觉得不错的麻烦加个Star:https://github.com/zhangzn3/D3-Es6 在线预览地址:https://zhangzn3.github.io/D3-Es6 功能列表:1. 增加下载SVG转PNG功能,图片尺寸超出可视区域也能够下载全部显示出来2. 增加图谱放大缩小平移功能3. 增加图谱初始化加载时自动缩放功能4. 增加导出excel功能5. 增加右键菜单功能6. 增加拖拽添加连线功能7. 增加鼠标点击画布增加节点功能8. 增加右键删除节点和左侧工具栏删除节点功能9. 增加

先看下 效果 某个用户,邀请了自己的朋友 ,自己的朋友邀请了其他朋友,1 展示邀请关系,2 点击头像显示邀请人和被邀请人的关系.(网上这种资料很少, 另外很多都是从JSON文件取 数据, 这里是从数据库取数据) =================================================================================================需求:Java从数据库查用户表,管理平台可以实时查看每个月用户的邀请关系图. 以下是代码: 1

  人物关系图: https://www.cnblogs.com/images/cnblogs_com/elesos/1120632/o_2033091006.jpg 红楼梦 (古典名著普及文库) (曹雪芹) - 您在位置 #125-125的标注 | 添加于 2018年8月2日星期四 下午2:01:25 觉其行止见识,皆出于我之上. ========== 红楼梦 (古典名著普及文库) (曹雪芹) - 您在位置 #166-166的标注 | 添加于 2018年8月2日星期四 下午2:16:32 消

author:weizhendong data:2019.12.19 func:绘制三国演义人物关系图 """ import codecs import jieba.posseg as pseg import xlwt def excel_write(names,workbook): # 创建一个worksheet worksheet = workbook.add_sheet('node') worksheet.write(0, 0, label='ID') workshee

机械图(力路线图)结合老百姓的关系图中的生活,这是更有趣. 本文将以此为证据,所列的如何图插入外部的图像和文字的力学. 在[第 9.2 章]中制作了一个最简单的力学图.其后有非常多朋友有疑问,基本的问题包含: 怎样在小球旁插入文字 怎样将小球换为别的图形 怎样插入图片 怎样限制小球运动的边界 本文将对以上问题依次做出讲解.当中前三点是 SVG 元素的问题.和 D3 无多大关联. 1. SVG 图片 SVG 的图片元素的具体讲解可看[官方文档-图片].通常,我们仅仅须要使用到图片元素的五个属性就够

项目中有时会用到echarts,可能不同的框架中语法稍有变通,前几天在react项目中遇到,写此篇以作记录. 不同的charts语法跟支持不同,本篇"echarts": "^4.2.0-rc.2" 前期准备 cnpm i -S echarts import echarts from 'echarts/lib/echarts'; //必须 import "echarts/lib/chart/graph"; //引入折线图(按需) import'ec

功能列表:1. 增加下载SVG转PNG功能,图片尺寸超出可视区域也能够下载全部显示出来2. 增加图谱放大缩小平移功能3. 增加图谱初始化加载时自动缩放功能4. 增加导出excel功能,配合后台工具类达到导入excel的功能5. 增加右键菜单功能(删除,编辑)6. 增加拖拽添加连线功能7. 增加鼠标点击画布增加节点功能,支持批量添加并取消连续点击连续添加的功能8. 增加右键删除节点和左侧工具栏删除节点功能9. 增加环形布局10. 增加矩形布局 在此大神的代码基础上,进行了修改,源代码地址::htt

雪落香杉树 开始的时候场面比较宏大,出场的人比较多.加上外国人名字没辨识度,所以容易乱 被告人: 宫本天道 9 10 11 12月被关77天(谋杀罪,9.16日早谋杀卡尔.海因)--妻子:初枝 白色衬衫 灰色裤子 被告人律师: 内尔斯.古德莫德森 79岁 左眼失明 85人 卡尔海因 3个孩子 审判室: 县法院3楼 尽头 法官:卢埃林.菲尔丁 公诉人:阿尔文.胡克斯(证人席) 证人:县治安官 阿尔特.莫兰 苏珊玛丽号 白沙湾 撒网(9.16日 9点前要收刺网) 渔灯亮 9:30 速记员:伊琳诺.窦

文本可视化[二]--<今生今世>人物关系可视化python实现 在文本可视化[一]--<今生今世>词云生成与小说分析一文中,我使用了jieba分词和wordcloud实现了,文本关键词的提取并生成词云,同时也尝试直接提取人名关键词来绘制.这次我们换一种方式--通过分析人物之间的关系,而不是人物在文本集中的频率来绘制一张复杂网络图,如下所示.数据经过可视化后还是非常有趣的.下面就讲讲人物关系网图的实过程. 用到的工具 jieba jieba分词,最好用的开源中文分词工具.他最主要的两

