d3js v4 -J环形图-带弧形的长杆 - 腾讯云开发者社区

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PPT里的扇形图怎么做才更有创意？ | 100个PPT技巧专栏·38期

做好这个饼图以后，先把它丢到一边，假装你没有它这个儿子就行了。 ? 用islide插件制作环形假如你的电脑里没有安装【islide】这个插件，你可以去官网islide.cc直接下载。...先选中弧形，再点击【islide】-【环形布局】-设置一下【数量】（我这里设置的是20），【布局半径】设置为0，【旋转方式】设置为自动旋转： ?...然后你就能看到一个弧形变成了N多个弧形，此时点击【应用】即可： ? 上面这个操作，实际上就是在将一个元素复制出多个元素，并且让它们按照环形的方式来布局。...制作镂空的环形最后的这第3步是最简单的~ 先框选中刚刚复制出来的所有弧形，点击【格式】-【合并形状】-【结合】： ? 此时你就能将这么多个形状结合为一个形状了： ?...现在你就得到一个镂空的弧形了，惊不惊喜！意不意外！ ? 最后，将这个镂空的环形图放到刚刚做好的扇形图上面，大功告成~ ? ▼ ?

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数据可视化第二版-03部分-12章-网络

参考:基于NetworkX构建复杂网络的应用案例网络图1-networkx # 网络图 from matplotlib import pyplot as plt import networkx as...节点是否带标签（默认为True） - font_size: 节点标签字体大小 (默认为12) - font_color: 节点标签字体颜色（默认为黑色） e.g. nx.draw(G,node_size...= 30, with_label = False) 绘制节点的尺寸为30，不带标签的网络图。...布局也可用pos参数指定，例如，nx.draw(G, pos = spring_layout(G)) 这样指定了networkx上以中心放射状分布. ''' 输出为：弧形图环形弧形长链接图...= json.load(f) nodes = j["nodes"] links = j["links"] categories = j["categories"] c = (

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d3从入门到出门

前言基于d3js 5.5版本基础教程环境配置下载最新d3js文件, 参考: d3js官网当前版本5.5, d3js v4与v3之间的api有一定的差异。...selectAll("svg > g text") .attr("transform", "rotate(45)") // 文字沿当前方向距离轴位置大小 .attr("y", 20) 柱状图...柱状图示例参考: http://www.tutorialsteacher.com/d3js/create-bar-chart-using-d3js 饼图参考: http://www.tutorialsteacher.com.../d3js/create-pie-chart-using-d3js 后记之所以叫做从入门到出门, 是因为本人学得很快, 忘得更快。...参考链接 https://d3js.org/ http://www.tutorialsteacher.com/d3js http://www.ourd3js.com/wordpress/396/

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实战 | OpenCV+OCR实现弧形文字识别实例(详细步骤 + 代码)

导读本文主要介绍基于OpenCV+OCR实现弧形文字识别实例，并给详细步骤和代码。背景介绍测试图如下，目标是正确识别图中的字符。...mod=viewthread&tid=6712 同样，论坛中已经给出了Halcon实现代码，实现效果如下：这个例子与以前介绍的环形文字识别类似，具体可参考下面链接：实战 | OpenCV...+OCR实现环形文字识别实例(详细步骤 + 代码) 二者的区别就在于一张包含完整的圆，另一张只有部分圆弧，下面给出详细实现步骤。...将扩充后的图像转为灰度图，然后滤波，使用霍夫变换检测圆，结果如下： gray = cv2.cvtColor(new_img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv2.medianBlur...以检测到的圆心和半径做极坐标变换。

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详解BFS，Dijkstra算法，Floyd算法是如何解决最短路径问题的

