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
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
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
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！
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）。
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。
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。
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）。
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
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
文章目录 选择器 选择元素 选择集属性 选择集操作 数据绑定 数据处理 数组 映射 统计 选择器 选择元素 函数 返回值 select() 匹配的第一个元素 selectAll() 匹配的所有元素 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>D3</title> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/bootstrap/bootstrap.min.css
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！！
“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：
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：
数据处理及可视化是Python的一大应用场景。不过为了实现更好的动态演示效果，实际应用中常常还需要和js相结合。
相关阅读：从 0 开始学 V8 漏洞利用之环境搭建（一） 经过一段时间的研究，先进行一波总结，不过因为刚开始研究没多久，也许有一些局限性，以后如果发现了，再进行修正。
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。
制作扇形其实也是使用 svg的 path 这个属性， 重要的是计算各个扇形区域的点，与弧度 效果图
https://observablehq.com/@unkleho/covid-19-bubble-chart-with-d3-render
前面介绍了CMAQ（Community Multiscale Air Quality 通用多尺度空气质量）模型，可以进行空气质量预报，也可以进行污染物来源解析，之前文章介绍了空气质量预报分析的前端查询页面如何设计和开发，本文将介绍来源解析的前端页面如何设计和开发。
网页演示：https://desertsx.github.io/dataviz-in-action/02-eschers-gallery/index.html
使用 sentry-cli 上传 source maps 时，您需要设置构建系统以创建版本(release)并上传与该版本对应的各种源文件。要让 Sentry 对您的堆栈跟踪进行解码，请同时提供：
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
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
省略说明html和css，下面介绍一下js中各部分函数负责的功能。 image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png im
https://wanghao221.github.io/game/yuansuzhouqibiao/
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。
我们知道Flutter可以跟原生Android或iOS混合开发，那Flutter能不能与原生H5混合开发呢？
需要将格点气象数据实现前端的展示，数据传输的方式有三种：1、json；2、二进制；3、灰度图。三种方式各有优劣，这个需要在实际的项目中去酌情选择，本文为方便理解，选用json的格式，数据格式如下：
本文主要介绍使用ArcGIS JS API 4.14和eCharts 4.7.0来实现在地图上绘制网络路径图的实现步骤，包括二维和三维。
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。
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。
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。
Earlier this month, we announced our intention to expand our 1,600-hour curriculum to 2,080 hours. That’s right — a whole working year of coding experience.
最近从北京搬到了上海，开始了一段新的生活，算是人生中一个比较大的事件，于是特地用 Three.js 做了下可视化。
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
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。
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