学习真是件奇妙的事情.这本书我之前都看过,有些的知识点却完全没有印象. 总结:把用到的知识好好研究:平时可以了解其他技术的基础,把相关的资料和难点记录下来. javascript陷阱 1.变量类型 var myName = 'sfp'; typeOf myName; //'String' 2.变量提升 for(var i=0; i<100; i++){ //... } //i在for循环开始之前就有了定义 3.全局命名空间 比较好的做法:只在函数里面声明变量:只声明一个全局对象. var loc…

前言 我国的疫情已经得到了科学的控制,开始了全面的复工复产,但是国外的疫情却“停不下来”.国外现在可谓就是处于水深火热当中啊,病毒极强的传染性,导致了许多的人都“中招”了,我国已经全面复工复产了,人大代表会议还支持各地的地摊经济,中国的各行各业也开始正常运作起来. 但是现在国外的病例一天就新增12万多例,一天死亡4千多人,死亡人数42多万人,在国外疫情严重的地方,估计已经人心惶惶了吧,不晓得哪天病毒就跑到自个身上,国家又实行封城停工停产,许多中下层的人民估计生活都困难了,很多城市都出现了大萧条.…

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…

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:-·-·-·-·…

前提条件: 熟悉认知新的编程工具(jupyter notebook) 1.安装:采用pip的方式来安装Jupyter.输入安装命令pip install jupyter即可: 2.启动:安装完成后,我们可在如下目录找到jupyter-notebook这个应用:双击启动 如下图所示: 3.打开浏览器编译器 至此编程工具准备完毕. 数据可视化实战教程: import pymongo import charts client = pymongo.MongoClient('localhost',2701…

需求驱动实现 前文讲过了D3的数据驱动机制,中间所举的例子都很简单.例如那个demo里面,绑定的数据是一个简单的数组,实现的图元也仅仅是一堆用SVG画的circle.但是现实世界中我们往往会遇到复杂的需求,例如我就遇到了这样一个需求:数据是一个复杂的对象数组,而与之绑定的图元是一个可变图形.该图形可以根据与他绑定的数据中的具体参数,在圆形.方块.三角之间切换,并且要求过渡自然. 面对这个需求,最直接的做法是把圆形.方块.三角用SVG的<circle>圆形标签,<rect>矩形标签以…

最近以来,我使用d3进行我的可视化工具的开发已经3个月了,同时也兼用其他一些图表类库,自我感觉稍微有点心得.之前我也写过相关文章,我涉及的数据可视化的实现技术和工具,但是那篇文章对于项目开发而言太浅了.于是想写关于d3进行项目实战的系列文章,就像我之前的angularjs实战系列文章一样把整个开发过程中遇到的各种问题及解决办法梳理成章,以为留存.作为开篇,我还是想先把这段时间来我一直参考的资料做一个整理,并谈一些宏观的体会. 一.前方有坑,注意! ————————————————————————…

最近我一直在做数据可视化的前端工作,我用的最多的绘图工具是d3.d3有点像photoshop,功能很强大,例子也很多,但是学习成本也不低,做项目是需要较大人力投入的.3月底由在亚马逊工作的同学介绍下使用了一下echart,一个由百度前端发起的canvas国产类库(官网:http://echarts.baidu.com/index.html).这个echart其实是在canvas类库zrender的基础上做的主题图库,优点有数据驱动,图例丰富,功能强大,支持数据拖拽重计算,数据区域漫游,全中文文档…

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:…

前文中已经提到,SVG从诞生之初起就可以非常方便地使用javascript脚本语言来进行其DOM对象的控制.当然,控制的方法有很多,有直接控制SVG对象的方法,例如使用原生js:有帮你封装一下图形接口再进行直接控制的js类库,如 Raphaël.但是正如我在第一篇文章中所说,d3作为一个中间型类库还能脱颖而出的重要原因,在于它突破了其他类库的那种直接控制表现层的机制,而采用了对于web图形处理领域较为新颖的数据驱动机制(2011),并获得了极大的成功. 数据驱动的历史 数据驱动编程并不是一个新鲜…

摘要:本文以本人目前所做项目为基础,从设计的角度探讨数据可视化的设计的方法.过程和结果,起抛砖引玉之效.在技术方案上,我们采用通用web架构和d3js作为主要技术手段:考虑到项目需求,这里所做的可视化案例都是数据演示工具,不是数据探索工具.其中所用截图,并非最终效果图. 一．             基础说明 1.       基础技术 使用D3js绘制图形 图1,五彩斑斓的d3js D3js是应用在web开发上的开源JS组件库,是一个数据可视化工具.D3的全称是Data-Driven Docu…

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…

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…

Python数据可视化编程实战(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1vAvKwCry4P4QeofW-RqZ_A 提取码:9pcd 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · <Python数据可视化编程实战>是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南,介绍了如何使用Python最流行的库,通过60余种方法创建美观的数据可视化效果. 全书共8章,分别介绍了准备工作环境.了解数据.绘制并定制化图表.…