BFS算法只适用于求无权图，或所有边的权值都相同的图。...，v0是0，确定了，在v1,v2,v3,v4中找最短的是v4的5，然后从经过v4开始到v1的最短路径变为8，到v2的最短路径变为14，到v3的最短路径值改为7....第四次循环遍历所有结点，发现未遍历的最小的为v2，然后就找不到了。通过path【】可知，v0到v2的最短带权路径v2v4<--v0。...时间复杂度带负权值的图 3.Floyd算法 Floyd算法:求出每一对顶点之间的最短路径使用动态规划思想，将问题的求解分为多个阶段对于n个顶点的图G，求任意一对顶点Vi->Vj之间的最短路径可分为如下几个阶段...v2 v3 v4 最后再找，只有v2 和v3之间有个中转点，中转点为v1 所以 v0 v2 v3 v1 v4 最后Floyd算法可以实现负权图，不能实现带负权值的组成的回路

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【D3.js - v5.x】（4）绘制饼图 | 附完整代码

但是，路径是很难计算的，通过布局转换后的数据 piedata 仍然很难手动计算得到路径值。为我们完成这项任务的，就是生成器。这里要用到的叫做弧生成器，能够生成弧的路径，因为饼图的每一部分都是一段弧。...https://www.d3js.org.cn/document/d3-shape/#arcs arc 生成器用来在饼图或圆环图中生成 circular(圆形) 或 annular(环形) 扇形。...gs.append("path") .attr("d",function(d){ return arc_generator(d);//往弧形生成器中出入数据 }) .attr("fill",....innerRadius(0) .outerRadius(100); //将原始数据变成可以绘制饼状图的数据...(pieData); //在有了绘制饼状图必须的数据后，我们就可以开始绘制了 var gs = g.selectAll(".g"

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Android-Xml绘图

使用shape可以自定义形状，可以定义下面四种类型的形状，通过android:shape属性指定： rectangle: 矩形，默认的形状，可以画出直角矩形、圆角矩形、弧形等 oval: 椭圆形，用得比较多的是画正圆...line: 线形，可以画实线和虚线 ring: 环形，可以画环形进度条通过shape可以在XML中绘制任何形状，下面展示了Shape所支持的参数 "http://schemas.android.com...200dp，就可变成弧形边了 android:radius 圆角半径，会被下面每个特定的圆角属性重写 android:topLeftRadius 左上角的半径 android:topRightRadius...效果分析： TAB的背景效果 + 带阴影的圆角矩形在这里我们没有用到任何的图片，完全是依靠 shape+selector+layer-list完成。...下面切入正题： shape虽然可以自定义矩形、圆形、线形和环形，以及有哪些需要注意的地方。

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数据结构之图

无向图的顶点集和边集分别表示为： V(G)={V1，V2，V3，V4，V5} E(G)={(V1，V2)，(V1，V4)，(V2，V3)，(V2，V5)，(V3，V4)，(V3，V5)，(V4，...注：红色数字代表遍历的先后顺序，所以图(e)无向图的深度优先遍历的顶点访问序列为：V0，V1，V2，V5，V4，V6，V3，V7，V8 如果采用邻接矩阵存储，则时间复杂度为O(n2)；当采用邻接表时时间复杂度为.../* 是带权的有向图或无向图 */ } return(k) ; } 向图中增加一条弧根据给定的弧或边所依附的顶点，修改邻接矩阵中所对应的数组元素。...ArcInfo=arc->ArcInfo ; /* 是有向图或带权的有向图*/ } else { G->adj[k][j].ArcVal=arc->ArcVal ; G->adj[j.../* 是无向图或带权的无向图,需对称赋值 */ } return(1) ; 最小生成树一个连通图的生成树是一个极小的连通子图，它含有图中全部顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。

