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：
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
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
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
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。
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。
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
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。
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:
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。
数据可视化正在帮助全球公司识别模式，预测结果并提高业务回报。可视化是数据分析的一个重要方面。简而言之，数据可视化以可视格式传达表格或空间数据的结果。图像有能力吸引注意力并清晰地传达想法。这有助于决策制定并推动改进行动。
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架，用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中，设计你想要的图表，然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外，上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理，保证了数据的安全性。
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
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！
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
摘要： 如今同质化的应用越来越多,应用开发者也开始在用户体验上下功夫,比如数据可视化,将一大堆密密麻麻的数字转成图表形式,可以更直观地向用户展示数据之间的联系和变化情况,减少用户的阅读和思考时间,以便很好地做出决策；目前互联网中有很多数据可视化工具,这里只选择了30个有特色好用的推荐给大家 如今同质化的应用越来越多,应用开发者也开始在用户体验上下功夫,比如数据可视化,将一大堆密密麻麻的数字转成图表形式,可以更直观地向用户展示数据之间的联系和变化情况,减少用户的阅读和思考时间,以便很好地做出决策；目前互联网中
神经网络（NN）架构图制作起来往往费时耗力，很多时候机器学习研究人员需要从头开始构建相关图。
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：
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。
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
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。
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像， 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
这里，通过attr()给每个div添加bar类。使用style()修改每个div的高度。
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。
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。
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 。
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。
现代社会早已进入读图时代，图像在一定上程度上取代了文字，占据了主导地位。对于数据分析来说，一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大，涌现了大批的数据可视化工具，通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后，我们挑选了几款给大家进行参考。
总第501篇 2022年 第018篇 知识图谱可视化可以更直观地查看和分析知识图谱的数据。本文主要介绍了美团平台在布局策略、视觉降噪、交互功能、可视化叙事、3D图谱可视化等方面的一些实践和探索，同时沉淀出了uni-graph图可视化解决方案，并支持了美团的很多业务场景，包括美团大脑、图数据库、智能IT运维、组件依赖分析、行业领域图谱等。希望能对从事知识图谱可视化方向的同学有所帮助或启发。 1 知识图谱可视化基本概念 1.1 知识图谱技术的简介 1.2 知识图谱可视化的简介 2 场景分析与架构设计 2.1
一般而言，任意数据集中的值不可能刚好与图表中的像素尺度一一对应。而D3中，比例尺要做的就是将数据值映射为可视图形中的可替代值得手段。
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。
本文经授权转自： 澎湃美数课 今天，就为大家奉上制作径向柱状图的N种方法，任君挑选。在这当中，还有专门为大家炮制的超实用小功能哦可以看到实现的方法很多，他们之间各有千秋。有需要动脑筋去写代码的D3.js、Processing，也有基于软件来做的，更有直接在Excel里面生成的傻瓜式操作。 接下来会为大家稍微讲解编程和工具的操作思路，然后重点为大家介绍如何用Excel做出径向柱状图的效果。 ✦✧✧ 方法1 敲敲敲代码：D3、Processing 烟花、癌症等图，是我们之前做过的一些径向柱状图。他们主要是通
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。
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
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！
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。
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
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：
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」
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。
在很多项目中都会有在前端展现数据图表的需求，而在开发过程中，开发者往往会使用一些JavaScript库，从而更有效地达到想要的目标。最近，TechSlide上的一篇文章总结了50种用于展现图表的JavaScript库，并对每种库做了简要的说明。这对于想要选择合适JavaScript库的开发者很有参考意义。
本文详细记录了如何在Hexo博客中实现用图组织内容的方法，但是，请注意：以下内容并非操作教程，仅表明相信思路以供参考，或许您可以实现出更好的版本，但仅依照下文内容并不保证一定能重现，一些尝试和debug的细节过于繁琐并未列出，如有疑问欢迎留言。
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！
知识图谱项目是一个强视觉交互性的关系图可视化分析系统，很多模块都会涉及到对节点和关系的增删改查操作，常规的列表展示类数据通过表格展示，表单新增或编辑，而图谱类项目通常需要关系图（力导向图：又叫力学图、力导向布局图，是绘图的一种算法，关系图一般采用这种布局方式）去展示，节点和关系的新增编辑也需要前端去做一些复杂的交互设计。除此之外还有节点和关系的各种布局算法，大量数据展示的性能优化，节点动态展开时的局部布局渲染，画布的可扩展性，样式的自定义等等诸多技术难点。目前国内使用最多的两个已开源的前端可视化框架：阿里的AntV、百度的Echarts对于关系图的支持都比较弱，不能完全满足项目中的需求。
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