D3js_WeatherVisualisation D3js可视化-通过天气可视化学习 在此处查看有关D3js的更多信息： ://d3js.org/

d3-force-sampled 该模块包括d3.forceManyBodySampled() ，这是排斥力算法的更快版本。 该模块具有零依赖性。 在实践中， d3.forceManyBodySampled()可以比 D3 的forceManyBody()平均快 2.9 倍计算力导向图布局，后者基于。 它可以在不降低结果图形布局的情况下实现这一点。 该模块使用随机顶点采样 (RVS) 算法。 Barnes-Hut 近似和快速多极方法都使用空间树来计算图中每个顶点或节点上的近似力。 这意味着它们的运行时间为 O(|V| log(|V|)) 并且需要 O(|V| log(|V|)) 空间来使用 |V| 顶点。 相比之下，RVS 的运行时间为 O(|V|) 并且需要 O(|V|^(3/4)) 辅助空间，或总体上需要 O(|V|) 空间。 有关算法的详细信息，请参阅或以获取简化说明。 有关加

SVG和D3JS的基础 在此目录中，我共享来自SVG标签和d3js JavaScript库的数据可视化工作。 这是与另外两名学生一起完成的课堂项目，是课堂上所学概念应用的一部分。 该作品包括六个部分： 第1部分：HTML，CSS和JavaSript 在这一部分中，我们将创建一个客户端应用程序，以在桌子上记录公司员工的薪水表。 第2部分：使用SVG和CSS进行形状处理 在这一部分中，我们从一个包含各种形状的文件开始，将它们转换为带有动画的更漂亮的形状。 就像重新整理数据一样！ 改造前 改造后 第3部分：使用d3js进行图形制作 在这一部分中，我们使用d3js绘制村庄环境的概述 第4部分：使用d3js进行静态数据加载的简单可视化 在这一部分中，我们用条形图表示2019年塞内加尔总统选举投票结果的分布。 第5部分：数据表示 同样，使用d3js，我们在表格中显示了不同候选人在2019年塞内加

朝阳图 用于表示层次结构数据的交互式森伯斯特图，其中树的每个数据节点由多层环中的环形段表示。 单击圆弧可将视图聚焦在关联的子树上，从而可以逐步浏览数据。 单击图表中心将缩小一级，而单击画布会将缩放级别重置为根视图。 该图表还通过将每个节点的圆弧动画化到其新位置来响应数据更改。 默认情况下，圆弧区域与其数据值成线性比例，从而导致外层厚度以二次方的方式减小。 但是，可以使用radiusScaleExponent方法自定义。 为了提高性能，将小于给定阈值（ minSliceAngle ）的弧从DOM中排除，从而允许在保持平滑交互的同时表示大型数据集。 有关随机生成的大型数据结构，请参见。

phylotree.js 一个JavaScript库，用于开发涉及应用程序和交互式可视化文件，编写为的扩展。 它生成高质量的SVG矢量图形，允许高度自定义（CSS或JavaScript回调），并带有许多内置的便利功能。 如果发布使用phylotree.js的结果，请引用： 史蒂芬·D·尚克，史蒂芬·韦弗，谢尔盖·科萨科夫斯基池塘。 phylotree.js-一个在系统发育学中用于应用程序开发和交互式数据可视化JavaScript库。 BMC Bioinformatics，2018年，第19卷，第1号，第1页 文献资料 phylotree.js的文档可以在。 例子 使用phylotree.js ，可以将系统发生树与各种其他软件进行接口，以生成系统发生数据的自定义交互式可视化图像。 一个简单的示例需要： 而一个复杂的示例涉及： 画廊 是学习phylotree.js可用于显示和注释树的不

d3快速地图 使用 d3js 创建交互式等值线图 特征： albesUSA 投影 州和县边界 读取 csv 文件，csv google doc 工具提示 自动图例，自定义图例 自动配色方案，您自己的自定义颜色 分类或线性数据

d3js 多系统柱形图

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数据可视化 数据可视化：基于d3.js或fabric.js等 市场图表 个人经验： 偏向展示场景，建议优先采用类置标语言（标记语言）的类库，直观；偏向交互场景，替换易编程，易定制的类库。 偏展现图表 图表 特色 蚂蚁金服全新一代数据可视化解决方案。包括 ， ， 基于的图形库，置标语言（Markup Language）使用方式，支持React，Angular和Vue，由等成员开发 对React和D3的封装，置标语言（Markup Language）使用方式，对React支持友好，由Alibaba成员发起 基于SVG 将SVG的置标语言使用方式封装成类似的Canvas（或D3）的API，增强了SV

d3-twitter-geo-stream D3 Twitter Geo Stream是D3的实时可视化，这些数据是从检索的文中提取的地理编码数据。 每个国家/地区编写的经过地理编码的推文的数量均以条形图的形式显示，从而在更新和重新分类时对国家/地区计数数据进行动画处理。 每个经过地理编码的推文都可视化为地图上的经度和纬度点。 编写每条新推文时，其位置都将显示为一组动画同心圆，它们随着时间的增加，半径增加而不透明度降低。 当同心圆消失后，该位置将用与条形图中的国家/地区颜色匹配的色点标记。 在YouTube上观看视频。 跑步 D3 Twitter Geo Stream是应从HTTP服务