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。
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。
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」
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:
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。
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。
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
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:
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。
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。
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:
大家注意:因为微信最近又改了推送机制,经常有小伙伴说错过了之前被删的文章,或者一些限时福利,错过了就是错过了。所以建议大家加个星标,就能第一时间收到推送。
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。
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。
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。
编译:黄念 席雄芬 校对:王婧 图片来源:bokeh.pydata.org ◆ ◆ ◆ 引言 最近,我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 ◆ ◆ ◆ 什么是Bokeh Bokeh是一个
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;
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)。
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。
在对一些需要存放液体的工厂进行开发基于物联网传感器的监控平台时,经常需要监控 该蓄水池当前所处的容量占比为多少。 以达到随时调整其蓄水量的目的。接下来我们看 一下一些常见的水球项目。
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。
引言 最近,我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 什么是Bokeh? Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。正如下图所示,它说明了B
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
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。
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散点图真是一个比较神奇的图形,正如它的名字一样,一堆纷乱如麻的圆点,看似无迹可寻却能显示出数据难以显示的内在逻辑关系。很多人称它“万表之王”,它在数据分析师手里已经演化成了一个强大的数据分析工具。 你一般会选择哪种工具来做数据可视化?Lisa Charlotte Rost从去年五月开始尝试了24种工具或语言来画一张气泡图,经过半年的学习实践发现没有完美的可视化工具,每个工具都有各自的优缺点,但是对于某些领域目的,还是有比较推荐的可视化工具。 以下红色的是软件,蓝色的是语言 越靠左越适合做数据分析,越靠右越
原文链接:https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
温馨提醒:本文有点长,5000+字数,可耐心阅读或收藏有空再看。写作花了很多时间,欢迎转发、点赞、留言,多多捧场,古柳也有动力持续创作。对文章任何内容有疑问欢迎可视化群里交流。PS:堀未央奈,毕业快乐!文章剩最后一节没写时,突然看到谁都没料到的乃木坂46成员宣布毕业,被击沉懵了,再也写不下去,很久缓过来后才写完,有了这么个插曲,记录一笔。
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!
Matplotlib默认主题下绘制的可视化图形如一位高贵冷艳、不沾烟火的冰山女神,而cutecharts的图就像不拘常规、潇洒无羁的活力少年。
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
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 。
网页演示:https://desertsx.github.io/dataviz-in-action/02-eschers-gallery/index.html
散点图(Scatter Chart),通常是一横一竖两个坐标轴,数据时一组二维坐标,分别对应两个坐标轴,与坐标轴对应的地方打上点。 一、圆点 圆心数据: var dataset = [[0.5, 0.5],[0.7, 0.8],[0.4, 0.9], [0.11, 0.32],[0.88, 0.25],[0.75, 0.12], [0.5, 0.1],[0.2, 0.3],[0.4, 0.1]]; 定义一个SVG,表示绘制区域: var width = 400; // 可视区域
程序员的沉没成本论:沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中,因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如,当存在效率更高,互动性更强的选择时,我们依然继续使用Matplotlib。
上篇文章古柳写了下关于念念不忘三年的颜色可视化的超长文,整个流程涉及: python 爬b站 api 李子柒数据、搭配 you-get 下载视频、ffmpeg 批量视频抽帧、node.js get-image-colors 模块抽图片颜色,d3.js 颜色可视化。
沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。 它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中,因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如,当存在效率更高,互动性更强的选择时,我们依然继续使用Matplotlib。
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。
用Excel的话,很难展示出这种效果,那……不如用Python?不用手动排版设计,简单的代码就能直接运行出结果。
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:
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