动态可视化 数据可视化之魅D3,Processing,pandas数据分析,科学计算包Numpy,可视化包Matplotlib,Matlab语言可视化的工作,Matlab没有指针和引用是个大问题

D3.js入门指南

什么是D3?
D3是指数据驱动文档(Data-Driven Documents),
根据D3的官方定义:

D3.js是一个JavaScript库,它可以通过数据来操作文档。
D3可以通过使用HTML、SVG和CSS把数据鲜活形象地展现出来。D3严格遵循Web标准,
因而可以让你的程序轻松兼容现代主流浏览器并避免对特定框架的依赖。
同时,它提供了强大的可视化组件,可以让使用者以数据驱动的方式去操作DOM。

D3是这样一个特殊的JavaScript库,它利用现有的Web标准,通过更简单的(数据驱动)方式来制作炫目的可视化效果。D3.js由Mike Bostock
http://bost.ocks. org/mike/制作

搭建环境

我们先要下载D3.js。

1.
我们可以在http://d3js.org/下载最新版本的D3.js,
也可以在https://github. com/mbostock/d3/tags下载之前的版本。

另外,如果你对开发中的最新D3版本感兴趣,可以fork以下的代码库https://github.com/mbostock/d3。

2.
下载并且解压缩后,我们得到了3个文件:d3.v3.js、d3.v3.min.js和许可证文件。

在开发过程中,建议使用d3.v3.js,它可以帮你深入到D3库中跟踪调试JavaScript代码。把d3.v3.js和新建的index.html放在同一个文件夹里,index.html应该包含下面的代码

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http://python.jobbole.com/category/guide/

2. 动态可视化 艺术家的可视化工具Processing

什么是Processing
Processing是一门用来生成图片、动画和交互软件的编程语言
非常简单,不只是程序猿,设计狮、艺术僧也在使用!

下载和安装
https://processing.org/download/

Processing基础
软件界面:工具栏、文本编辑器、控制台

常用函数:
setup()和draw()
size()
frameRate()
point(),line(),rect(),ellipse()
background(),fill(),stroke()
smooth()

变量(int、float、String)

运算符、判断、循环

一些常量:mouseX,mouseY,pmouseX,pmouseY,mousePressed,mouseButton

多媒体:图片、字体

函数、对象(class,构造函数、成员变量、成员函数)、数组

对数据爬取、数据分析、数据挖掘、数据可视化感兴趣,希望自主实现一些数据项目和应用的同学
课程概述
干货分享,以星战系列电影为例,完整地介绍和演示,如何进行数据爬取、清洗、存储、分析和丰富的可视化

项目展示页面:http://zhanghonglun.cn/starwars/

掌握本课程之后,可以重复独立地完成其他数据分析项目,进行炫酷的可视化和展示,积累项目经验和提升个人能力

时间: 2024-12-29 06:39:00

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d3可视化实战02:理解d3数据驱动的真正含义

前文中已经提到,SVG从诞生之初起就可以非常方便地使用javascript脚本语言来进行其DOM对象的控制.当然,控制的方法有很多,有直接控制SVG对象的方法,例如使用原生js:有帮你封装一下图形接口再进行直接控制的js类库,如 Raphaël.但是正如我在第一篇文章中所说,d3作为一个中间型类库还能脱颖而出的重要原因,在于它突破了其他类库的那种直接控制表现层的机制,而采用了对于web图形处理领域较为新颖的数据驱动机制(2011),并获得了极大的成功. 数据驱动的历史 数据驱动编程并不是一个新鲜

可视化数据matplotlib之安装与简单折线图

matplotlib是一个可视化数据的模块,安装前需要先安装Visual Studio Community:然后去https://pypi.python.org/pypi上查找matplotlib并下载:最后安装:python -m pip install matplotlib-2.0.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl: (安装过程中需要联网下载相关模块) 本例使用matplotlib模块画简单的折线图: 1 from matplotlib import pyplot 2 f

[Python] Python 学习 - 可视化数据操作(一)

Python 学习 - 可视化数据操作(一) GitHub:https://github.com/liqingwen2015/my_data_view 目录 折线图 散点图 随机漫步 骰子点数概率 文件目录 折线图 cube_squares.py import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(1, 5000)) y_values=[pow(x, 3) for x in x_values] plt.scatter(x_values, y_v

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Plotly(在线可视化数据制作)

插件介绍: 相比传统的文字图表来说,可视化数据可以帮助用户更方便地进行数据分析,能更加直观的查看.处理.开发和应用.Plotly是一款在线制作可视化数据的工具,它可以为你提供制图和分析等服务,支持任何格式,比如Excle电子表格.TSV.Matlab.CSV.MS Access等众多格式,同时你可以使用线图.条形图.热图.箱线图或更多. 使用说明: 将Plotly(在线可视化数据制作)添加至chrome,并在扩展器中启动它. 功能介绍: -从文件中导入数据,Dropbox和谷歌驱动器.-分析数据

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Charted 是一个让数据自动生成可视化图表的工具.只需要提供一个数据文件的链接,它就能返回一个美丽的,可共享的图表.Charted 不会存储任何数据.它只是获取和让链接提供的数据可视化. 在线演示      插件下载 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果[附源码] 分享35个让人惊讶的 CSS3 动画效果演示 十分惊艳的8个 HTML5 & JavaScript 特效 Web 开发中很实用的10个效果[源码下载] 12款经典的白富美型 jQuery 图片轮播插件 本

13.5 使用 Excel 可视化数据

F# 为我们提供了几乎无限数量的可视化数据的方法,可以使用标准的 .NET 库,比如 Windows Forms 或 WPF,也可以使用 DirectX 实现复杂的可视化,或者,使用已有的 .NET 库,自己创建可视化.在本章,我们的方法稍有不同,将使用 Excel 表现数据.你将发现,这是相对容易做到的,因为可以使用 .NET 的编程接口(API)访问Excel:使用 Excel 还有其他好处.有些操作使用 GUI 更容易实现,因此,获得数据以后,就可以在 Excel 中进行最终的处理.此外,

【Visual Studio 扩展工具】使用 ComponentOne迷你图控件,进行可视化数据趋势分析

概述 迷你图 —— Sparklines是迷你的轻量级图表,有助于快速可视化数据. 它们是由数据可视化传奇人物Edward Tufte发明的,他将其描述为“数据密集,设计简单,字节大小的图形.”虽然迷你图不包含传统图表中的许多元素(如轴和坐标), 基于它们的简单性,它们可以比其他图表类型更具信息性. 由于其紧凑的尺寸,迷你图可以轻松嵌入数据网格或仪表板中,以显示一系列价值观的趋势,例如销售数据.天气或股票市场. Sparklines in FlexGrid 将迷你图用于数据网格是很常见的,因为它