首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用d3- plot绘制简单的2D轮廓图?

d3-plot是一个基于D3.js的开源库,用于绘制各种类型的图表,包括2D轮廓图。下面是使用d3-plot绘制简单的2D轮廓图的步骤:

  1. 引入d3-plot库:在HTML文件中引入d3-plot库的JavaScript文件,可以通过CDN链接或者本地文件引入。
  2. 创建SVG容器:在HTML文件中创建一个SVG容器,用于显示绘制的轮廓图。可以使用<svg>标签来创建SVG容器,并设置宽度和高度。
  3. 准备数据:准备用于绘制轮廓图的数据。数据可以是一个包含坐标点的数组,每个坐标点包含x和y的值。
  4. 创建绘图函数:使用d3-plot库提供的API创建一个绘图函数,用于将数据绘制成轮廓图。可以使用d3.plot.contour()方法创建绘图函数,并设置相关的配置选项。
  5. 调用绘图函数:将准备好的数据传入绘图函数,并将绘图函数应用到SVG容器上,即可将数据绘制成2D轮廓图。

下面是一个示例代码,演示如何使用d3-plot绘制简单的2D轮廓图:

代码语言:txt
复制
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <title>2D Contour Plot</title>
  <script src="https://d3js.org/d3.v7.min.js"></script>
  <script src="https://unpkg.com/d3-plot@1.0.0/dist/d3-plot.min.js"></script>
</head>
<body>
  <svg id="chart" width="400" height="300"></svg>

  <script>
    // 准备数据
    const data = [
      { x: 0, y: 0 },
      { x: 1, y: 1 },
      { x: 2, y: 2 },
      { x: 3, y: 1 },
      { x: 4, y: 0 }
    ];

    // 创建绘图函数
    const plot = d3.plot.contour()
      .x(d => d.x)
      .y(d => d.y)
      .width(400)
      .height(300);

    // 调用绘图函数
    d3.select("#chart")
      .datum(data)
      .call(plot);
  </script>
</body>
</html>

在上述示例代码中,我们首先引入了d3.js和d3-plot库的JavaScript文件。然后创建了一个SVG容器,并设置了宽度和高度。接着准备了一个包含坐标点的数据数组。然后使用d3.plot.contour()方法创建了一个绘图函数,并设置了x和y的访问器函数、宽度和高度。最后将数据传入绘图函数,并将绘图函数应用到SVG容器上,即可绘制出简单的2D轮廓图。

请注意,以上示例代码中的d3-plot库版本为1.0.0,使用的是D3.js的v7版本。你可以根据实际情况选择合适的版本。同时,你也可以根据需要调整绘图函数的配置选项,以满足你的需求。

关于d3-plot库的更多信息和详细的API文档,你可以参考腾讯云的相关产品和产品介绍链接地址。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

听说你还不会绘制森林图(Forest Plot)!?超简单绘制技巧都在这了

今天这篇推文,小编就带大家了解一下森林图(Forest Plot) 绘制方法,主要内容如下: 森林图(Forest Plot)简单介绍 R-森林图(Forest Plot)绘制方法 Python...-森林图(Forest Plot)绘制方法 森林图(Forest Plot)简单介绍 森林图(Forest Plot) 常用于Meta分析结果展示使用。...下面小编就介绍下如何使用R和Python绘制森林图(Forest Plot),可视化结果可能会有所不同。...R-森林图(Forest Plot)绘制方法 使用R绘制森林图(Forest Plot)方法比较多,这里重点介绍R-forestplot包和R-ggforestplot包绘制。...Python-zepid[4] 总结 今天这篇推文,小编汇总了如何使用R和Python绘制森林图(Forest Plot)。

6K21

WPF 简单聊聊如何使用 DrawGlyphRun 绘制文本

在 WPF 里面,提供使用底层方法绘制文本是通过 DrawGlyphRun 方式,此方法适合用在需要对文本进行精细控制定制化控件上。...此方法特别底层而让调用方法比较复杂,本文告诉大家一些简单使用方法 本文也属于 WPF 渲染系列博客,更多渲染相关博客请看 渲染相关 在开始之前,我是来劝退,如果没有特别的需求,还是不推荐使用 DrawGlyphRun...DrawGlyphRun 绘制需要创建 GlyphRun 对象,需要有以下参数才能构建出绘制文本内容 字体 字号 文本内容 文本绘制画刷 文本绘制坐标 尽管 GlyphRun 对象需要参数很多,...自己决定如果给定字体创建失败了,则使用什么字体代替方法叫做字体 Fallback 算法 关于如何做字体回滚策略,还请参阅下文 字体回滚策略 内容 文字编号 每个文字在字体里面都可以有自己编号,需要通过...以上即可完成文本绘制,这是一个底层方式,看起来也很简单 创建成本 创建一个 GlyphRun 对象成本有多高?