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可视化布局算法的框架设计

目的是形成一个最简单的可执行的布局算法效果展示的SDK 整体设计对于布局算法的目的，就是要对给定格式的图数据（如下图）进行节点坐标的计算，计算的规则通过布局算法来实现，整个流程应该包括以下几部分：...Node类对象数组，对于Node类，要特别关注，其既包含节点本身的信息，也包含节点涉及的边的信息，对于边Edge类，其包含起始点和目标点(int类型)，以及权重，可以通过不同的构造函数对带权重和不带权重的两种情况进行实例化...//备用 private Map edge3; //备用，涉及的边并且带边权重的情况 ...}public class Edge { private int...，由于大量计算操作已经完成，所以基本上没有什么开销，主要是绘图的开销（渲染和GPU的因素）,总的来说选择很多，如桌面应用形式的Gephi和前端形式的d3js，在这里，主要是使用的d3js对上述结果做了简单的绘制...为什么选择d3js呢，因为其对绘制做了高度的封装，所以代码非常简洁，而且速度也非常两人满意。核心的坐标计算部分（待完善）第一阶段：读入数据，转化为图结构涉及的类 ?

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Android样式的开发:shape篇

使用shape可以自定义形状，可以定义下面四种类型的形状，通过android:shape属性指定： rectangle: 矩形，默认的形状，可以画出直角矩形、圆角矩形、弧形等 oval: 椭圆形，用得比较多的是画正圆...line: 线形，可以画实线和虚线 ring: 环形，可以画环形进度条 rectangle rectangle是默认的形状，也是用得最多的形状，一些文字背景、按钮背景、控件或布局背景等，以下是一些简单的例子...，当设置的圆角半径很大时，比如200dp，就可变成弧形边了 android:radius 圆角半径，会被下面每个特定的圆角属性重写 android:topLeftRadius 左上角的半径 android...，默认为9，表示环的厚度为环的宽度除以9，该值会被android:thickness覆盖 android:useLevel 一般为false，否则可能环形无法显示，只有作为LevelListDrawable...第一个图只添加了solid；第二个图只添加了gradient，类型为sweep；第三个图只添加了stroke；第四个图添加了gradient和stroke两项特性。以下为第四个图的代码： <?

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算法：最短路径之迪杰斯特拉（Dijkstra)算法

对于网图来说，最短路径，是指两顶点之间经过的边上权值之和最少的路径，并且我们称路径上的第一个顶点为源点，最后一个顶点为终点。...这是一个按路径长度递增的次序产生最短路径的算法，它的大致思路是这样的。比如说要求图7-7-3中顶点v0到v1的最短路径，显然就是1。...由于顶点v2还与v4,v5连线，所以同时我们求得了v0->v2->v4其实就是v0->v1->v2->v4 = 4+1=5，v0->v2->v5 = 4+7 = 11，这里v0->v2我们用的是刚才计算出来的较小的...此时我们也发现v0->v1->v2->v4 = 5要比v0->v1->v4 = 6还要小，所以v0到v4的最短距离目前是5，如图7-7-5所示。...* Dijkstra算法，求有向网G的pos顶点到其余顶点v的最短路径P[v]及带权长度D[v] */ /* P[v]的值为前驱顶点下标,D[v]表示pos到v的最短路径长度和 */ /* pos

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一文读懂Python复杂网络分析库networkx | CSDN博文精选

DiGraph-有向图一些精美的图例子环形树状图权重图 Giant Component Random Geometric Graph 随机几何图节点颜色渐变边的颜色渐变 Atlas 画个五角星...: 节点是否带标签（默认为True） ax：坐标设置，可选择参数；依照设置好的Matplotlib坐标画图 nodelist：一个列表，默认G.nodes(); 给定节点 edgelist：一个列表，默认...'c', 'd', 'e']) # 加点集合 7G.add_cycle(['f', 'g', 'h', 'j']) # 加环 8H = nx.path_graph(10) # 返回由10个节点的无向图...一些精美的图例子环形树状图 1import matplotlib.pyplot as plt 2import networkx as nx 3 4try: 5 import pygraphviz...'d', 'e']) # 加点集合 7G.add_cycle(['f', 'g', 'h', 'j']) # 加环 8H = nx.path_graph(10) # 返回由10个节点挨个连接的无向图

