【交互式数据可视化－D3.js（四）形状生成器】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…

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,…

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…

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…