【交互式数据可视化－D3.js（三）比例尺】的更多相关文章

Python调用matplotlib实现交互式数据可视化图表案例

交互式的数据可视化图表是 New IT 新技术的一个应用方向,在过去,用户要在网页上查看数据,基本的实现方式就是在页面上显示一个表格出来,的而且确,用表格的方式来展示数据,显示的数据量会比较大,但是,这种数据展示方式很不直观,无法让用户一下子就看出数据分析结果所要反应出的信息,由此就有了数据可视化技术的研究和应用来解决这个问题. 目前实现交互式数据可视化技术已经很成熟,各种类型地数据可视化图表都可以使用技术手段实现出来,包括最简单的 Excel 就可以制作各种可视化数据分析报表,而在 WEB 上…

交互式数据可视化－D3.js（四）形状生成器

使用JavaScript和D3.js实现数据可视化 形状生成器 线段生成器 var linePath = d3.line() - 使用默认的设置构造一个 line 生成器. linePath.x() - 如果指定了 x 则将 x 访问器设置为指定的函数或数值并返回当前 line 生成器.如果没有指定 x 则返回当前 x 访问器,默认为: function x(d) { return d[0]; } linePath.y() - 如果指定了 y 则将 y 访问器设置为指定的函数或数值并返回当前 l…

D3.js系列——比例尺和坐标轴

比例尺是 D3 中很重要的一个概念.绘制图形时直接用数值的大小来代表像素不是一种好方法,本章正是要解决此问题. 一.为什么需要比例尺 上一章制作了一个柱形图,当时有一个数组,绘图时,直接使用 250 给矩形的宽度赋值,即矩形的宽度就是 250 个像素.此方式非常具有局限性,如果数值过大或过小,例如: var dataset_1 = [ 2.5 , 2.1 , 1.7 , 1.3 , 0.9 ]; , , , , ]; 对以上两个数组,绝不可能用 2.5 个像素来代表矩形的宽度,那样根本看不见:也…

前端数据可视化echarts.js使用指南

一.开篇 首先这里要感谢一下我的公司,因为公司需求上面的新颖(奇葩)的需求,让我有幸可以学习到一些好玩有趣的前端技术,前端技术中好玩而且比较实用的我想应该要数前端的数据可视化这一方面,目前市面上的数据可视化的框架琳琅满目,例如:D3.js.hightcharts.js.echarts.js………….由于公司对这个项目的需求是1.开发时间短,所以也就限制了D3.js的使用.2.要尽量的减少开发的成本,所以也就不能使用hightcharts.js(hightcharts是一款个人免费,商业付费的框架…

前端数据可视化echarts.js

一.echarts.js的优势与总体情况 echarts.js作为国内的IT三巨头之一的百度的推出一款相对较为成功的开源项目,总体上来说有这样的一些优点 1.容易使用 echarts.js的官方文档比较详细,而且官网中提供大量的使用示例供大家使用 2.支持按需求打包 echarts.js官网提供了在线构建的工具,可以在线构建项目时,选择项目所需要使用到的模块,从而达到减小JS文件的体积 3.开源 4.支持中国地图功能  缺陷: 1.体积较大 一个基础的echarts.js都要400K左右,相对于…

交互式数据可视化－D3.js（三）比例尺

线性比例尺 线性比例尺是常用比例尺常用方法有: var linear = d3.scaleLinear() - 创建一个定量的线性比例尺. linear.domain([numbers]) - 定义或获取定义域 linear.range([values]) - 定义或获取值域 linear(x) - 输入一个定义域内的值,返回一个值域的值 linear.invert(y) - 输入一个值域的值,返回一个定义域的值 linear.rangeRound([values]) - 代替range(),…

交互式数据可视化－D3.js（二）选择集和数据

选择集 select和selectAll类似jquery: d3.select('body') d3.select('.body') d3.select('#body') d3.selectAll('p') d3.selectAll('.box') var conent = document.getElementById('#box') d3.select(conent) 操作选择集 查看状态 判断选择集是否为空: selection.empty() 返回第一个选择集: selection.no…

