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D3数据连接之“进入”

小编说:数据连接是D3中的面包和黄油。D3不提供制图的基础函数,相反,它靠的是数据连接。数据连接可以让页面元素进入网页,一旦进入,可以修改、更新及退出。本文将主要介绍“进入”部分。 本文选自《图说D3数据可视化利器从入门到进阶》。 ? ? 什么是数据连接 顾名思义,数据连接肯定是将数据和某些东西连接起来。 (实际上,我直接从D3中搬来了“enter”、“update”及“exit”这些词。) 此外,D3让你可以基于数据执行上述所有操作。D3通过一种称为“数据绑定”的技术来达成这种能力。 无论何时执行数据连接,数据会真正被关联,或绑定到元素上。这真的太方便了,D3让你可以非常轻松地绑定数据了。所以,你会说:“好了,矩形,你所绑定的数据是多少?35? 该方法实际上执行了一次数据连接——当D3执行数据连接时,它将数据绑定到元素上。所以,每一个文本元素实际上都会有一个数据与其关联或绑定,正如上图所示。

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Django API 为 D3 提供数据

在工作中见过有的人即便使用了Django,依然还在采取json或geojson的文件形式为页面提供数据,相当于嵌入数据而非加载。 6 name = models.CharField(max_length=100) 7 date = models.DateTimeField() urls.py 建立一个 API 的数据 "line") 89 .attr("d", line); 90 }); 91 92 </script> 93 </body> 94 </html> 输出结果,大家可以在admin里调整数据

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    《使用D3设计交互式图表》简笔记|可视化系列31

    本文是《数据可视化实战:使用D3设计交互式图表》[1]的简要版读书笔记,通过约4000字概览如何用D3做可视化、实践从数据到图形的过程。 D3的功能不止于做可视化,Documents代表可以在浏览器中展现的一切,包括HTML、SVG,根据数据操纵DOM(Document Object Model)可实现非常多的效果,但通常大家通常用D3来将数据映射为可视图形 作为O‘REILLY动物书系列之一,《数据可视化实战》这本书语言简练逻辑性强、例子通俗易懂,200多页较全面地教了D3可视化的各种用法,由浅入深讲了使用D3的基本技术、数据绑定、比例尺、数轴及过渡等关键内容 D3库的功能和特点: •将数据和DOM绑定在一起、图形随着数据变化;•数据转换和绘制独立;不是提供Pie()这类函数绘图而是将数据转换成饼图数据,再按需绘图。 元素添加与数据绑定 从前面的代码框架及D3可视化基本步骤可以看出,用D3数据变成图形首先需要选定元素并添加SVG元素(如果html代码已经有了需要的<svg/>元素则只需选定该SVG元素)。

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    D3数据连接之“更新”和“退出”

    小编说:昨天的推送中,我们阐述了数据连接的进入阶段。本文中,我们学习一下其更新和退出机制。 本文选自《图说D3数据可视化利器从入门到进阶》。 ? ? 但是,这次该方法只会创建一个没有元素关联的数据点,而会不像以前那样创建5个全新的占位元素。D3这时可以很好地满足你的要求。 D3通过将数据点和元素进行连接、绑定、比较来处理这3种状态的轮换 。其只可能出现以下3种结果。 (1)数据点比元素多。这将触发“进入”状态(也有可能是“更新”状态)。 (2)数据点和元素一样多。 但是,也有和剧场这个比喻不一样的地方:在一场表演中,演员必须遵循登台、表演、退场这样的节奏,但是在D3中,你不一定要全部经历这3种状态的变迁。 有时候,你会用D3制作一个静态的图形,只需要调用enter()即可。在其他场景下,数据点和元素保持一致,所以你永远不需要调用(实际上,我们的条形图就是这种情况)。

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    R-数据

    image.png 开始正题 常用的文件读取命令read.table和read.csv 常用的文件存入命令write.table和write.csv 文件前,文件格式(分隔符)、注释内容、行名、列名等需要了解 Administrator/Documents/test/GSE17215_series_matrix.txt',sep = '\t',fill=T,skip=66,header=T) ####dim(询问数据类型的维度

