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。
在现代Web开发中,数据可视化已成为展示复杂数据集的关键技术之一。D3.js(Data-Driven Documents)是一个强大的JavaScript库,用于创建动态、交互式的可视化图表。无论是简单的条形图还是复杂的地理热力图,D3.js都能提供灵活且深度的控制。本文旨在为初学者介绍D3.js的基础知识,探讨一些常见的问题及易错点,并提供解决方案和代码示例。
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!
网页演示:https://desertsx.github.io/dataviz-in-action/02-eschers-gallery/index.html
D3.js D3的全称是Data-Driven Documents(数据驱动的文档),是一个用来做数据可视化的JavaScript函数库,而JavaScript文件的后缀通常为.js,所以D3被称为D
D3.js D3的全称是Data-Driven Documents(数据驱动的文档),是一个用来做数据可视化的JavaScript函数库,而JavaScript文件的后缀通常为.js,所以D3被称为D3.js。 对D3来说,柱形图、散点图、折线图、饼图、弦图、力导向图、树状图等等都不在话下。总之,只要你愿意写代码,D3.js可以满足你对数据可视化的一切幻想。 今天我们以弦图为例进行介绍。 弦图 弦图主要用于表示两个节点之间的联系。两点之间的连线表示二者具有联系,线的粗细表示权重。 下面是之前做的一张电影类型
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:
一台做手机app应用的服务器在某云上,很好奇如果没有修改ssh端口的情况下,每天会被暴力破解多少次呢?带着这个疑问,查看一下/var/log/messages的日志,grep一下里面多少含有"Failed"的日志记录。。。
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:
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。
近期尝试了一个webgl相关的内容,有些小激动,及时分享一下我的测试示例,效果如下: 此示例分从业务角度分为两部分,一个部分为d3展示的柱图,另一部分则为用openlayers展示的地图。而其难点却在
首先,我们需要一个HTML文件来引入D3.js库,并准备一个画布来放置我们的图表。
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
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
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」
坐标轴是可视化图表中经常出现的一种图形,由一些刻度和线列段组成。D3中是没有现成的坐标轴,SVG中因而没有现成的图形元素,需要通过D3提供的其他组件来手动添加。下图是添加了坐标轴之后的效果图。
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:
本系列 D3.js 数据可视化文章是古柳按照自己想写的逻辑来写的,可能和网上的教程都不太一样,至于会写多少篇、写成什么样,古柳也完全心里没数,虽然是奔着初学者也能轻松看懂的目标去的,但真的大家看完觉得有什么感受,古柳也不清楚,所以希望大家多多反馈,后续文章能改进的也继续改进,并且有机会的话基于这个系列再出个视频教程,但那是后话了。
前言: "宁肯像种子一样等待 也不愿像疲惫的陀螺 旋转得那样勉强" 这是前几天在查资料无意间看到的一位园友的签名,看完后又读了两遍,觉得很有味道。后来一寻根究底才知这是出资大诗人汪国真之口,出处《她》。且抛开上下文,单从这短短几句,正恰如其分的折射出有一群人,他们穿着不那么fashion,言辞不那么犀利,但是内心某一块地方像是躁动的火山,拥有无尽的动力和激情,矢志不渝种子般投身到技术研究和心得分享当中。 或许每一次的生长都是那么悄无声息,但是无数次的坚持只是为了破土那日让别人看到坚持
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。
开始填坑。太多坑没填以致可以从容选择先填哪个,然而也忘了坑长什么样、怎么填。不过还是希望该填的坑能尽量于月底前填完,毕竟拖到新的一年感觉也不好。
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:
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。
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
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。
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
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
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
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。
比例尺在D3中是一个非常实用的工具,可以这样理解比例尺:\color{red}{一种一一映射}的关系,从domain映射到range。因为在建立比例尺的过程中会经常使用到两个函数:domain()和range()。本文中介绍两种常用的比例尺
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
前面已经说过D3的功能十分强大,但是往往实际使用时只需要用到一部分内容,在这里,就只用到了 比例尺 和 布局 两部分,外加 核心 的请求部分(请求数据),分别用来绘制Graph的显示坐标轴和图的顶点及边;
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,除了 IE8 之前的版本外,绝大部分浏览器都支持 SVG,可将 SVG 文本直接嵌入 HTML 中显示。
D3的数轴实际商是由程序员自己来定义参数的函数。调用数轴函数,会生成数轴相关的可见元素,包括轴线、标签和刻度 。
对于前段时间流出的QQ群数据大家想必已经有所了解了,处理后大小将近100G,多达15亿条关系数据(QQ号,群内昵称,群号,群内权限,群内性别和年龄)和将近9000万条群信息(群号,群名,创建时间,群介绍),这些数据都是扁平化的2维表格结构,直接查询不能直接体现出用户和群之间的直接或者间接关系。通过数据可视化,可以把扁平结构的数据作为点和线连接起来,从而更加直观的显示出来从而进行分析。 d3.js是一个近年来推出的基于javascript的数据展示库,全称为Data Driven Document, 在浏览器
导语:今天我们带来一篇来自 Adobe 工程师 Rohit Boggarapu 的文章。他在文章中介绍了一些适合网页开发者的数据可视化和绘图工具,让你不必再花大力气与枯燥的数据抗争。部分工具不要求写代码也可以使用!
在线平台BIC 是 ImageGP的重构升级版,重构于2020年初。该平台采用配置文件快速部署工具、生成结果或结果报告。其绘图和分析基于 R 语言(ImageGP 包, 在早期ImageGP脚本的基础上重新进行了封装, GitHub, Gitee)、Python 语言。
很多情况下数据可视化 是理解和表达数据的有效手段 有时甚至是唯一的手段 大数据时代需要可视化工具 D3是世界最流行的可视化函数库 D3功能很强大 学习起来也很有挑战性 博文视点携重磅好书 以简单有趣的方式带您系统学习 让您对D3有更深的理解和整体把握 本书希望以无障碍而非面面俱到的方式全面介绍 D3的基础知识要点,带你轻松读懂和领会其他代码样例——换句话说,就是非常轻松地走进 D3的生态系统。 《图说D3:数据可视化利器从入门到进阶》 发掘数据驱动型故事,掌握数据可视化利器 【美】Ritchie S. K
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:
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。
这里的图数据特指布局后的图数据,主要包括顶点信息(ID和坐标等)以及边信息,先前已经写过如何使用Gephi来进行数据的可视化,具体文章见:
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