数据可视化d3.v4.js

<html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>做一个简单的条形图</title> </head> <body> <script src="http://d3js.org/d3.v4.min.js" charset="utf-8"></script> <div id="app"…

干货 | Bokeh交互式数据可视化快速入门

Bokeh简介 Bokeh是一款交互式可视化库,在浏览器上进行展示. Bokeh可以通过Python(或其它语言),快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表. 安装 在python中有多种安装Bokeh的方法,这里建议最简单的方法是使用Anaconda Python发行版,然后在命令行下输入以下命令: conda install bokeh 这里会安装Bokeh需要的所有依赖包,并且Anaconda可以最大限度地减少复杂的安装任务. 如果你自信已经安装好你要的依赖,例如numpy,…

数据可视化实例（三）： 散点图（pandas，matplotlib，numpy）

关联 (Correlation) 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系. 也就是说,一个变量如何相对于另一个变化. 散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表. 如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组. 在 matplotlib 中,您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作. 导入需要的模块库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pan…

使用D3.js构建实时图形

首先你需要在计算机上安装Node和npm. 数据的可视化表示是传递复杂信息的最有效手段之一,D3.js提供了创建这些数据可视化的强大工具和灵活性. D3.js是一个JavaScript库,用于使用SVG,HTML和CSS在Web浏览器中生成动态的交互式数据可视化. 在本教程中,我们将探讨如何使用D3.js和Pusher Channels构建实时图形.如果您在阅读本教程时想要使用代码,请查看此GitHub存储库,其中包含代码的最终版本. 准备 要完成本教程,您需要安装Node.js和npm.我在创…

4款开源免费的数据可视化JavaScript库

概述:交互式数据可视化在很大程度上取决于JavaScript库的任务能力.在这篇文章中,我们将看看四个JavaScript库:D3,InfoVis,Processing.js,和Recline.js.所有这些JavaScript库可以用来装饰您的网页与动态数据可视化,但每个采用不同的方法来提供这种能力.所有四个都可以免费使用和分发. HTML5中新的图形元素和JavaScript引发了交互式数据显示技术的复兴.如今的浏览器用户界面不仅功能丰富.令人赏心悦目,而且还作为数据可视化的载体,用于显示柱…

python grib气象数据可视化

基于Python的Grib数据可视化           利用Python语言实现Grib数据可视化主要依靠三个库——pygrib.numpy和matplotlib.pygrib是欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的GRIG API C库的Python接口,通过这个库可以将Grib数据读取出来:numpy是Python的一种开源的数值计算扩展,这种工具可用来存储和处理大型矩阵:matplotlib是python著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图:…

数据可视化Echarts-实例

数据可视化 Echarts 百度 数据可视化 hightCharts 1 数据可视化 D3 老外 -----------------------------当遇到个啥玩意儿,Echarts .hightCharts.D3都解决不了,恭喜你,只能原生 canvas 了,哈哈…

使用JavaScript和D3.js实现数据可视化

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由独木桥先生发表于云+社区专栏 介绍 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. 准备 为…

数据可视化的优秀入门书籍有哪些,D3.js 学习资源汇总

习·D3.js 学习资源汇总 除了D3.js自身以外,许多可视化工具包都是基于D3开发的,所以对D3的学习就显得很重要了,当然如果已经有了Javascript的经验,学起来也会不费力些. Github主页:https://github.com/mbostock/d3/wiki 包括D3简介,案例,教程和公开课,以及之前提到的API参考等. Github教程页面:https://github.com/mbostock/d3/wiki/Tutorials -·-·-·-·-·-其他:-·-·-·-·…

d3.js:数据可视化利器之快速入门

hello,data! 在进入d3.js之前,我们先用一个小例子回顾一下将数据可视化的基本流程. 任务 用横向柱状图来直观显示以下数据: var data = [10,15,23,78,57,29,34,71]; 简单地思考一下,要完成这个任务有两个问题需要解决: 用什么可视元素来表现横向柱? 数据对应到可视元素的什么属性? 这个不算困难,我们使用HTML的DIV元素来实现,代码参见http://***/course/54fd40cfe564e50d50dcf284/:快速入门第一页 试着改变一…