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    数据可视化工具d3与echarts的区别

    区别 D3 Echarts 太底层,学习成本大 封装好的方法直接调用 兼容到IE9以上以及所有的主流浏览器 兼容到IE6以及以上的所有主流浏览器 通过svg来绘制图形 通过canvas 基于xml绘制图形,可以操作dom 基于js绘制图形 支持事件处理器 不支持事件处理器 复杂度高,会减慢页面的渲染速度 能以png或者jpg的格式保存图片 使用场景 一般是根据计算数据量的大小来进行分析 : 1)对于客户的需求要求的图表拥有大量的用户交互场景,用d3比较方便,因为d3中的svg画图支持事件处理器,是基于dom进行操作的。 2)对于大量的数据展示并且对于用户交互场景没什么要求,就只是展示数据,建议使用echarts,如果使用d3展示的每一个数据都是一个标签,当数据发生改变时图表会重新渲染,会不停的操作dom。 3)兼容性方面:echarts兼容到IE6及以上的所有主流浏览器,d3兼容IE9及以上所有的主流浏览器。

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    D3入门篇 01 | 选择集及数据处理

    文章目录 选择器 选择元素 选择集属性 选择集操作 数据绑定 数据处理 数组 映射 统计 选择器 选择元素 函数 返回值 select() 匹配的第一个元素 selectAll() 匹配的所有元素 DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>D3</title> <link rel="stylesheet" type ="js/bootstrap/bootstrap.min.js" type="text/javascript" charset="utf-8"></script> <script src="js/<em>d3</em> type="text/javascript" charset="utf-8"></script> </head> <body>

    周末荐 |数据挖掘导论

    一周一 ? 、数据库系统等课程。 >>>> 内容简介 本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法,着重介绍如何用数据挖掘知识解决各种实际问题,涉及学科领域众多,适用面广。 书中涵盖5个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。 目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时,还能了解更多重要的高级主题。 本书特色 ·包含大量的图表、综合示例和丰富的习题。 ·不需要数据库背景,只需要很少的统计学或数学背景知识。 ·网上配套教辅资源丰富,包括ppt、习题解答、数据集等。

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    使用PythonExcel数据Inse

    \Desktop\data.xlsx' book = xlrd.open_workbook(xlsfile) #获取sheet的数量 count = len(book.sheets())  #设置连接数据库 value         phone       = sheet.cell(r,4).value         #dq_datetime = sheet.cell(r,5).value         #日期这里要处理一下 datetime.datetime.now() print '结束时间:%s' % (endtime) print '用时:%s 秒' % (endtime-starttime) python之TXT数据导入数据库 为了导入数据,可以先对数据做些处理,让其更容易导入数据库 #! /usr/bin/python #coding=utf-8 import _mysql,sys,time #读入数据函数 def add_data(id,name,created_time):

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    python3XML数据

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    SparkStreamingKafka数据写Kudu

    https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍过《SparkStreamingHBase 写HDFS》及《SparkingStreamingKafka写Kudu》,本篇文章Fayson主要介绍使用Scala语言开发一个SparkStreaming应用读取Kafka数据并写入Kudu。 本文的数据流图如下: ? 将编译好的SparkStreaming应用Jar包上传至有Spark Gateway节点的服务器上 ? conf/0285.properties内容如下: ? 2. 通过Hue查看Kudu的user_info表数据 Kafka的数据已成功的录入到Kudu的user_info表中 ? 统计写入的数据量为600,与写入Kafka的数据一致 ?

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    SparkStreamingKafka数据写HBase

    本文的数据流图如下: ? 4.流程测试 ---- 1.将编译好的SparkStreaming应用Jar包上传至有Spark Gateway节点的服务器上 ? conf/0283.properties内容如下: ? 3.查看HBase中user_info表数据 ? 5.通过Hue查看HBase的user_info表数据 Kafka的数据已成功的录入到HBase的user_info表中 ? HBase 命令行查看数据 ? 2.在获取HBase的Connection后,完成数据入库后记得close掉,否则在应用运行一段时间后就无法获取的Zookeeper的连接,导致数据无法入库。

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    JavaScript图表的数据可视化:比较D3和Kendo UI

    D3 D3代表数据驱动文档,是一个用于创建动态和交互式数据可视化的JavaScript库。它于2011年首次发布,包含一组非常灵活和强大的特性,可以帮助您构建各种图形数据可视化。 X轴是根据数据集中的值的数量进行缩放的。在下一节中,我们将在显示区域略微移动图表。 现在我们开始讲D3部分的内容。在这里,我们告诉D3我们将使用哪些数据,并指定图表中每个条形图的基本元素。 这是D3的基本概念的一部分。使用图表可以做三件事:进入、更新和退出。输入获取新的数据并将其添加到现有的图表中—它向图表中添加新的条形图。更新更改现有条的值。退出从图表中删除元素(条)。 我们只告诉D3我们想把它放在平移的位置,然后告诉它添加坐标轴并给它数据。 在Kendo UI方面,我们已经有了Y轴和X轴的线,我们只需要标签。 对于D3图,我们得到: ? 结论 您马上就会看到一些差异。注意,我们不需要告诉Kendo UI图表我们的最大Y轴应该是多少。它查看数据,四舍五入,并选择一个合理的使用范围。