1.5K10

使用Matplotlib对数据进行高级可视化(基本图,3D图和小部件)

本文将首先使用Matplotlib绘制基本图,然后深入研究一些非常有用高级可视化技术,如“mplot3d Toolkit”(生成3D图)和小部件。...在读取和处理输入数据集之后,使用plt.plot()绘制x轴上Year和在y轴上构建属性数折线图。 2.Bar Plot 条形图显示具有与其表示值成比例矩形高度或长度条分类数据。...轮廓图可用于表示2D格式3D表面。给定Z轴值,绘制线以连接发生特定z值(x,y)坐标。轮廓图通常用于连续变量而不是分类数据。...它们显示指定因变量(Y)和两个独立变量(X和Z)之间函数关系,而不是显示各个数据点。上述图实际应用是可视化梯度下降算法如何汇合。...10.3D图中2D数据 """ ======================= Plot 2D data on 3D plot ======================= Demonstrates

3.7K20

教程合集 | MATLAB绘图基本操作与属性

这里给出一个简单sin函数绘制折线图例子进行说明: 点击“查看”,可以选择六个选项框,其全部选项内容包括图形工具栏、照相机工具栏、绘图编辑工具栏。...绘制等高线轮廓图 contour3 绘制三维等高线轮廓图 contourf 绘制填充等高线图 clabel 标识等高线标签 meshc:绘制三维mesh曲线和等高线 surfc 绘制三维surf曲线和等高线...m_map工具箱中大部分同类型图形绘制函数与上述列表里名称相同,不同只是名称前需要加上m_调用。如plot函数在m_map工具箱里调用方法即为m_plot。...具体使用方法可参考官方文档。此处仅做简单说明。...mod=viewthread&tid=67051 将2D全球平面地图画在3D球状地球上 Plot earth in 3D: http://bbs.06climate.com/forum.php?

4.6K40

40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

导读 Matplotlib 是一个 Python 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境生成出版质量级别的图形。...虽然有很多种正确方法来指定图例,作者认为最简单方法是通过在绘制每条线条时指定对应label关键字参数来使用这个函数: plt.plot(x, np.sin(x), '-g', label='sin...图中值得注意是,当使用单色绘制轮廓图时,虚线代表是负数数值,而实线代表是正数。而轮廓线可以通过指定cmap参数来设置线条色图。...例如,下例中我们使用了半透明背景图像(通过alpha参数设置透明度),然后在背景图层之上绘制轮廓图,并带有每个轮廓数值标签(使用plt.clabel()函数绘制标签): contours = plt.contour...下面我们就一个简单例子来说明如何使用 KDE 和绘制相应二维直方图: from scipy.stats import gaussian_kde # 产生和处理数据,初始化KDE data = np.vstack

10.2K21

pytorch学习笔记(八):PytTorch可视化工具 visdom

通过编程组织您可视化空间,或者通过UI为实时数据创建dashboards,检查实验结果,或者debug实验代码。 基本概念 Visdom有一组简单特性,可以用它们组合成不同用例。...您可以下载Panes中内容–包括您在svg中绘图。 Tip: 您可以使用浏览器放大缩小功能来调整UI大小。 Environments(环境) 您可以使用envs对可视化空间进行分区。...(这里window意思就是之前说Pane)。 plot.scatter 这个函数是用来画2D或3D数据散点图。它需要输入 N*2或N*3 tensor X来指定N个点位置。...这个函数用来画轮廓图。...能不能播放video取决你使用浏览器:浏览器必须要支持Theano codec in an OGG container。(chrome可以用)。 plot.svg 此函数绘制一个SVG对象。

2.7K50

40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

虽然有很多种正确方法来指定图例,作者认为最简单方法是通过在绘制每条线条时指定对应label关键字参数来使用这个函数: plt.plot(x, np.sin(x), '-g', label='sin...('seaborn-white') import numpy as np 三维可视化函数 我们首先使用一个简单函数 绘制一个轮廓图来进行说明,我们用来作为数组广播运算例子: def f(x,...,当使用单色绘制轮廓图时,虚线代表是负数数值,而实线代表是正数。...例如,下例中我们使用了半透明背景图像(通过alpha参数设置透明度),然后在背景图层之上绘制轮廓图,并带有每个轮廓数值标签(使用plt.clabel()函数绘制标签): contours = plt.contour...下面我们就一个简单例子来说明如何使用 KDE 和绘制相应二维直方图: from scipy.stats import gaussian_kde # 产生和处理数据,初始化KDE data = np.vstack