本章讨论在力学图中经常使用到的事件( Event ),然后对[p=555">进阶 - 第 2.0 章]的人物关系图进行改进.使用户可以固定拖拽的对象. 在[入门 - 第 9.2 章]和[进阶 - 第 2.0 章]中,都用到了下面代码: force.on("tick", function(){ }); 这里的 force 是之前代码中定义的布局( Layout ).tick 表示当运动进行中每更新一帧时. 这是力学图中最常使用的事件,用于设定力学图每一帧是怎样更新的.除此

Python基于共现提取<釜山行>人物关系 一.课程介绍 1. 内容简介 <釜山行>是一部丧尸灾难片,其人物少.关系简单,非常适合我们学习文本处理.这个项目将介绍共现在关系中的提取,使用python编写代码实现对<釜山行>文本的人物关系提取,最终利用Gephi软件对提取的人物关系绘制人物关系图. 2. 课程知识点 本课程项目完成过程中将学习: 共现网络的基本原理 Python代码对<釜山行>中人物关系提取的具体实现 jieba库的基本使用 Gephi软件的基

第5章 透明贴图 像这样直接贴图会产生这种情况,所以我们需要透明贴图. 透明遮罩法:主要利用BitBlt函数中Raser(光栅)值的运算,需要准备素材图和遮罩图: 这个方法的原理解释见书131页. 示例程序: #include <windows.h> #define WINDOW_WIDTH 800 //为窗口宽度定义的宏,以方便在此处修改窗口宽度 #define WINDOW_HEIGHT 600 //为窗口高度定义的宏,以方便在此处修改窗口高度 #define WINDOW_TITLE L

明日歌 [清]钱鹤滩 明日复明日,明日何其多! 我生待明日,万事成蹉跎 1. 图数据库Neo4j之爱的初体验 ----与君初相识,犹似故人归 在如今大数据(big data)横行的时代,传统的关系型数据库如oracle,mysql在大数据量,高并发的场景下显得力不从心.于是乎,NoSQL横空出世,如column-based的cassandra数据库,document-based的MongoDB,还有今天介绍的小众的graph-based的图数据数据库Neo4j. 图数据库名字的由来其实与其在底层

题目 Weibo is known as the Chinese version of Twitter. One user on Weibo may have many followers, and may follow many other users as well. Hence a social network is formed with followers relations. When a user makes a post on Weibo, all his/her followe

D3.js 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

Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四] 更多详情参考:Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5002782?contributionType=1 相关项目参考: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projec

书名:Death on the Nile 作者: Agatha Christie 单词数:7.9万(读完后发现网上还有一个版本,总共2.7万单词,孩子都能读懂,看来是简写版) 词汇量:6700 首万词不重复词数:2200 蓝思值:660 阅读时间:2015年3月6日-14日 现在读英文原著时,遇到一个新人名就把他记下来,慢慢整理出一张人物关系图来,后面读起来会容易理解一些,把一堆人物搞乱套是最痛苦的一种感受. 小说一开始就不停地交待各个人物,读起来有些枯燥,读了40%多了,惨案中竟然还没有死1人

2015年的第4本书,第3本英文书. 书名:Godfather ,中文书名<教父> 作者: Mario Puzo 单词数:17万 词汇量:1万 首万词不重复词数:2200(这个我不太相信) 本来想读Emma这本书的,但读了几页后就放弃此书了,自己的英语水平还承受不了作者的写作技巧.选来选去最后确定Godfather了,一是同事Dennis在大学时就读完过此书,二是同名的电影虽然出了三部,我还未完整地看过,对故事情节很感兴趣. 从2015年2月8日开始啃此书,3月4日完成,这部大块头的小说放在K

书名:Daughter of Deceit 作者: Victoria Holt (维多丽亚·荷特) 单词数:12万 词汇量:6000 首万词不重复词数:1700 蓝思值:570 阅读时间:1月12日-2月1日 从2015年1月12日开始啃此书,一开始人物较多,读起来比较吃力,在读到7%左右时读不下去了,停了1周后,从头开始再读,几个主要人物都出场了,把他们的关系也搞清了,情节出现几处转折,吸引你读下去,1天完成20%的阅读量也是有可能的. 读到50%时,主人公跑到了法国,又出来了一批人物,无奈只

2011年6月28日晚,新浪微博遭遇到XSS蠕虫攻击侵袭,在不到一个小时的时间,超过3万微博用户受到该XSS蠕虫的攻击.此事件给严重依赖社交网络的网友们敲响了警钟.在此之前,国内多家著名的SNS网站和大型博客网站都曾遭遇过类似的攻击事件,只不过没有形成如此大规模传播.虽然此次XSS蠕虫攻击事 件中,恶意黑客攻击者并没有在恶意脚本中植入挂马代码或其他窃取用户账号密码信息的脚本,但是这至少说明,病毒木马等黑色产业已经将眼光投放到这个尚存漏洞的领域. 如何能够更好地保护用户隐私信息?安全人员首先要做的