A New Perspective on Drawing Venn Diagrams for Data Visualization

我们提出了VennFan方法，该方法基于三角函数边界的极坐标投影来生成n组集合的维恩图，所得图形形似一组扇叶。与大多数经典构造方法不同，本方法通过采用成形的正弦曲线及振幅缩放，更加强调图形的可读性与可定制性。我们描述了VennFan的正弦和余弦两种变体，并针对此类扇形布局提出了一种自动标签放置的启发式策略。VennFan已作为Python软件包发布（https://pypi.org/project/vennfan/）。

论文试图解决传统n集合Venn图在可读性和可定制性方面的局限性问题。随着集合数量增加，经典Venn图（如基于圆形或对称几何构造）变得视觉混乱、难以解读，尤其在标签放置和区域区分方面表现不佳。这是一个长期存在但尚未完全解决的问题，尤其是在高维集合可视化中对美观与功能性的平衡需求日益增长的背景下。

提出VennFan方法，利用极坐标下三角函数边界投影生成类似风扇叶片形状的n集合Venn图。通过正弦和余弦基变体结合振幅缩放与波形塑形，增强图形的可读性与视觉美感，并设计专用于此类布局的自动标签定位启发式算法。其新颖之处在于将周期性数学函数引入集合可视化结构设计，打破了传统几何构造的限制，实现更灵活、可定制的表达形式。

论文提供了清晰的数学构造框架，并开源了Python包（vennfan，发布于PyPI），便于社区使用与扩展。实验展示了不同集合数下的可视化效果，验证了可读性提升；虽未在大规模真实数据集上测试，但其设计本身具有通用性。自动标签放置策略是实用亮点。未来工作可探索动态交互、与其他信息可视化融合，以及在生物信息学或多模态数据分析中的应用深化。

1. A Survey on Venn and Euler Diagrams 2. Drawing Area-Proportional Venn Diagrams with Convex Shapes 3. EulerView: A Tool for Visualizing Multiple-Set Relationships Using Euler Diagrams 4. Improved Circular Layouts for Multi-set Venn Diagrams Based on Generic Curves 5. Symmetric 11-Set Venn Diagrams Using Polygons