对灰度图进行彩色化是数据可视化中常见的需求,使用d3在客户端比较容易实现,本文使用d3生成图片,并显示: 代码如下: 代码中首先下载数据文件,然后设定d3的色带信息,生成一个空白的canvas元素,并对元素的,通过d3插值颜色,给每个点设定颜色信息,并显示出来: d3.request("data/geos/current/" + IdwPro[options.pro].file) .responseType("arraybuffer") .response(func…

动态可视化 数据可视化之魅D3,Processing,pandas数据分析,科学计算包Numpy,可视化包Matplotlib,Matlab语言可视化的工作,Matlab没有指针和引用是个大问题 D3.js入门指南 什么是D3?D3是指数据驱动文档(Data-Driven Documents),根据D3的官方定义: D3.js是一个JavaScript库,它可以通过数据来操作文档.D3可以通过使用HTML.SVG和CSS把数据鲜活形象地展现出来.D3严格遵循Web标准,因而可以让你的程序轻松兼容…

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…

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…

前端数据可视化插件有很多,但我用过的只有Highcharts(https://www.hcharts.cn/).Echarts(http://echarts.baidu.com/)和D3(https://d3js.org/), Web开发过程中选择使用哪一个插件是很重要的问题.就我个人而言,一般会从以下几点考虑.   1.兼容性 使用一个插件之前必须要先评估一下它对浏览器的兼容性,不然写完了发现没法儿用就得不偿失了. 经过多次尝试,我初步判断这三个插件的兼容性是这样的: Highcharts 兼…

点击获取提取码:3l5m 内容简介 <Python数据可视化编程实战>是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南,介绍了如何使用Python最流行的库,通过60余种方法创建美观的数据可视化效果. 全书共8章,分别介绍了准备工作环境.了解数据.绘制并定制化图表.学习更多图表和定制化.创建3D可视化图表.用图像和地图绘制图表.使用正确的图表理解数据以及更多matplotlib知识. <Python数据可视化编程实战>适合那些对Python编程有一定基础的开发人员,可以帮助读者从…

最近项目组加班比较严重,D3的博客就一拖再拖,今天终于不用加班了,赶紧抽点时间写完~~ 今天就将D3数据的更新及动画写一写~~ 接着之前的博客写~~ 之前写了一个散点图的例子,下面可以自己写一个柱状图的例子. 我就直接给代码了,和散点图差不多~~ var margin = {top: 20, right: 20, bottom: 30, left: 40}, width = 960 - margin.left - margin.right, height = 500 - margin.top -…

1.从csv文件导入数据 原理:with语句打开文件并绑定到对象f.不必担心在操作完资源后去关闭数据文件,with的上下文管理器会帮助处理.然后,csv.reader()方法返回reader对象,通过该对象遍历所读取文件的所有行. #!/usr/bin/env python import csv filename = 'ch02-data.csv' data = [] try: with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) c = 0 for…

Superset 0.37,增加可视化插件,行级权限控制 使用Superset已经有一段时间,其良好的体验与丰富的图表功能节省了大量的时间.但是对于权限,自定义图表,图表下载,报警邮件一直没有很好的支持,大部分公司对于这些功能的实现还是需要大量的二次开发,费时费力. 近日Superset 0.37 正式发布,令人惊喜的是,新功能几乎都是大家期待已久的,而对于Superset的未来也更加的期待了. 下面简单介绍本次的一些主要的更新~ 距离Superset 0.36 的发布已经过了四个多月的时间,但…

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…

新公司已经呆了一个多月,目前着手一个数据可视化的项目,数据可视化肯定要用到图形库如D3.Highcharts.ECharts.Chart等,经决定我的这个项目用阿里旗下蚂蚁金服所开发的G2图表库. 官方地址:https://antv.alipay.com/g2/doc/index.html Github:https://github.com/antvis 2016年发布的开源库,时间虽短但库功能齐全,唯一不足的是社区太少,对于我这类菜鸟来说是件非常难过的事情,没办法硬着头皮终于找到思路--项目完…

上周在中国R语言大会北京会场上,给大家分享了如何利用R语言交互数据可视化.现场同学对这块内容颇有兴趣,故今天把一些常用的交互可视化的R包搬出来与大家分享. rCharts包 说起R语言的交互包,第一个想到的应该就是rCharts包.该包直接在R中生成基于D3的Web界面. rCharts包的安装 require(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') rCharts函数就像lattice函数一样,通过formula.data指定数据源和绘图…

Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图 2017-12-27 作者:淡水化合物 Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口.如果结合Python IDE使用比如PyCharm,matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能.它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的矢量…

注:很早之前就打算专门写一篇与Python数据可视化相关的博客,对一些基本概念和常用技巧做一个小结.今天终于有时间来完成这个计划了! 0. Python中常用的可视化工具 Python在数据科学中的地位,不仅仅是因为numpy, scipy, pandas, scikit-learn这些高效易用.接口统一的科学计算包,其强大的数据可视化工具也是重要组成部分.在Python中,使用的最多的数据可视化工具是matplotlib,除此之外还有很多其他可选的可视化工具包,主要包括以下几大类: matpl…

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…

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…