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。
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。
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：
众多周知，图形和图表要比文本更具表现力和说服力。图表是数据图形化的表示，通过形象的图表来展示数据，比如条形图，折线图，饼图等等。可视化图表可以帮助开发者更容易理解复杂的数据，提高生产的效率和 Web 应用和项目的可靠性。
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
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。
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
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。
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。
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
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！
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。
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
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。
引言 最近，我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”，并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中，我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径，以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 什么是Bokeh？ Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。正如下图所示，它说明了B
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
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：
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
关于转载授权 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】，措施如下 （1）群内定期组织分享 （2）确保群内分享者和学习者数量适合（1:1），有分享能力者不限名额，学习者数量少于分享者，按申请顺序排序。 点击文末“阅读原文”填表入群 编译：黄念 席雄芬 校对：王婧 图片来源：bokeh.pyda
首先，我们需要一个HTML文件来引入D3.js库，并准备一个画布来放置我们的图表。
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/#/
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
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，
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
编译：黄念 席雄芬 校对：王婧 图片来源：bokeh.pydata.org ◆ ◆ ◆ 引言 最近，我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”，并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中，我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径，以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 ◆ ◆ ◆ 什么是Bokeh Bokeh是一个
亲爱的读者，你是否也有在特定场景使用的非常便捷的软件，欢迎评论区留言给我们，和大家分享这些使工作得心应手、效率百倍的瞬间！
上篇文章迄今复现过最复杂的可视化作品之「大西洋古抄本」(上)里讲到复杂交互一直是古柳的瓶颈。 链接：www.codex-atlanticus.it/#/
D3.js D3的全称是Data-Driven Documents（数据驱动的文档），是一个用来做数据可视化的JavaScript函数库，而JavaScript文件的后缀通常为.js，所以D3被称为D3.js。 对D3来说，柱形图、散点图、折线图、饼图、弦图、力导向图、树状图等等都不在话下。总之，只要你愿意写代码，D3.js可以满足你对数据可视化的一切幻想。 今天我们以弦图为例进行介绍。 弦图 弦图主要用于表示两个节点之间的联系。两点之间的连线表示二者具有联系，线的粗细表示权重。 下面是之前做的一张电影类型
D3.js D3的全称是Data-Driven Documents（数据驱动的文档），是一个用来做数据可视化的JavaScript函数库，而JavaScript文件的后缀通常为.js，所以D3被称为D
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。
D3.js提供了多种工具支持数据可视化的交互，其中d3.transition让简单而高效的为图像添加动画成为了可能。
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