D3指的是Data-Driven Documents,js即Javascript,是后缀名。先看看官网上对D3.js库的定义:
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 D3.js + Canvas 绘制组织结构图 使用 D3.js 默认的 svg 渲染 D3默认的树状图画图使用的是svg 使用svg有好有坏: 好处是方便操作
D3.js是一个JavaScript库。它的全称是Data-Driven Documents(数据驱动文档),并且它被称为一个互动和动态的数据可视化库网络。2011年2月首次发布,在撰写本文时,最新的稳定版本是4.4版本,并且不断更新。D3利用可缩放矢量图形或SVG格式,允许您渲染可放大或缩小的形状,线条和填充,而不会降低质量。本教程将指导您使用JavaScript D3库创建条形图。
在上篇文章中(D3.js 力导向图的显示优化),我们说过 D3.js 在自定义图形上相较于其他开源可视化库的优势,以及如何对文档对象模型(DOM)进行灵活操作。既然 D3.js 辣么灵活,那是不是实现很多我们想做的事情呢?在本文中,我们将借助 D3.js 的灵活性这一优势,去新增一些 D3.js 本身并不支持但我们想要的一些常见的功能。
D3近年来一直是 JavaScript最重要的数据可视化库之一,在创建者 MikeBostock的维护下,前景依然无量,至少现在没有能打的:
例如:如果网页中有一个数字2和元素X,D3.js库就可以将它们绑定在一起。绑定数据的两个函数为:
作为一个前端,说到可视化除了听过 D3.js 的大名,常见的可视化库还有 ECharts、Chart.js,这两个库功能也很强大,但是有一个共同特点是封装层次高,留给开发者可设计和控制的部分太少。和 EChart、Chart.js 等相比,D3.js** 的相对来说自由度会高很多,得益于 D3.js 中的 SVG 画图对事件处理器的支持**,D3.js 可将任意数据绑定到文档对象模型(DOM)上,也可以直接操作对象模型(DOM)完成 W3C DOM API 相关操作,对于想要展示自己设计图形的开发者,D3.js 绝对是一个不错的选择。
在这篇文章中,我向大家介绍前5名最好的开源JavaScript图表库。每个站点的仪表板都是不完整的,因为他们缺少图表,所以为我们的站点找到正确的图表库是非常重要的。以下库可以帮助你在站点创建可自定义和美观的图表。 D3.js - 数据驱动的文档 📷 D3.js是一个开源的JavaScript库,用于根据用户数据处理文档。这是一个强大的工具,通过HTML,SVG和CSS的帮助,赋予数据生命。 D3允许开发人员将任意数据绑定到DOM,然后将数据驱动的转换应用到DOM。例如:考虑一个数组数组,您可以使用它来生成一
ECharts 是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库,涵盖各行业图表,多达20多种图表和十几种组件,支持各种图表和组件的任意组合,满足各种需求,也是前端项目中大屏应用最多的。
超过 10k stars 和 1k fork,NativeBase 是一个广受欢迎的 UI 组件库,它为 React native 提供了几十个跨平台组件。当使用 NativeBase 时,你可以使用任何现成的本地第三方库,并且项目本身围绕着它提供了丰富的生态系统,从有用的starter-kit到可定制的主题模板。这是一个不错的入门工具包。
D3.js提供了多种工具支持数据可视化的交互,其中d3.transition让简单而高效的为图像添加动画成为了可能。
在过去的两年里,我们看到很多数据可视化基于新冠疫情开展研究工作。这些可视化图表通过为我们提供有关特定城市/地区病例数的信息,帮助人们更快捷地理解疫情的发展情况。
在 JS 程序中,为了实现漂亮的图形、图表和数据可视化,我们选择使用开源库。生活在数据爆炸的时代,我们开发的每一个应用程序几乎都使用或者借助数据来提升用户体验。为了帮助你轻松地为你最喜欢的应用程序添加漂亮的数据可视化,这里列出了 2019 年最好的 JavaScript 数据可视化库(排名不分先后)。
月影(十年踪迹),360前端技术委员会委员。奇舞团技术总监,JavaScript程序猿,目前重点关注前端框架和新技术应用。本文来自月影在“2018携程技术峰会”上的分享。
在过去的两年里,我们看到很多数据可视化基于新冠疫情开展研究工作。 这些可视化图表通过为我们提供有关特定城市/地区病例数的信息,帮助人们更快捷地理解疫情的发展情况。
图表对于数据的可视化和网站的吸引力非常重要。可视化演示使得分析大块数据和传达信息变得更加容易。 图表库使您能够以一种令人惊叹的、易于理解的和交互式的方式可视化数据,并改进您的网站设计。
随着数据收集和使用持续呈指数级增长,对这些数据进行可视化的需求变得越来越重要。开发人员寻求将数百万个数据库记录整合到美丽的图表和仪表板中,人类可以快速直观地解释这些记录。
在之前的文章D3.js库-2-选择元素和绑定数据中,有介绍过D3.js中的两种选择数据的方法,本部分为重复内容,温故而知新:
SVG,指可缩放矢量图形(Scalable Vector Graphics),是用于描述二维矢量图形的一种图形格式,是由万维网联盟制定的开放标准。 SVG 使用 XML 格式来定义图形。SVG的几个特点
无论来自哪个行业,世界各地的企业都开始越来越多地意识到数据驱动型决策的重要意义。数据分析目前已经成为各行各业最为关注的议题之一,企业亦开始专注于从数据中获取有价值洞察结论,旨在借此了解过去与未来的各项
使用 d3.select() 或 d3.selectAll() 选择元素后返回的对象,就是选择集。
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形,表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版,还提供了服务器解决方案,可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。
上一篇文章「安利一些不错的D3.js资源 - 牛衣古柳 2021.06.29」的反响还不错,记得有新群友说是主管推给她文章才加过来的,也是很神奇。
从数据获得信息的最佳方式之一是,通过视觉化方式,快速抓住要点信息。另外,通过视觉化呈现数据,也揭示了令人惊奇的模式和观察结果,是不可能通过简单统计就能显而易见看到的模式和结论。
