在现代Web开发中，数据可视化已成为展示复杂数据集的关键技术之一。D3.js（Data-Driven Documents）是一个强大的JavaScript库，用于创建动态、交互式的可视化图表。无论是简单的条形图还是复杂的地理热力图，D3.js都能提供灵活且深度的控制。本文旨在为初学者介绍D3.js的基础知识，探讨一些常见的问题及易错点，并提供解决方案和代码示例。
很多情况下数据可视化 是理解和表达数据的有效手段 有时甚至是唯一的手段 大数据时代需要可视化工具 D3是世界最流行的可视化函数库 D3功能很强大 学习起来也很有挑战性 博文视点携重磅好书 以简单有趣的方式带您系统学习 让您对D3有更深的理解和整体把握 本书希望以无障碍而非面面俱到的方式全面介绍 D3的基础知识要点，带你轻松读懂和领会其他代码样例——换句话说，就是非常轻松地走进 D3的生态系统。 《图说D3：数据可视化利器从入门到进阶》 发掘数据驱动型故事，掌握数据可视化利器 【美】Ritchie S. K
数据可视化一直是一个很有趣的领域。许多普通人直观上难以感受的数据，如漏洞分布、实时流量分析等，通过数据可视化的手法，可以清晰地看出数据的结构特点和每一个部分之间的内在联系。 著名数据可视化库 D3.js 的部分应用 D3.js 可视化群关系，来自利用 d3.js 对大数据资料进行可视化分析 数据可视化除了常用的图表之类，与地理位置信息系统（GIS）的结合也是其中一个有趣的应用。 首先是数据的准备，要做全球的分布图，得有全网扫描的实力才行哦。HeartBleed 风波的当天晚上，ZoomEye 就给全球
原文链接：https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
随着互联网在各行各业的影响不断深入，数据规模越来越大，各企业也越来越重视数据的价值。作为一家专业的数据智能公司，个推从消息推送服务起家，经过多年的持续耕耘，积累沉淀了海量数据，在数据可视化领域也开展了深入的探索和实践。
注：本文有点长，可以点赞?收藏后慢慢看。另外有本文未涉及的、大家觉得不错的D3.js资源教程也欢迎评论进行分享。 前言 从「年更博主冒个泡，或将开启可视化之旅 - 牛衣古柳 - 2020.08.27」
D3指的是Data-Driven Documents，js即Javascript，是后缀名。先看看官网上对D3.js库的定义：
在上篇文章中（D3.js 力导向图的显示优化），我们说过 D3.js 在自定义图形上相较于其他开源可视化库的优势，以及如何对文档对象模型（DOM）进行灵活操作。既然 D3.js 辣么灵活，那是不是实现很多我们想做的事情呢？在本文中，我们将借助 D3.js 的灵活性这一优势，去新增一些 D3.js 本身并不支持但我们想要的一些常见的功能。
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，对于想要展示自己设计图形的开发者，D3.js 绝对是一个不错的选择。
在之前的文章D3.js库-2-选择元素和绑定数据中，有介绍过D3.js中的两种选择数据的方法，本部分为重复内容，温故而知新：
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。
数据可视化之初级篇 零编程工具 1. Tableau Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决
ECharts 是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库，涵盖各行业图表，多达20多种图表和十几种组件，支持各种图表和组件的任意组合，满足各种需求，也是前端项目中大屏应用最多的。
在升级了DeveMobile 主题的时候Jeff 也顺便将主题主页进行了更新，访问主页你会看到首屏的Low-Poly 背景（每次刷新都不同），这个效果就是利用了d3.js 与Trianglify 制作
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 D3.js + Canvas 绘制组织结构图 使用 D3.js 默认的 svg 渲染 D3默认的树状图画图使用的是svg 使用svg有好有坏: 好处是方便操作
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。Tableau的客户包括巴克莱银行，Pandora和Citrix等企业
上一篇文章「安利一些不错的D3.js资源 - 牛衣古柳 2021.06.29」的反响还不错，记得有新群友说是主管推给她文章才加过来的，也是很神奇。