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【算法】关于图论中的最小生成树(Minimum Spanning Tree)详解

本节纲要什么是图(network) 什么是最小生成树 (minimum spanning tree) 最小生成树的算法什么是图(network)？这里的图当然不是我们日常说的图片或者地图。...对于一个带权连通图，生成树不同，树中各边上权值总和也不同，权值总和最小的生成树则称为图的最小生成树。...关于最小生成树的算法(Prim算法和Kruskal算法) Prim算法基本思想：假设有一个无向带权图G=(V,E)，它的最小生成树为MinTree=(V,T)，其中V为顶点集合，T为边的集合。...、12(V3,V5)、15(V4,V5)、20(V0,V1) 首选边1(V0,V4)、2(V2,V6)、4(V1,V3)、6(V1,V2)，此时的图是这样 [1240] 显然，若选取边8(V3,V6)则会出现环...，则必须抛弃8(V3,V6)，选择下一条10(V5,V6)没有问题，此时图变成这样 [1240] 显然，12(V3,V5)同样不可取，选取15(V4,V5)，边数已达到要求，算法结束。

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数据结构：图结构

图一、存储设计 1、邻接矩阵设图 G = (V, E)是一个有 n 个顶点的图，则图的邻接矩阵G.arcs[n][n]定义为：图片无向图的邻接矩阵是对称的，在无向图中，第 i 行/列 1...有向图的邻接矩阵可能是不对称的，在有向图中，每个1对应的行为起点i，对应的列为终点j，第 i 行 1 的个数就是顶点 i 的出度，第 j 列 1 的个数就是顶点 j 的入度。...带权图（网）：图片代码实现： class AdjMatrix{ int mat[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; }; class MGraph{...输入包含3个部分：两个整数v、e，表示图的顶点与边的个数。 v个数，表示各个顶点的值。、 e行输入，每行有三个数：vi、vj、w，分别表示从结点i到结点j的边与其权值。...cout<<"has circle";//有环 } 五、AOE网 1、定义无有向环的带权有向图中：用有向边表示一个工程中的各项活动(Activity) 用边上的权值表示活动的持续时间(Duration

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图的应用详解-数据结构

时间复杂度O(N^2) 假设G＝（V，E）为连通图，其中V 为网图中所有顶点的集合，E 为网图中所有带权边的集合。...最后得到该有向图的拓扑有序序列为： v6 - v1 - v4 - v3 - v2 - v5 图AOV-网及其拓扑有序序列产生的过程 (a)AOV-网；(...），则此带权的有向图称为AOE网。...根据以上分析，可以得到如下描述的算法：（1）假设用带权的邻接矩阵edges 来表示带权有向图，edges[i][j] 表示弧〈vi, vj〉上的权值。...如图8.26 所示一个有向网图G8 的带权邻接矩阵为：有向网图G8 的带权邻接矩阵用C 语言描述的Dijkstra 算法： void ShortestPath_DIJ(MGraph G，int

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图算法之bfs、dfs、prim、Dijkstra

概述在图算法中经常要执行遍历每个顶点和每条边的操作，即图搜索。...图图的定义图G是由顶点的有穷集合，以及顶点之间的关系组成，顶点的集合记为V，顶点之间的关系构成边的集合E，G=(V,E). 　　...= 0; j j++) { if (flag[j] == false && edges[i][j] == 1) { DFS(j..., 5); addEdge(v3, v4, 3); addEdge(v3, v5, 9); addEdge(v5, v4, 7); addEdge...原理：设G=(V,E)是一个带权有向图，把图中顶点集合V分成两组：第一组为已求出最短路径的顶点集合（用S表示，初始时S中只有一个源点，以后每求得一条最短路径 , 就将加入到集合

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深度优先搜索（DFS、深搜）和广度优先搜索（BFS、广搜）

