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。
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。
在二维或三维空间里配置节点,节点之间用线连接,称为连线。各连线的长度几乎相等,且尽可能不相交。
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。
在数据结构优化管理的研究中,传统的力导向方法应用于层次结构数据的展示时,会存在树形布局展示不清楚的问题。为解决上述问题,通过层次数据特征分析,提出了一种面向层次数据的力导向布局算法,将力导向布局中不同层次的边赋予不同初始弹簧长度,以解决层次数据中结构信息展示不清楚的问题,然后结合层次上下行、Overview+Detail等交互技术,通过与气泡图的协同,清晰展示层次数据的内容信息,从结构和内容角度对层次数据进行可视化和可视分析。实验表明,能够有效提高层次结构数据的展示能力,最后应用于农产品中农残检测结果数据的分析和观察,取得良好效果。
我写的工具能提供多少价值,将由其快速诊断内存配置文件问题的能力的大小决定。考虑到我可以利用直觉工程 来增强可视化的方法,我提出了三个成功的标准:
在开源世界中,某些库为数据可视化提供了许多可能性,包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常,这些库比通用库提供更多的功能。
这篇文章面向的读者是已经工作了三年以上的前端开发者。 三年以下的前端人,看了跑偏跟我没关系。 //////////// 想一个问题,前端都包括什么? 你可能会向我扔一堆框架名、库名、书、新版js、css3、浏览器、移动端、安全、加载速度、互联网前端大牛、BAT、google。。。等等。没错,它们都算是前端的一部分,说它们组成了前端,稳,没有问题。 但它们不是前端的核心。 说到根上,前端的核心到目前为止依然是html,css,js,刚才提到的那些词儿什么的,可以算是前端的切入点。同时前端也是一个开放的网状领域
但是如果需要动态增加关系图的节点,也就是让上图生长起来,动起来呢,于是就有了这个在线工具,工具地址如下。
《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。
echarts是一款不错的商业级数据图表,目前已更新到echarts3版本,但是由于历史原因,echarts2仍然有比较大的使用占比,之所以讲echarts2的引入方式是因为项目在混合使用echarts2与echarts3的时候遇到了一个问题,这个与我之前写过的一篇文章有关:http://blog.csdn.net/john1337/article/details/54947787,下面入主题。
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
所谓目标导向,就是说特征提取和聚类任务不是独立的,提取的特征要在一定程度上有利于聚类,那么如何实现?可以通过自训练聚类的方式,将隐藏图嵌入产生的软聚类分配与聚类联合优化。
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。
目标导向的视觉对话是“视觉-语言”交叉领域中一个较新的任务,它要求机器能通过多轮对话完成视觉相关的特定目标。该任务兼具研究意义与应用价值。
近年来,可视化越来越流行,许多报刊杂志、门户网站、新闻媒体都大量使用可视化技术,使得复杂的数据和文字变得十分容易理解,有一句谚语“一张图片价值于一千个字”。D3 正是数据可视化工具中的佼佼者,基于 JavaScript 开发,项目托管于 GitHub。从 D3诞生以来,不断受到好评,在 GitHub 上的项目仓库排行榜也不断上升。可视化越来越流行,许多报刊杂志、门户网站、新闻、媒体都大量使用可视化技术,使得复杂的数据和文字变得十分容易理解,有一句谚语“一张图片价值于一千个字”,的确是名副其实。各种数据可视化工具也如井喷式地发展,D3 正是其中的佼佼者。D3 的全称是(Data-Driven Documents),顾名思义可以知道是一个被数据驱动的文档。听名字有点抽象,说简单一点,其实就是一个 JavaScript 的函数库,主要是用来做数据可视化。
该算法遵循两个简单的原则:有边连接的节点应该互相靠近;节点间不能离得太近。FR算法建立在粒子物理理论的基础上,将图中的节点模拟成原子,通过模拟原子间的力场来计算节点间的位置关系。算法通过考虑原子间引力和斥力的互相作用,计算得到节点的速度和加速度。依照类似原子或者行星的运动规律,系统最终进入一种动态平衡状态。
常规钻头加工不锈钢和耐热合金通常面临很大问题。加工时会发出尖锐的啸叫声、迅速增大的磨损或者刀具切削刃崩裂。典型的现象是副切削刃崩裂,也被称为导向棱边(图1)。如果在合金的钻削加工时发生这种现象,最有可能导致的是刀具使用寿命缩短甚至刀具报废。