7.9K30

40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

虽然有很多种正确方法来指定图例,作者认为最简单方法是通过在绘制每条线条时指定对应label关键字参数来使用这个函数: plt.plot(x, np.sin(x), '-g', label='sin...('seaborn-white') import numpy as np 三维可视化函数 我们首先使用一个简单函数 绘制一个轮廓图来进行说明,我们用来作为数组广播运算例子: def f(x...,当使用单色绘制轮廓图时,虚线代表是负数数值,而实线代表是正数。...例如,下例中我们使用了半透明背景图像(通过alpha参数设置透明度),然后在背景图层之上绘制轮廓图,并带有每个轮廓数值标签(使用plt.clabel()函数绘制标签): contours = plt.contour...下面我们就一个简单例子来说明如何使用 KDE 和绘制相应二维直方图: from scipy.stats import gaussian_kde # 产生和处理数据,初始化KDE data = np.vstack

7.9K10

全文 40000 字,最强(全) Matplotlib 实操指南

虽然有很多种正确方法来指定图例,作者认为最简单方法是通过在绘制每条线条时指定对应label关键字参数来使用这个函数: plt.plot(x, np.sin(x), '-g', label='sin...('seaborn-white') import numpy as np 三维可视化函数 我们首先使用一个简单函数 绘制一个轮廓图来进行说明,我们用来作为数组广播运算例子: def f(x,...,当使用单色绘制轮廓图时,虚线代表是负数数值,而实线代表是正数。...例如,下例中我们使用了半透明背景图像(通过alpha参数设置透明度),然后在背景图层之上绘制轮廓图,并带有每个轮廓数值标签(使用plt.clabel()函数绘制标签): contours = plt.contour...下面我们就一个简单例子来说明如何使用 KDE 和绘制相应二维直方图: from scipy.stats import gaussian_kde # 产生和处理数据,初始化KDE data = np.vstack

6.1K30

11种 Matplotlib 科研论文图表实现 !!

plot 函数即可: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.plot(x, np.cos(x)); 这就是在Matplotlib中绘制简单函数图形所有接口了。...虽然有很多种正确方法来指定图例,作者认为最简单方法是通过在绘制每条线条时指定对应label关键字参数来使用这个函数: plt.plot(x, np.sin(x), '-g', label='sin...('seaborn-white') import numpy as np 三维可视化函数 我们首先使用一个简单函数 绘制一个轮廓图来进行说明,我们用来作为数组广播运算例子: def f(x, y):...,当使用单色绘制轮廓图时,虚线代表是负数数值,而实线代表是正数。...下面我们就一个简单例子来说明如何使用 KDE 和绘制相应二维直方图: from scipy.stats import gaussian_kde # 产生和处理数据,初始化KDE data = np.vstack

13610

收藏!!!学习Matplotlib看这一份笔记就够了!

虽然有很多种正确方法来指定图例,作者认为最简单方法是通过在绘制每条线条时指定对应label关键字参数来使用这个函数: plt.plot(x, np.sin(x), '-g', label='sin...('seaborn-white') import numpy as np 三维可视化函数 我们首先使用一个简单函数 绘制一个轮廓图来进行说明,我们用来作为数组广播运算例子: def f(x,...图中值得注意是,当使用单色绘制轮廓图时,虚线代表是负数数值,而实线代表是正数。而轮廓线可以通过指定cmap参数来设置线条色图。...例如,下例中我们使用了半透明背景图像(通过alpha参数设置透明度),然后在背景图层之上绘制轮廓图,并带有每个轮廓数值标签(使用plt.clabel()函数绘制标签): contours = plt.contour...下面我们就一个简单例子来说明如何使用 KDE 和绘制相应二维直方图: from scipy.stats import gaussian_kde # 产生和处理数据,初始化KDE data = np.vstack

