .style({
            'fill': 'none',
            'stroke': 'rgba(0,0,0,0.5)',
            'stroke-width': 5
        })
        .attr("d", line);

生成城市节点容器

    var node = gBundle.selectAll('.node')
        .data( nodes.filter(function(d) { return !d.children; }) ) //排除数据中最顶层的空数据
        .enter()
        .append('g')
        .classed('node',true)
        .attr("transform", function(d) {
            return "rotate(" + (d.x- 90) + ") translate("+ d.y + ")"; //这里为什么是d.x- 90，我也还不明白，暂先用着，后续再深入了解
        });

在节点容器中创建圆形和文本

    node.append('circle')
        .attr('r',20)
        .attr('fill', function(d,i){
            return color(i);
        })

    node.append('text')
        .attr('dy','0.2em')
        .style("text-anchor", "middle")
        .text(function(d,i){
            return d.name;
        })

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