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《图说D3:数据可视化利器从入门到进阶》电子书封面

图说D3:数据可视化利器从入门到进阶

  • 发布时间:2020年05月01日 09:32:20
  • 作者:(美)Ritchie S. King(里
  • 大小:44 MB
  • 类别:数据可视化电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:影印中文版
  • 评分:7.2

    图说D3:数据可视化利器从入门到进阶 PDF 影印中文版

      给大家带来的一篇关于数据可视化相关的电子书资源,介绍了关于D3、数据可视化方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小44 MB,(美)Ritchie S. King(里编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.1。

      内容介绍

      这书阐释了制作可视化数据图表的基础科学方法论,及其怎样融合D3高效率、迅速地建立可视化图表。

      这书以一个故事刚开始,阐释制作可视化数据图表的基础科学方法论,及其怎样融合D3高效率、迅速地建立可视化图表。这书最先表述了数据可视化的基础内涵,及其D3的适用范围,随后从一个实际的事例下手,告知人们如何去选择适合的数据集,以哪些的方式来呈现数据,另外对SVG开展了基本埋下伏笔。在D3一部分,这书详细介绍了D3的关键定义“挑选集”与“数据联接”,另外对数据联接的好多个經典情景开展了演译,还融合D3详细介绍了制图所要把握的坐标系统、比例尺精度等基本要素。在数据载入层面,这书解读了D3能够分析的多种多样数据文件格式,及其从后端开发载入数据的多种多样方式 ,另外表述了D3动漫的制作方法,为制作互动式图表确立了基本。*后,这书表明了把握D3的不二法门,并期待阅读者可以持续实践活动、坚持不懈。本书写作风格轻松愉快、內容浅显易懂,既合适D3新手新手入门,也有利于有一定工作经验的前端工程师者迅速把握D3。

      目录

      • 1 以图叙事和 D3 1
      • 1.1 可视化,已可视 1
      • 1.2 图表赋予数据一种形式,该形式阐述了数据的内涵 2
      • 1.3 质量:内容为王 4
      • 1.4 设计:形式至上 5
      • 1.5 以图叙事 6
      • 1.6 开启 D3 7
      • 1.7 设计师为什么喜欢 D3 8
      • 1.8 程序员为什么钟爱 D3 8
      • 1.9 什么时候不该使用 D3 9
      • 1.10 D3的使用要点 9
      • 1.11所需工具 10
      • 1.12小结 11
      • 2 发掘并图解案例 13
      • 2.1 开始 13
      • 2.2 世界正在变老吗 14
      • 2.3 发现并研究数据 15
      • 2.4 打磨概念 18
      • 2.5 选择形式 19
      • 2.5.1 用柱形图展示数据 19
      • 2.5.2 用堆积柱形图展示数据 20
      • 2.5.3 用线图展示数据 22
      • 2.5.4 用饼图展示数据 23
      • 2.5.5 用条形图展示数据 25
      • 2.5.6 用多个微型条形图展示数据 26
      • 2.5.7 选图建议— —思维导图 28
      • 2.6 本书将构建的例子 30
      • 2.7 小结 31
      • 3 可缩放矢量图形 33
      • 3.1 原理一瞥 33
      • 3.2 到底什么是 SVG 33
      • 3.3 用 D3绘制圆形 34
      • 3.4 在 Web Inspector中查看 SVG 36
      • 3.5 通过 CSS改变 SVG元素的风格 37
      • 3.6 其他图形 39
      • 3.6.1 矩形 39
      • 3.6.2 圆角矩形 40
      • 3.6.3 圆形 40
      • 3.6.4 椭圆 41
      • 3.6.5 多边形 41
      • 3.6.6 线 42
      • 3.6.7 路径 42
      • 3.7 SVG文本 43
      • 3.8 SVG样式属性 46
      • 3.8.1 颜色和透明 46
      • 3.8.2 笔触属性 47
      • 3.9 绘图顺序和编组 49
      • 3.10变形 51
      • 3.11用 SVG构建条形图 53
      • 3.12小结 66
      • 4 用 D3选择集操控网页 67
      • 4.1 配置 D3 67
      • 4.2 选择元素 68
      • 4.2.1 使用 CSS选择器创建选择集 71
      • 4.2.2 从其他选择集中新建选择集 72
      • 4.2.3 将选择集赋值为变量 72
      • 4.3 通过选择集修改属性 72
      • 4.3.1 attr()的工作原理 74
      • 4.3.2 使用 attr()应用样式类和规则 76
      • 4.4 声明式的 D3 77
      • 4.5 链式方法调用 77
      • 4.5.1 在链式调用过程中新建选择集 79
      • 4.5.2 链式调用和变量赋值 80
      • 4.6 添加元素 80
      • 4.7 串在一起 82
      • 4.8 用 d3.selectAll()选中多个元素 84
      • 4.9 使用选择集制作条形图 85
      • 4.9.1 使用变量 96
      • 4.9.2 数学运算 98
      • 4.9.3 使用更好的变量 98
      • 4.9.4 为数据使用变量 99
      • 4.9.5 进行显式约束 100
      • 4.9.6 使用循环 101
      • 4.10小结 107
      • 5 数据连接:进入 109
      • 5.1 什么是数据连接 109
      • 5.2 数据连接的核心概念:进入 110
      • 5.3 进入并绑定数据 112
      • 5.4 使用数据连接制作条形图 115
      • 5.5 使用匿名函数访问绑定数据 120
      • 5.6 完成图形的剩余部分 123
      • 5.7 在对象中存储数据 123
      • 5.8 小结 129
      • 6 缩放图形并添加轴线 131
      • 6.1 线性比例尺 131
      • 6.2 灵巧地使用边距规范 137
      • 6.3 添加坐标轴 139
      • 6.4 序数比例尺和坐标轴 147
      • 6.5 小结 160
      • 7 加载并过滤外部数据 161
      • 7.1 使用人口分布数据构建图形 161
      • 7.2 D3兼容的数据格式 162
      • 7.3 创建服务器并上传数据 163
      • 7.3.1 通过命令行初始化服务器 163
      • 7.3.2 创建索引文件 164
      • 7.4 D3加载数据的方法 165
      • 7.4.1 回调方法 165
      • 7.4.2 D3如何解析 CSV表格 166
      • 7.5 处理异步请求 169
      • 7.5.1 用外部数据创建条形图 170
      • 7.5.2 优化条形图 172
      • 7.6 加载和处理大(超大)数据集 175
      • 7.7 合并内容 178
      • 7.8 小结 180
      • 8 为图形添加交互和动画效果 181
      • 8.1 数据连接:更新和退出 181
      • 8.2 交互按钮 185
      • 8.2.1 用数据连接创建按钮 186
      • 8.2.2 让按钮更方便点击 192
      • 8.3 更新图形 195
      • 8.4 添加转场动画效果 199
      • 8.5 使用键 200
      • 8.6 小结 202
      • 9 添加播放按钮 203
      • 9.1 在方法中封装更新阶段 203
      • 9.2 在页面上添加播放按钮 207
      • 9.3 点击播放 209
      • 9.4 允许用户中断播放 212
      • 9.5 小结 217
      • 10 修行靠自身 219
      • 10.1本书是学习 D3的基础 219
      • 10.2如何克服障碍 220
      • 10.3持续编码 222
      • 10.4小结 222
      • 附录 A JavaScript入门 223
      • A. JavaScript简介 223
      • A.浏览器中的 JavaScript控制台 223
      • A.基本运算、变量及数据类型 224
      • A.在页面和js文件中编写 JavaScript代码 227
      • A.数组和对象 229
      • A.方法和函数 232
      • A. if语句和 for循环 233
      • A.调试 237
      • 附录 B 整理人口分布数据 241