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    从 Vite 与 Vue 开始的 D3 数据可视化之旅

    这是一个极其简单的并尽可能面向未来的新手教程,它将指导你简单地使用 Vite 启动 Vue 的脚手架,并开始 D3 数据可视化的相关开发。 D3: Data-Driven Documents 数据可视化最为流行的基础库,没有之一。 D3 本身的宣传标语便是 Data-Driven Documents,即数据驱动文档。Vue 则同样以数据流驱动为核心理念。 所谓的数据可视化,自然也是以数据为核心。 AJAX 应用可以仅向服务器发送并取回必须的数据,并在客户端采用 JavaScript 处理来自服务器的回应。因为在服务器和浏览器之间交换的数据大量减少,服务器回应更快了。 同时,很多的处理工作可以在发出请求的客户端机器上完成,因此 Web 服务器的负荷也减少了。

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    Observablehq D3 的图标 Y 轴数据显示不完整

    对一些基数比较大的数据来说,D3 的 Y 轴数据显示不完整。 如下图: ---- 上面的情况可能是你的 Y 轴 margin 中的left 没有留够。 在后面有一个配置叫做:margin = ({top: 20, right: 30, bottom: 30, left: 30}) 你可以将 left 修改为 60 然后你再运行代码后,你会发现你的问题解决了,数据能够完整的显示了

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    pythonExcel数据成numpy数组

    参考链接: Numpy 创建数组 今年研究生数模的时候用到了,113.xlsx 是325个样本数据,每个样本数据126个初步筛选的特征   文章目录  按列按行 按列  import xlrd import 0.00424418] [0.64765852 0.09031475 1. … 0.03193705 0.01024951 0. ]]   (325, 126)  简单,但是很有用的一个小东西  按行  当然你可以按行  import xlrd import numpy as np def excel2matrix(path):     data = xlrd.open_workbook(path)

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    基于反射电能表数据

    方法: 直接: private IReadWriteNet readWriteNet; OperateResult<short[]> read = readWriteNet.ReadInt16 ( textBox3.Text, ushort.Parse( textBox5.Text ) ); 通过反射: private MethodInfo readShortMethod = null;

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    数据结构和算法浅

    前言 程序=数据结构+算法 最近看数据结构方面的知识,整合记录下来,部分文章是转载的,链接贴后面 哈希Hashing 哈希碰撞 哈希能够将任意长度的数据映射到固定长度的数据。 Hash Map Hash Map 是一种能够建立起键与值之间关系的数据结构,Hash Map 能够使用哈希函数将键转化为桶或者槽中的下标,从而优化对于目标值的搜索速度。 是数据结构中的一类。在一般情况下,查询效率比链表结构要高。 InsertBST(t->lchild, key); else t->rchild = InsertBST(t->rchild, key); return t; } //n个数据在数组 参考地址 链接: 数据结构与算法(java) 链接: 二叉查找树 - 删除节点 详解

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    | 拿什么唤醒你——政府数据

    长期分散在各个政府部门的各项数据“各吃各饭”“各管一摊”,休眠沉睡。一边是看不着、查不到,一边是握在手、落满土——大数据时代,诸多政府数据面临着如此尴尬。如何唤醒政府数据? 数据鸿沟催生数据休眠 采访中,许多专家表示,国内具有价值的公共数据大都散落于各个政府部门,其中国土、公安、农业、统计等占据其中大半,不仅单项数据价值巨大,多重数据的整合开发,更能发挥出乘数效应。 ——数据公布方式、数据载体依然较为“原始”。在各地统计局等数据大户的网站上查询,word文档、PDF文档是最常见的数据载体,文字、数据、图表混合,提取有效信息像是大海捞针。 “掘金”政府数据亟待出实招 按照大数据理论,运算模型越复杂、维度越多,需要的数据量就越大。缺少数据支撑的模型迭代速度非常慢,模型优化也就更加不易。 在数据公开模式上,国内不少地方都进行了探索。 企业开发利用数据,绕不开政府。“有了政府支持,我们才能有米下锅。”长春一位数据网络平台负责人建议,设立政府数据“负面清单”,将涉密、敏感数据归集在内,倒逼政府提高服务意识。

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    《Spark 大数据实例开发教程》

    这本讲 spark 使用的书,非常基础,命令讲的也详细。很适合现在的我。幸运地能读到。

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