图说D3：数据可视化利器从入门到进阶

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……

Python实现数据可视化看如何监控你的爬虫状态【推荐】

今天主要是来说一下怎么可视化来监控你的爬虫的状态。 相信大家在跑爬虫的过程中，也会好奇自己养的爬虫一分钟可以爬多少页面，多大的数据量，当然查询的方式多种多样。今天我来讲一种可视化的方法。 关于爬虫数据在mongodb里的版本我写了一个可以热更新配置的版本，即添加了新的爬虫配置以后，不用重启程序，即可获取刚刚添加的爬虫的状态数据。 1.成品图 这个是监控服务器网速的最后成果，显示的是下载与上传的网速，单位为M。爬虫的原理都是一样的，只不过将数据存到InfluxDB的方式不一样而已， 如下图。 可以实现对爬虫数量，增量，大小，大小增量的实时监控。 2. 环境 InfluxDb ，是目……

Python数据可视化的四种方法介绍（附示例）

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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