Update、Enter、Exit 是 D3 中三个非常重要的概念,它处理的是当选择集和数据的数量关系不确定的情况。
图数据的可视化,核心在布局,而布局算法通常是按照一些特定的模型,将抽象数据进行具象展示,这一过程伴随大量的迭代计算,例如朴素的 FR 力导向算法其在计算斥力时的算法时间复杂度达到了 O(n 3 ),这在小规模数据量下可能并不会出现问题,但随着规模的不断增大,采用如此“高昂”计算复杂度的算法变得不能接受,所以,出现了许多针对算法时间复杂度进行改进的方法,需要说明的是,在这一阶段,数据集的规模仍未达到单机处理上限,例如 OpenOrd算法采用多线程并行来加速计算过程。随着数据规模的进一步扩大,图数据节点达到百万级别时,单机并行策略也变得无能为力,这时,分布式并行计算的方式为这种“大规模图数据”的处理提供了可能性。
我们创作了一个用于绘制大型无向图的开源工具箱。 这个工具箱是基于一个以前实现的闭源算法,即VxOrd。 我们的工具箱,我们称之为OpenOrd,通过合并切割incorporating edge-cutting、多级方法multi-level approach、平均链接聚类average-link clustering和并行实现parallel implementation,将VxOrd的功能扩展到大型图形布局。 在每个层次上,顶点都使用力导向布局和平均链接聚类来分组。 分组的顶点会被重新绘制,上述过程不断重复。 When a suitable drawing of the coarsened graph is obtained, the algorithm is reversed to obtain a drawing of the original graph. 在得到粗化图coarsened graph的一幅合适的图时,该算法得到了相反的结果,得到了原始图的图像。 这种方法导致了包含本地和全局结构的大图形的布局。 本文给出了该算法的详细描述。 给出了使用超过600 K个节点的数据集的例子。 代码可在www.cs.sandia.gov/smartin上获得。
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
关于问题 发现问题 寻找根本原因 假设情景分析 统计问题 提前分析问题 提前拟定行动方案 上报问题 结果导向 简洁明了 解决问题 及时反馈结果 获得上级信任 获得下属和合作 部门的信任 明确现有职权 正式/职位权力 项目单程授权 由上而下 奖励权力 惩罚权 正式全力可用但少用 个人权力 可向上,可向下 奖励权力 参照权力(借力) 提升自我修养 不能越权,得罪人 沟通管理和情绪管理 提升软技能营造个人魅力 努力践行自己的承诺 努力提升仆人式领导力 三级职场经营 努力提升冲突管理能力 认清组织形式 职能型 矩阵
ECharts是一个基于JavaScript实现的开源可视化库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器。recharts是开发者根据ECharts2开发的一个R语言接口,它使我们可以用R语言实现ECharts作图。
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
二八法则,帕列托法则(定律)也叫巴莱特定律、最省力的法则、不平衡原则等。被广泛应用在社会学,企业管理学等。
昨天晚上看到一个关于股票的矩形树状图 (tree map),真的太酷了,传达的信息太多了。
全称 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG),是计算机图形学领域仅次于TOG (ACM Transactions on Graphics) 的顶级期刊
嗯,没错,PyEcharts 就是这么骚!嗯,没错,PyEcharts 就是这么骚!
伦敦的地铁路线图图可谓是地铁路线图的鼻祖。多年来,它形成的配色与排版方案,造就了它独特的外观和风格,但最令人惊叹的,还是其神来之笔的设计思路。
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
对知识系统(eg.博客)而言,良好的组织结构是极为重要的,尤其是当内容增多,关联复杂后显得尤为重要。传统的“分类(Categories)+标签(Tags)”的二级模式虽足以应付大部分用户的需求,但本质上其还是需要用户对已有分类和标签有良好的组织,这对很多用户来说是根本做不到,因为我们往往缺的就是这种“纵览全局”的能力。
这次把关系图、弦图、树图、矩形树图、旭日图在线生成工具一把子更新了,操作流程和桑基图一致。
15 传统项目管理模式如何往敏捷开发精益项目管理转型,如何做到敏捷开发与CMMI体系整合?