D3.js学习笔记（三）——创建基于数据的SVG元素

目标 在这一章,你将会使用D3.js,基于我们的数据来把SVG元素添加到网页中.这一过程包括:把数据绑定到元素上,然后在使用这些元素来可视化我们的数据. 注意:不同于前几章,我们从一个完整的代码开始,然后去一步步理解它,从这一章开始,我们将会从零开始构建我们的数据可视化. 我们的目标是使用这个数据集: var circleRadii = [40,20,10]; 然后用D3.js来将这个数据集进行数据可视化. SVG的Circle元素 首先我们要知道的是SVG的Circle元素是什么?它是怎么定义…

[译]学习IPython进行交互式计算和数据可视化（三）

第二章 在本章中,我们将详细学习IPython相对以Python控制台带来的多种改进.特别的,我们将会进行下面的几个任务: 从IPython中使用系统shell以在shell和Python之间进行强大的交互式操作: 在甚至不看一个新的Python包的文档的情况下,使用动态自省功能探索Python对象: 在IPython中轻松调试.测度你的代码: 学习如何使用Notebook来提升你交互使用Python的能力. 扩展的shell IPython不仅是一个扩展的Python控制台,它还提供了多种方式…

[资料搜集狂]D3.js数据可视化开发库

偶然看到一个强大的D3.js,存档之. D3.js 是近年来十分流行的一个数据可视化开发库. 采用BSD协议 源码:https://github.com/mbostock/d3 官网:http://d3js.org/ 中文资料:http://www.ourd3js.com/ C3.js是一个基于D3.js的图表库. https://github.com/masayuki0812/c3 http://c3js.org/ 附:…

前端使用d3.js调用地图api 进行数据可视化

前段时间自己研究了demo就是把某个区域的某个位置通过经纬度在地图上可视化.其实就是使用了第三方插件,比现在比较火的可视化插件d3.js echart.js.大致思路就是,把要用到的位置的geojson数据报错,然后本地调用这些数据,通过d3.js或者echart.js通过地图中的api把他显示到页面上,这样可以更直观更方便的进行预览,也就是现在比较火的数据可视化,也是未来前端发展的一个不错的方向.由于第一次做所以有些需要优化的地方自己可以根据需求优化.代码如下: html: <!DOCTYPE…

D3.js的v5版本入门教程（第三章）—— 选择元素和绑定数据

D3.js的v5版本入门教程(第三章) 在D3.js中,选择元素和绑定元素是最基本的内容,也是很重要的内容,等你看完整个教程后你会发现,这些D3.js教程都是在选择元素和绑定元素的基础上展开后续工作的 1.选择元素 在D3.js中,选择元素的函数有两个 d3.select() d3.selectAll()         这两个函数返回的就是选择集 常见的用法如下: var body = d3.select("body");//选择文档中的body元素 var svg = body.s…

数据可视化(7)--D3基础

一直想写写D3,觉得D3真心比较强大,基本上你能想出来的图表都能绘制出来,只不过使用起来比前几个要稍麻烦一点. 正好最近读完了<数据可视化实战>,将关于D3的知识梳理了一遍,写这篇博客记录一下. D3 是一个缩写,它的全称叫Data-Driven Documents(数据驱动的文档).D3是基于数据操作文档的JavaScript库.D3帮助你使用HTML,SVG和CSS生动的展现数据.D3不需要将你使用某个特定的框架,D3重点在于对主流浏览器的全兼容,同时结合了强大的虚拟化组件,以数据驱动的方…

