css选择器语法: http://www.w3school.com.cn/c***ef/css_selectors.asp
《天龙八部》是金庸老先生的一部经典古装武侠爱情小说，1997 年由香港无线电视台拍摄成同名影视剧，李添胜执导，黄日华、陈浩民、樊少皇、李若彤、联袂主演。该剧讲述的是面对乱世，萧(乔）峰、虚竹、段誉三人开始了非同寻常的江湖生涯，遇见了诸如天山童姥、慕容复、大轮明王、丁春秋、游坦之、四大恶人等各色高手，生死情仇、爱恨别离、民族大义在因缘际会中施展等故事。
原项目是一个Web项目，采用传统的Servlet方式，后台主要完成的工作是计算节点的坐标，将节点的坐标封装成json格式由与前台进行交互。前期阶段，从前后台的数据传输方面尝试对代码进行理解，但是原始代码运行环境未知，现有的代码在运行时会有各种错误，未果，放弃。现在直接将后台的业务处理代码抽离进行抽离。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
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18770 为了用R来处理网络数据，我们使用婚礼数据集。 > nflo=network(flo,directed=FALSE)> plot(nf
Google的TensorFlow出生的更早，用的人更多；Facebook的PyTorch用户增长更快。两家再框架之争上安营扎寨，正面对垒，都说自己的框架才是最好的语言。
知识图谱（关系网络）可以用简单的形状和线条显示复杂的系统，帮助我们理解数据之间的联系。我们今天将介绍15个很好用的免费工具，可以帮助我们绘制网络图。
networkD3是基于D3JS的R包交互式绘图工具，用于转换R语言生成的图为交互式网页嵌套图。目前支持网络图，桑基图，树枝图 (后续相继推出)等。 关于网络图的绘制，我们之前有5篇文章，可点击查看。 Cytoscape教程1 Cytoscape之操作界面介绍 新出炉的Cytoscape视频教程 Cytoscape: MCODE增强包的网络模块化分析 一文学会网络分析——Co-occurrence网络图在R中的实现 也可以使用此文介绍的network3D绘制交互式网络图，输入数据与Cytoscape需要的数
有幸看到了这篇关于数据可视化学习的指导文章，由于原作链接访问异常，只得从百度快照中看到原文，所以这里搬运过来，特此声明本文系【转载】，在此感谢原作者，以下为原文正文（略有删减）。
库简介：D3Blocks是一个基于d3 javascript (d3js)的图形库，通过只需少量的Python代码就能创建出视觉上吸引人且实用的图表！
这是《数据爬取及可视化系列》的第三篇文章。 前2篇文章，可以查阅： 01基于位置的用户画像初探 02技能之谷歌Chrome爬虫 ---- 最近在结合新学的爬虫在做一些可视化的东西了，今天讲讲可视化图
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。
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）。
你有我有全都有： 拥有头部AI能力和资源的服务商在相对成熟场景的单点技术能力日趋同质化
复杂网络分析研究如何识别、描述、可视化和分析复杂网络（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
CNA 研究和应用爆炸式增长的突出原因是两个因素 - 一个是廉价而强大的计算机的可用性，使在数学、物理和社会科学方面接受过高级培训的研究人员和科学家能够进行一流的研究；另一个因素是是人类社会、行为、生物、金融和技术方面不断增加的复杂性。
随着微博研究的深入，社会网络分析和可视化技术的需要，面临中文处理问题，开始钻研文本挖掘的问题，过去的传统的数据挖掘一直研究的是结构化数据，文本挖掘和意见挖掘涉及内容更多，特别是中文处理是不可逾越的障碍！ 从网络分析、文本挖掘和意见挖掘角度看，主要解决以下内容：网络抓数据—MySql和Hadoop存储—API接口—创建网络数据—Knime和R语言挖掘－KOL意见领袖和网络分析—中文语料和文本语义—R语言与分词—用户词典构建—情感词典建设和情感分析—文本聚类分类—归并文本挖掘与网络分析—规则建模推荐算法—P
作者：沈浩老师（公众号ID：artofdata），中国传媒大学新闻学院教授，中国传媒大学调查统计研究所所长，大数据挖掘与社会计算实验室主任。
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
80/20法则通常被认为是源于意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托。帕累托出生于1848年，他是（至少被认为是）占领运动的早期成员之一。他发现意大利国家财富的80%是掌握在几乎少于20%的人口手中的。由此
“为工作使用正确的工具！” 这句话一开始听起来很简单，但在实际方面实施起来却非常复杂。 早期的初创公司发现很难选择生态系统中可用的各种工具，因为它们的数据将如何演变是非常不可预测的。 需要现代数据堆栈 在过去 10 年中，软件行业在以下方面有所增长： 计算能力：AWS、Google Cloud 等公共云提供商以标准市场成本提供巨大的计算能力。 数据源：物联网生态系统、智能设备的兴起导致每天产生的数据量呈指数级增长。2020 年，地球上的每个人每秒产生约 1.7MB 的数据。 业务利益相关者的数据素养：
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
现如今大数据已人尽皆知，但在这个信息大爆炸的时代里，空有海量数据是无实际使用价值，更不要说帮助管理者进行业务决策。那么数据有什么价值呢？用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来？ 答案是要提供像人眼一样的直觉的、交互的和反应灵敏的可视化环境。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息，直观、形象地显示海量的数据和信息，并进行交互处理。 数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学、工程技术、金融、通信和商业等各种领域。下面我们基于Python，简单地介绍一下适用于各个领域的几个实用的可视化库，快速带你入门！！
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