      学习笔记

      python可视化篇之流式数据监控的实现

      preface 流式数据的监控,以下主要是从算法的呈现出发,提供一种python的实现思路 其中: 1.python是2.X版本 2.提供两种实现思路,一是基于matplotlib的animation,一是基于matplotlib的ion 话不多说,先了解大概的效果,如下: 一、一点构思 在做此流数据输出可视化前,一直在捣鼓nupic框架,其内部HTM算法主要是一种智能的异常检测算法,是目前AI框架中垂直领域下的一股清流,但由于其实现的例子对应的流数据展示并非我想要的,故此借鉴后自己重新写了一个,主要是达到三个目的,一是展示真实数据的波动,二是展示各波动的异常得分,三是罗列异常的点。 上述的输出结构并非重点,重点是其实时更新的机……

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      本篇文章给大家带来的内容是关于Python数据可视化的四种方法介绍(附示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。 摘要:本文讲述了热图、二维密度图、蜘蛛图、树形图这四种Python数据可视化方法。 数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的一个重要组成部分。人们常常会从探索数据分析(EDA)开始,来深入了解数据,并且创建可视化确实有助于让问题更清晰和更容易理解,尤其是对于那些较大的高维度数据集。在项目结束的时候,能够以清晰的、简洁的和令人信服的方式呈现最终结果,这是非常重要的,让你的用户能够理解和明白。 你可能已经看过了我之前的……

      基于Python数据可视化利器Matplotlib,绘图入门篇,Pyplot详解

      Pyplot matplotlib.pyplot是一个命令型函数集合,它可以让我们像使用MATLAB一样使用matplotlib。pyplot中的每一个函数都会对画布图像作出相应的改变,如创建画布、在画布中创建一个绘图区、在绘图区上画几条线、给图像添加文字说明等。下面我们就通过实例代码来领略一下他的魅力。 import matplotlib.pyplot as pltplt.plot([1,2,3,4])plt.ylabel('some numbers')plt.show() 上图是我们通过plt.plot([1,2,3,4])这一行代码画出的图像,这时候有的小伙伴可能会有一个疑问,“为什么X轴的坐标轴范围是0-3,而Y轴的坐标轴围是1-4呢?” 这是因为,在我们使用plot()命令函数的时候,如果只给函数传递了一个数值列表或数组作为参数,matplotlib会……

      通过python的matplotlib包将Tensorflow数据进行可视化的方法

      使用matplotlib中的一些函数将tensorflow中的数据可视化,更加便于分析 import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size])) biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1) Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases if activation_function is None: outputs = Wx_plus_b else: outputs = activation_function(Wx_plus_b) return outputs# Make up some real datax_data = np.linspace(-1, 1, 300)[:, np.newaxis]noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape)y_data = np.square(x_data) - 0.5 + noise# define placeholder for inputs to networkxs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])# add hidden……

      以上就是本次介绍的数据可视化电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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