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛，当你习惯其中一种或数种时，你会干得很出色，但是如果你因此而沾沾自喜，就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib（这太神奇了），Seaborn（这也很神奇），Pandas（基本，简单的可视化）和Bokeh，那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个：
如果您了解并使用上面提到的库，那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果，语法也不难。一般来说，我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来：
阅读目录 D3.js — Data-Driven Documents Google Charts ChartJS Chartist.js n3-charts Ember Charts Smoothie Charts Chartkick ZingChart Highcharts JS Fusioncharts Flot amCharts EJS Chart uvCharts 几乎所有的控制面板都会用到图表，它们能够快速有效的展示复杂的统计。此外，一个好的图也可以提高你的网站的整体设计。 这篇文章为大家展示一些
对于前段时间流出的QQ群数据大家想必已经有所了解了，处理后大小将近100G，多达15亿条关系数据（QQ号，群内昵称，群号，群内权限，群内性别和年龄）和将近9000万条群信息（群号，群名，创建时间，群介绍），这些数据都是扁平化的2维表格结构，直接查询不能直接体现出用户和群之间的直接或者间接关系。通过数据可视化，可以把扁平结构的数据作为点和线连接起来，从而更加直观的显示出来从而进行分析。 d3.js是一个近年来推出的基于javascript的数据展示库，全称为Data Driven Document， 在浏览器
导语：今天我们带来一篇来自 Adobe 工程师 Rohit Boggarapu 的文章。他在文章中介绍了一些适合网页开发者的数据可视化和绘图工具，让你不必再花大力气与枯燥的数据抗争。部分工具不要求写代码也可以使用！
今天新来的实习生需要对部分分类文本进行多标签的检测，即根据已构建好的一、二级标签Excel文档，对众包平台人工标注的数据以及机器标注的数据进行评测。
程序员的沉没成本论：沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中，因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如，当存在效率更高，互动性更强的选择时，我们依然继续使用Matplotlib。
爱德华·图夫特（Edward Tufte）在他的“展望信息”（Envisioning Information）一书中谈到了视觉形象被捕获在屏幕和纸张的二维平原中[1]。想探索另一种可视化数据的方法，因此寻找一种创造性的方法来激发观众的兴奋，逃离计算机屏幕的平地。诸如增强现实之类的技术通过向已经存在的内容添加层来实现这一点; 但是选择了更简单，更便宜的东西。使用一张塑料片，创造了一个数据可视化的全息幻觉。
例如：如果网页中有一个数字2和元素X，D3.js库就可以将它们绑定在一起。绑定数据的两个函数为：
这里的图数据特指布局后的图数据，主要包括顶点信息（ID和坐标等）以及边信息，先前已经写过如何使用Gephi来进行数据的可视化，具体文章见：
今天新来的实习生需要对部分分类文本进行多标签的检测，即根据已构建好的一、二级标签Excel文档，对众包平台人工标注的数据以及机器标注的数据进行评测。 此情此景，让我想起了曾经在实验做的文本多标签分类的工作，所以就想用Echart 或D3.js实现层级标签可视化为一个Tree的结构，方便实习生们查阅，提高工作效率。 说干就干！
最近接到一个项目，其中有一个小需求我觉得可以稍微沉淀一下，首先是d3.js的简单应用，还有就是swiper的调试费了一定的时间
沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。 它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中，因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如，当存在效率更高，互动性更强的选择时，我们依然继续使用Matplotlib。