D3.js 交互式操作

与图表的交互,指在图形元素上设置一个或多个监听器,当事件发生时,做出相应的反应. 一.什么是交互 交互,指的是用户输入了某种指令,程序接受到指令之后必须做出某种响应.对可视化图表来说,交互能使图表更加生动,能表现更多内容. 例如,拖动图表中某些图形.鼠标滑到图形上出现提示框.用触屏放大或缩小图形等等. 用户用于交互的工具一般有三种:鼠标.键盘.触屏. 二.如何添加交互 对某一元素添加交互操作十分简单,代码如下: var circle = svg.append("circle"); ci…

【 D3.js 高级系列 — 9.0 】 交互式提示框

一般来说,图表中不宜存在过多文字.但是,有时需要一些文字来描述某些图形元素.那么,可以实现一种交互:当用户鼠标滑到某图形元素时,出现一个提示框,里面写有描述文字.这是一种简单.普遍的交互式,几乎适用于所有图表.通过可给提示框定制外观,能给用户带来很好的体验. 1. 提示框的制作思路 提示框,就是"文字"加"边框".显示文字,一般来说用 SVG 的<text>,但是,有两个问题: 如果字符串过长,<text>元素不能自动换行,虽然可以通过<…

【 D3.js 选择集与数据详解 — 5 】 处理模板的应用

在[选择集与数据 - 4]一文中,介绍了一个update.enter.exit的处理模板,这个模板很常用,本文将通过一个例子来讲解其使用方法. 1. 模板 复习一下上一章提到的模板. //绑定数据后,分别返回update.enter.exit部分 var update = selection.data(dataset); var enter = update.enter(); var exit = update.exit(); //1.update部分的处理方法 update.text( fun…

【 D3.js 选择集与数据详解 — 4 】 enter和exit的处理方法以及处理模板

绑定数据之后,选择集分为三部分:update.enter.exit.这三部分的处理办法是什么呢?本文将讲解其处理方法,以及一个常用的处理模板. 1. enter的处理方法 如果没有足够的元素,那么处理方法通常是使用append()添加元素.请看下面的代码: <body> <p></p> <script> var dataset = [3, 6, 9]; var p = d3.select("body").selectAll("p…

【 D3.js 选择集与数据详解 — 3 】 绑定数据的顺序

data() 函数有两个参数,第一个是被绑定数据,第二个参数用于指定绑定的顺序.在数据需要更新的时候常常会用到. 默认的情况下,data()函数是按照索引号依次绑定数组各项的.第0个元素绑定数组的第0项,第1个元素绑定数组的第1项,依此类推.也可以不按照此顺序进行绑定,这就要用到data()的第二个参数.这个参数是一个函数,称为键函数(key function). 要注意,只有在选择集原来已经绑定有数据的情况下,才能使用键函数指定绑定的顺序.请看以下代码: <body> <!-- 三个空…

【 D3.js 选择集与数据详解 — 2 】 使用data()绑定数据

D3 中绑定数据大多是由 data() 函数来完成的,它是怎样工作的,它与 datum() 有什么区别呢? data()函数能够将数组各项分别绑定到各元素上,而且能够设置绑定的规则.data()还能够处理数组长度与元素数量不一致的情况.当数组长度大于元素数量,能为多余数据预留元素位置,以便将来插入新元素:当数组长度小于元素数量时,能提供指向多余元素的方法,以便将来删除.下面来剖析data()是如何绑定数据的,相比datum()有哪些新功能. data()的工作过程 假设body中有三个段落元素p…

【 D3.js 选择集与数据详解 — 1 】 使用datum()绑定数据

选择集和数据的关系是 D3 最重要的基础,在[入门 - 第 7 章]时进行过些许讲解,对于要掌握好 D3 是远远不够的.故此开设一个新的分类,专门讨论选择集与数据的关系,包括数据绑定的使用和工作原理,update .enter.exit 的原理和使用方法等,接下来一段时间里会有多篇此类文章. D3 最大的特色就是能够将数据绑定到DOM上.使用select或selectAll选择元素之后,被选择的元素上是没有数据的.数据绑定就是使被选择元素里包含有数据.与此相关的函数有两个: datum():将指…