8K20

超全!40000字 Matplotlib 实战

虽然有很多种正确方法来指定图例,作者认为最简单方法是通过在绘制每条线条时指定对应label关键字参数来使用这个函数: plt.plot(x, np.sin(x), '-g', label='sin...('seaborn-white') import numpy as np 三维可视化函数 我们首先使用一个简单函数 绘制一个轮廓图来进行说明,我们用来作为数组广播运算例子: def f(x,...图中值得注意是,当使用单色绘制轮廓图时,虚线代表是负数数值,而实线代表是正数。而轮廓线可以通过指定cmap参数来设置线条色图。...例如,下例中我们使用了半透明背景图像(通过alpha参数设置透明度),然后在背景图层之上绘制轮廓图,并带有每个轮廓数值标签(使用plt.clabel()函数绘制标签): contours = plt.contour...下面我们就一个简单例子来说明如何使用 KDE 和绘制相应二维直方图: from scipy.stats import gaussian_kde # 产生和处理数据,初始化KDE data = np.vstack

7.8K30

可能是全网最全Matplotlib可视化教程

虽然有很多种正确方法来指定图例,作者认为最简单方法是通过在绘制每条线条时指定对应label关键字参数来使用这个函数: plt.plot(x, np.sin(x), '-g', label='sin...('seaborn-white') import numpy as np 三维可视化函数 我们首先使用一个简单函数  绘制一个轮廓图来进行说明,我们用来作为数组广播运算例子: def f(x, y)...,当使用单色绘制轮廓图时,虚线代表是负数数值,而实线代表是正数。...例如,下例中我们使用了半透明背景图像(通过alpha参数设置透明度),然后在背景图层之上绘制轮廓图,并带有每个轮廓数值标签(使用plt.clabel()函数绘制标签): contours = plt.contour...下面我们就一个简单例子来说明如何使用 KDE 和绘制相应二维直方图: from scipy.stats import gaussian_kde # 产生和处理数据,初始化KDE data = np.vstack

8.4K10

学习Matplotlib看这一份笔记就够了!

虽然有很多种正确方法来指定图例,作者认为最简单方法是通过在绘制每条线条时指定对应label关键字参数来使用这个函数: plt.plot(x, np.sin(x), '-g', label='sin...('seaborn-white') import numpy as np 三维可视化函数 我们首先使用一个简单函数 绘制一个轮廓图来进行说明,我们用来作为数组广播运算例子: def f(x,...图中值得注意是,当使用单色绘制轮廓图时,虚线代表是负数数值,而实线代表是正数。而轮廓线可以通过指定cmap参数来设置线条色图。...例如,下例中我们使用了半透明背景图像(通过alpha参数设置透明度),然后在背景图层之上绘制轮廓图,并带有每个轮廓数值标签(使用plt.clabel()函数绘制标签): contours = plt.contour...下面我们就一个简单例子来说明如何使用 KDE 和绘制相应二维直方图: from scipy.stats import gaussian_kde # 产生和处理数据,初始化KDE data = np.vstack

10.7K11

太好用!模型结果也可以可视化表示啦...

特意找了一下资料,这就给大家介绍一个非常好用Python可视化工具-scikit-plot,专门用于模型结果可视化展示,功能比较简单易懂。...scikit-plot提供了一种简单方式来绘制各种性能指标图表,如混淆矩阵、ROC曲线、PR曲线、学习曲线等。它还支持对模型特征重要性进行可视化,以及绘制分类问题中决策边界。...scikit-plot提供了绘制混淆矩阵函数,可以直观地显示真实标签和预测结果之间对应关系。 ROC曲线和AUC:ROC曲线是评估二分类模型性能一种常用方法。...scikit-plot提供了绘制学习曲线函数,帮助用户评估模型过拟合或欠拟合情况。...不是,这个地理数据工具这么强吗?数据处理、可视化它都行.. 这种环形图太难画?!带你一行代码搞定.. 这种图太多人问了,绘制方法真的很简单.. 不是,这封面图这么多人问吗?

45430

掌握如何使用Rose绘制活动图方法

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 一、实验目的 (1)熟悉活动图基本功能和使用方法。 (2)掌握如何使用Rose绘制活动图方法。...)每组1人; (3)设计性实验; 三、实验主要设备 台式或笔记本电脑 四、实验内容 1.案例:借鉴我校图书管理系统,根据图书信息入库、借阅、归还、检索等活动流程,分析相关活动需求和活动到活动变化,使用...rational rose绘制图书管理系统中某个活动流程一个完整过程活动图。...右击“Logical  View(逻辑视图)” → “New” → “Activity Diagram(活动图)”;为活动图命名 分析: 对图书管理系统活动进行简单分析。...在活动图中,泳道区分了负责活动对象,它明确地表示了哪些活动是由哪些对象进行。在包含泳道活动图中,每个活动只能明确地属于一个泳道。

3.1K10
领券