摘要： 如今同质化的应用越来越多,应用开发者也开始在用户体验上下功夫,比如数据可视化,将一大堆密密麻麻的数字转成图表形式,可以更直观地向用户展示数据之间的联系和变化情况,减少用户的阅读和思考时间,以便很好地做出决策；目前互联网中有很多数据可视化工具,这里只选择了30个有特色好用的推荐给大家 如今同质化的应用越来越多,应用开发者也开始在用户体验上下功夫,比如数据可视化,将一大堆密密麻麻的数字转成图表形式,可以更直观地向用户展示数据之间的联系和变化情况,减少用户的阅读和思考时间,以便很好地做出决策；目前互联网中
在这篇文章中，我向大家介绍前5名最好的开源JavaScript图表库。每个站点的仪表板都是不完整的，因为他们缺少图表，所以为我们的站点找到正确的图表库是非常重要的。以下库可以帮助你在站点创建可自定义和美观的图表。 D3.js - 数据驱动的文档 D3.js是一个开源的JavaScript库，用于根据用户数据处理文档。这是一个强大的工具，通过HTML，SVG和CSS的帮助，赋予数据生命。 D3允许开发人员将任意数据绑定到DOM，然后将数据驱动的转换应用到DOM。例如：考虑一个数组数组，您可以使用它来生成一
前面还有好些坑要填，不过最近古柳啃了个较复杂的、Vue 实现的可视化作品的源码，虽然还有很多内容没看，但最核心部分涉及的各组件都有跟着实现了下，如何work的也过了遍，心里有数多了，于是就想趁热简单分享下、小结下。目前实现的效果如下。 链接：www.codex-atlanticus.it/#/
开篇主要是介绍了一些常用的数据可视化工具和图表，让各位看官对数据可视化有一个较为全面的认识。后续篇章会深入介绍如何运用工具绘制精美图表的技术细节。 随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及
随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式，如条形图、折线图、饼图、雷达图可以很容易通过各种软件（如Excel）容易生成，这些方法是常见可视化问题的
注： 在PPV课微信公众号回复“数据科学计划”获取PDF全文，内附学习资料网址推荐，让学习直达源头，不用找度娘更省心！ 本文为2017年最全的数据科学学习计划（1）续篇，欢迎小伙们收藏转发学习。 3.5构建个人资料 建议时间：8周（2017年9月-2017年10月） 主题内容： 3.5.1使用GitHub 3.5.2竞赛练习 3.5.3论坛 3.5.1使用GitHub 对于数据科学家来说，有一个GitHub配置文件来管理他/她所做过的项目的所有代码是非常重要的。这样将来你的雇主就可以看到你做了哪些项目，
来源：中国统计网 作者：daniel.xie（谢佳标） 原文链接：http://dwz.cn/5Pz3BX 本文长度为2900字，建议阅读5分钟 本文主要为大家介绍一些比较流行的数据展现方式和常用的数据可视化工具和图表。 随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，
现代社会早已进入读图时代，图像在一定上程度上取代了文字，占据了主导地位。对于数据分析来说，一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大，涌现了大批的数据可视化工具，通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后，我们挑选了几款给大家进行参考。
选文：席雄芬 翻译：佘彦遥 姚佳灵 校对：丁雪 王方思 我爱数据——并且我把这一事实告诉了很多人。 如果你最近曾与我一起参加过聚会，我对在你的耳边喋喋不休地讲网页数据可视化工具或我
Reddit 是美国的一个综合性论坛网站，网友戏称“美国贴吧”。我最近发现，这真是个宝藏网站。
从数据获得信息的最佳方式之一是，通过视觉化方式，快速抓住要点信息。另外，通过视觉化呈现数据，也揭示了令人惊奇的模式和观察结果，是不可能通过简单统计就能显而易见看到的模式和结论。
摘要 本演讲将介绍如何利用CSS对shiny页面进行个性化设计及在网页中嵌入视频；并通过一个详细案例介绍了利用htmlwidgets包开发HTML控件，基于D3.JS库创建简单的交互桑基图，包括控件创
网页演示：https://desertsx.github.io/dataviz-in-action/02-eschers-gallery/index.html
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