4月23日,万维网顶会WWW-2021 ( The Web Conference 2021: International World Wide Web Conference ) 公布了本届会议的最佳论文奖冠亚军(Winner和Runner-Up),来自天津大学金弟副教授团队的论文《Heterogeneous Graph Neural Network via Attribute Completion》斩获最佳论文奖(Runner-Up)。
转变方向 思维转变 惯性思维向结构化思维转变 传统思维向项目化思维转变 交付思维向敏捷思维转变 个体思维向群体决策转变 实践转变 技术操作向管理方向转变 单点执行向整体把握转变 交付导向向价值导向转变 技术执行向过程管理转变 转变阻力 第一次接触难免踩坑 更容易偏向技术团队 难以商务角度考虑全盘规划 小技巧 协调各相关方的利益使其全身心投入项目 辅助各相关在项目中成就自我使其更加乐意为项目付出 合理分配激励因素和保健因素平衡项目供需 时刻审查项目绩效修正项目推进指标 一些心路历程 必须系统的学习项目管理基础
近期,由上海万科与多家高校及城市数据团合作搭建的专属于万科的大数据分析平台正式上线了。这是万科在推动房地产行业的大数据化、引领地产行业转型潮流上踏出的重要一步。
作者:郁亮 如何研究房地产市场?归根结底需要解决的问题无非是地、房、人三大内容。 然而,传统的研究方法却耗时耗力 看不全的土地——总会遗忘疏漏 想不尽的产品——依旧经验为先 读不透的客户——往往以偏概
媒体和渠道从来都只是营销的手段,而不是营销的目的。但是,当营销工作都是以媒体/渠道投放KPI驱动的时候,市场部门的关注点就会聚焦于有多少预算、用到哪里、哪些属于可以衡量执行的营销KPI。
所有企业都想在提供优质产品和卓越服务时做到两全,但激烈的市场竞争迫使其以最有效的方式分配资源,必须在战略上侧重产品抑或服务。因此,了解客户眼中企业是产品导向还是服务导向就显得尤为重要。 ◆ ◆ ◆
随着药物化学领域的不断发展,机器学习(ML)技术逐渐成为加速早期药物发现的重要工具。ML利用药物化学家的经验和设计偏好,将分子生成和筛选步骤整合到一个单一架构中,显著提高了新药研发的效率。然而,由于化学空间的巨大搜索空间和不连续的优化函数,设计出让药物化学家满意的ML模型仍面临诸多挑战。
机器之心专栏 机器之心编辑部 4 月 23 日,万维网顶会 WWW-2021(The Web Conference 2021: International World Wide Web Conference) 公布了本届会议的最佳论文奖冠亚军(Winner 和 Runner-Up),来自天津大学金弟副教授团队的论文《Heterogeneous Graph Neural Network via Attribute Completion》斩获最佳论文奖(Runner-Up)。 WWW(现改名为 TheWebC
❖ 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。
套用《围城》里老学究的的一句开场白:"兄弟我刚入行的时候…“兄弟我是很不喜欢微信这样一款应用的——尽管我在2011年就已经是微信的注册用户。在我看来,第一个,能用qq达到的目的为什么还要微信?其次,凭什么一个开发要绑在一款微信里?但是,周边的人似乎在我毕业的前后通通用上了微信。
本文介绍的是 IJCAI-2020论文《Mucko: Multi-LayerCross-Modal Knowledge Reasoning for Fact-based Visual Question Answering》,该论文由中科院信工所于静老师指导,由来自中科院信工所、微软亚洲研究院、阿德莱德大学的作者(朱梓豪,于静,汪瑜静,孙雅静,胡玥,吴琦)合作完成。
大数据可视化是个热门话题,在信息安全领域,也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式,以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力,数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要
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