根据上边的过程，可以得到图 1 通过深度优先搜索获得的顶点的遍历次序为： V1 -> V2 -> V4 -> V8 -> V5 -> V3 -> V6 -> V7 所谓深度优先搜索，是从图中的一个顶点出发...用 1 或 0 表示是否相邻；对于带权图，直接为权值。...还拿图 1 中的无向图为例，假设 V1 作为起始点，遍历其所有的邻接点 V2 和 V3 ，以 V2 为起始点，访问邻接点 V4 和 V5 ，以 V3 为起始点，访问邻接点 V6 、 V7 ，以 V4 为起始点访问...用 1 或 0 表示是否相邻；对于带权图，直接为权值。...；对于带权图，直接为权值。

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数据结构-图结构

上图中： G'中顶点的集合V'={v0,v1,v2,v4}是G中顶点集合V={v0,v1,v2,v3,v4}的子集。...G'中边的集合E'={(v0,v4),v1,v2}也是G中边的集合E={(v0,v1),(v1,v2),(v2,v3),(v3,v4),(v4,v0)}的子集。所以G'是G的一个子图。...如果连通图是一个网络，图的边上带权，则其生成树中的边也带权。那么称该网络中所有带权生成树中权值总和最小的生成树为最小生成树，也叫作最小代价生成树。...A[i][j]=\begin{cases} 1\quad当顶点i与顶点j之间有边时\\ 0\quad当顶点i与顶点j之间无边时 \end{cases} 通过这样一个邻接矩阵就可以把一个图中顶点之间的关系表现出来...案例分析-迷宫问题如图为一个环形迷宫，S为迷宫的入口，E为迷宫的出口，请给出该迷宫的走法。 ---- 迷宫问题有很多解法，将迷宫抽象为图结构，再利用图的遍历来求解是一种比较常用的方法。

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算法：AOE网（Activity On edge Network)与关键路径简介

在一个表示工程的带权有向图中，用顶点表示事件，用有向边表示活动，用边上的权值表示活动的持续时间，这种有向图的边表示活动的网，称之为AOE网（Activity On edge Network)。...9-3所示两图的对比。...而lte 表示的是活动的最晚开工时间，但此活动再晚也不能等vj 事件发生才开始，所以lte = ltv[j] - len 。...假如我们现在已经求得v9~ v5 顶点的ltv值，现在要求v4 的ltv 值，由邻接表可得到v4 有两条弧v4, v6>, v4, v7>，可以得到 ltv[4] = min(ltv[7] - 4,...比如图7-9-8的S[4] 就是v4, v6>和v4, v7>两条弧，len 是弧上的权值。具体代码分析参见《求解AOE网的关键路径》。

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最短路径-Floyd算法的matlab实现.md「建议收藏」

最短路径-Floyd算法的matlab实现弗洛伊德算法是解决任意两点间的最短路径的一种算法，可以正确处理有向图或有向图或负权（但不可存在负权回路)的最短路径问题。 ...K,j)表示i到j从K中转的距离，D(i,j)表示从i到j的最短距离，如果前者比后者小，那么就D(i,j)进行更新： D ( i , j ) = D ( i , K ) + D ( K , j ) D(...到V2的最短距离变化为9，更新路由矩阵R(3,2) = R(3,1) = 1 V3->V4 = 1,经由V1中转之后V3->V1->V4 = 11, 于是V3到V4的最短距离就还是1 同理： V4->V2...所以最后我们展示出代码就很容易理解了： % floyd.m % 采用floyd算法计算图a中每对顶点最短路 % d是矩离矩阵 % r是路由矩阵 function [d,r]=floyd(a) n=size...V%s -> ', num2str(start)); fprintf('V%s\n', num2str(dest)); break; end end 我将上面的举例的图使用

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数据可视化第二版-03部分-12章-网络

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数据结构-图结构

算法：AOE网（Activity On edge Network)与关键路径简介

最短路径-Floyd算法的matlab实现.md「建议收藏」

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