数据可视化之初级篇 零编程工具 1. Tableau Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形,表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版,还提供了服务器解决
在升级了DeveMobile 主题的时候Jeff 也顺便将主题主页进行了更新,访问主页你会看到首屏的Low-Poly 背景(每次刷新都不同),这个效果就是利用了d3.js 与Trianglify 制作
又是一月结束,打工人准时准点的汇报工作如期和大家见面啦。提到汇报,必不可少的一部分就是数据的汇总、分析。
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形,表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版,还提供了服务器解决方案,可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。Tableau的客户包括巴克莱银行,Pandora和Citrix等企业
在开源世界中,某些库为数据可视化提供了许多可能性,包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常,这些库比通用库提供更多的功能。您还将找到商业图形可视化库。商业图书馆的优势在于可以保证持续的技术支持和先进的性能。
众多周知,图形和图表要比文本更具表现力和说服力。图表是数据图形化的表示,通过形象的图表来展示数据,比如条形图,折线图,饼图等等。可视化图表可以帮助开发者更容易理解复杂的数据,提高生产的效率和 Web 应用和项目的可靠性。
阅读目录 D3.js — Data-Driven Documents Google Charts ChartJS Chartist.js n3-charts Ember Charts Smoothie Charts Chartkick ZingChart Highcharts JS Fusioncharts Flot amCharts EJS Chart uvCharts 几乎所有的控制面板都会用到图表,它们能够快速有效的展示复杂的统计。此外,一个好的图也可以提高你的网站的整体设计。 这篇文章为大家展示一些
1. D3 Stars: 46561, Forks: 12465 D3 是一个JavaScript数据可视化库用于HTML和SVG。它旨在将数据带入生活,强调Web标准,将强大的可视化技术与数据驱动的
注:本文有点长,可以点赞?收藏后慢慢看。另外有本文未涉及的、大家觉得不错的D3.js资源教程也欢迎评论进行分享。 前言 从「年更博主冒个泡,或将开启可视化之旅 - 牛衣古柳 - 2020.08.27」
这里,通过attr()给每个div添加bar类。使用style()修改每个div的高度。
今天新来的实习生需要对部分分类文本进行多标签的检测,即根据已构建好的一、二级标签Excel文档,对众包平台人工标注的数据以及机器标注的数据进行评测。
今天新来的实习生需要对部分分类文本进行多标签的检测,即根据已构建好的一、二级标签Excel文档,对众包平台人工标注的数据以及机器标注的数据进行评测。 此情此景,让我想起了曾经在实验做的文本多标签分类的工作,所以就想用Echart 或D3.js实现层级标签可视化为一个Tree的结构,方便实习生们查阅,提高工作效率。 说干就干!
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛,当你习惯其中一种或数种时,你会干得很出色,但是如果你因此而沾沾自喜,就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib(这太神奇了),Seaborn(这也很神奇),Pandas(基本,简单的可视化)和Bokeh,那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如,python中有许多令人惊叹的可视化库,而且通用化程度已经很高,例如下面这五个:
如果您了解并使用上面提到的库,那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果,语法也不难。一般来说,我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来:
各个互联网公司通过大量的用户数据、信息进行统计分析,而这些大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后,就能以图形化的形式展现在用户面前,清晰直观。随着各种数据的增加,这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。 下面推荐30款可视化工具供大家选择和使用。 1.iCharts iCharts 提供了一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择,每种类型都完全可定制,以适合网站的主题。iCharts 有交互元素,可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取
细看上面的动态效果图,可以发现: 一个值变换到一个新的值时,是一个渐变的过程; 圆弧末尾有一个竖线,作为仪表盘的指针,在仪表盘数值变化时,有一个弹性的动画效果。 一开始,我是用Echarts来实现仪表
本系列配套代码和用到的数据都会开源到这个仓库,欢迎大家 Star,https://github.com/DesertsX/d3-tutorial
你的程序有多么依赖数据?即使应用程序不完全面向业务,你也可能需要管理面板、仪表板、性能跟踪以及用户非常喜欢的类似分析功能的数据。
爱德华·图夫特(Edward Tufte)在他的“展望信息”(Envisioning Information)一书中谈到了视觉形象被捕获在屏幕和纸张的二维平原中[1]。想探索另一种可视化数据的方法,因此寻找一种创造性的方法来激发观众的兴奋,逃离计算机屏幕的平地。诸如增强现实之类的技术通过向已经存在的内容添加层来实现这一点; 但是选择了更简单,更便宜的东西。使用一张塑料片,创造了一个数据可视化的全息幻觉。
0.说在前面1.d3.js初识2.绘制完整的柱形图3.让图表动起来4.浅析Update、Enter、Exit5.交互式操作6.作者的话
亲爱的读者,你是否也有在特定场景使用的非常便捷的软件,欢迎评论区留言给我们,和大家分享这些使工作得心应手、效率百倍的瞬间!
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