我们现在将深入研究Matplotlib包，以便在Python中进行可视化。 Matplotlib是一个基于NumPy阵列的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的SciPy协同工作。它由John Hunter在2002年构思，最初是作为IPython的补丁，用于通过来自IPython命令行的gnuplot实现交互式MATLAB风格的绘图。 IPython的创始人Fernando Perez当时正完成他的博士学位，而约翰知道他几个月没时间补丁了。约翰认为这是他自己开始的一个提示，Matplotlib软件包诞生了，2003年发布了0.1版本。当它被作为太空望远镜科学研究所选择的绘图包时，它得到了早期的提升。哈勃望远镜背后的科学家在财务上支持Matplotlib的开发并大大扩展了其功能。
本文技术路线采用和上篇文章教你用200行代码写一个爱豆拼拼乐H5小游戏（附源码）同样的技术,即均使用本人自己写的dom库去简化dom操作,具体需要掌握的知识点有：
https://www.d3js.org.cn/document/d3-shape/#pies
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。
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。
本文主要介绍如何使用原生javascript和Css3来实现一个在各大移动应用中经常出现的转盘游戏，由于改实现可以有不同方式，如果熟悉canvas的话也可以用canvas实现，本文采用js和css实现主要考虑到复杂度较小性能较好，所以如果有更好的方案，也可以随时和我交流。
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是一个根据数据操纵文档的JavaScript库[2]，其全称Data-Driven Documents强调了这一点。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。
选文：席雄芬 翻译：佘彦遥 姚佳灵 校对：丁雪 王方思 我爱数据——并且我把这一事实告诉了很多人。 如果你最近曾与我一起参加过聚会，我对在你的耳边喋喋不休地讲网页数据可视化工具或我
0.说在前面1.数据处理2.Apoc导入3.Neo4J导入展示4.Web开发5.动态交互可视化6.可视化展示7.作者的话
用户行为分析是数据分析中非常重要的一项内容，在统计活跃用户，分析留存和转化率，改进产品体验、推动用户增长等领域有重要作用。单体洞察、用户分群、行为路径分析是用户行为数据分析的三大利器。
抱歉今天来晚了，本应该白天发才对，发生了一点点小插曲~ 先上图感受一下，以梦幻城堡 - 迪士尼为例（gif觉得卡顿可以看视频）。 http://mpvideo.qpic.cn/0bf2huab4aaa
《前端技术观察》是由字节跳动IES前端团队收集、整理、推荐的业界高品质前端资源合集，主要分为以下几个板块： Highlights 优秀的工具、库 好的教程、深度解读已有技术的文章 业界最新的技术、热点文章 业界对（新）技术的深度地、优秀地实践 Tutorial Tools And Codes 《前端技术观察》的目的是让大家： 更及时的了解到业界最新的技术 受益于高质量的教程、文章 了解业界更优秀的代码、工具 更多地、氛围更浓厚地讨论、研究、落地技术 highlights TypeScript 4.2 发布（
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。
在Swift 5中Apple发布了大量基于SIMD改进的API，并且新的RealityKit，我们操作虚拟物体的位置、角度，都需要通过simd库来进行了。
一、Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 二、Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 三、D3 D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种Jav
俗话说的好：工欲善其事，必先利其器！一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性；我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据
以下仅是我对于这个比赛的思考过程，可能是拿高分的技巧，但我并没有因此拿高分，本人算法水平有限大佬勿喷，对文章中的问题欢迎指出。
本文所介绍的工具适合家庭环境下的“黑盒测试”，它可以帮助你记录网络中发生的所有事情。你可以用它来检测网络威胁，或将数据提供给相关专家来进行网络取证分析。 如果你需要的是企业环境下的解决方案，你可以点击
在生活中"可视化"对我们来说其实并不陌生，网站上各大图表频频而出，给我们的视觉也带来很直观的感受。下面我们就"可视化"而言，讨论一下，echarts和highcharts在vue里怎么灵活使用，如何解决出现的问题和难点。
我们现在将深入研究M atplotlib 包，以便在 Python 中进行可视化。Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组的多平台数据可视化库，旨在兼容更广泛的 SciPy 技术栈。它由 John Hunter 在 2002 年构思，最初是作为 IPython 的补丁，用于通过来自 IPython 命令行的gnuplot实现 MATLAB 风格的交互式绘图。
粒子特效是为模拟现实中的水、火、雾、气等效果由各种三维软件开发的制作模块，原理是将无数的单个粒子组合使其呈现出固定形态，借由控制器、脚本来控制其整体或单个的运动，模拟出现真实的效果。three.js是用JavaScript编写的WebGL的第三方库，three.js提供了丰富的API帮助我们去实现3D动效，本文主要介绍如何使用three.js实现粒子过渡效果，以及基本的鼠标交互操作。（注：本文使用的关于three.js的API都是基于版本r98的。）
一、Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
即使如此，依旧没有解决一个问题：我需要人力来分析项目、再抛出这些链接。于是，过去我一直就在想：能否做一个工具来取代自己？ 当然了，我的真实意思不是：取代我自己，而是取代我做的那些重复性活动。（PS：等写完之后，再写一个自动化写 PPT 的工具，就完美了。）
在上一篇手记「深入理解 React JS 中的 setState」中，我们简单地理解了 React 中 setState “诡异”表现的原因。 在这一篇文章中，我们从源码的角度再次理解下 setState 的更新机制，供深入研究学习之用。 源码的部分为了保证格式显示正常就截图了，查看源码点击对应的链接直接跳转至 GitHub 查看即可。 1. React 中的 setState 更新逻辑代码 在更新逻辑的部分，可以看到 React 会通过 判断当前的逻辑状态下是否需要进行批量更新。 如果不是，那么就直接进
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