框架力图组件 用于3D力导向图组件。 一个A-Frame实体组件，用于使用强制定向的迭代布局在VR环境中表示图形数据结构。 使用作为基础的ThreeJS组件来管理图对象。 另请参见和独立组件版本。 API 属性 描述 默认值 json-url JSON文件的URL，可直接从中加载图形数据。 将覆盖节点的内容并链接组件属性，因此可以使用其中一个。 JSON应包含具有两个列表属性的对象： node和links 。 节点 节点对象列表。 示例： [{"id": 1, "name": "first"}, {"id": 2, "name": "second"}] [] 链接 链接对象列表。 范例： [{"source": 1, "target": 2}] [] 尺寸 在（1、2或3）上进行力模拟的尺寸数。 3 达格模式 根据图的方向性应用布局约束。 仅适用于图形结构（无周期）。 在td （自上而下）， bu （自下而上）， lr （从左至右）， rl （从右至左）， zout （从近到远）， zin （从远到近）之间进行选择）， radialout （径向向外）或radi

Tamara Munzner所著Visualization Analysis and Design(VAD)是可视化方向的经典书籍之一，理论基础比较翔实

可视化是数据描述的图形表示，旨在一目了然地揭示数据中的复杂信息。可视化的典型如纽约地铁图和人脑图。成功的可视化的美丽之处既在于其艺术设计，也在于其通过对细节的优雅展示，能够有效地产生对数据的洞察和新的理解。 　　 在本书中，20多位可视化专家包括艺术家、设计师、评论家、科学家、分析师、统计学家等，展示了他们如何在各自的学科领域内开展项目。他们共同展示了可视化所能实现的功能以及如何使用它来改变世界。在《数据可视化之美》中，你将： 　　 · 通过简单的可视化实践探索讲故事的重要性。 　　 · 了解颜色如何传达我们尚未充分意识到而大脑已经识别出的信息。 　　 · 发现我们购买的书籍和我们的交际圈如何揭示内心的自我。 　　 · 通过对民航交通的可视化探索识别航空旅行的混乱的一种方法。 　　 · 揭秘研究人员如何调查未知问题，包括从最初的草图到发表的论文。 121

R Graphics Essentials for Great Data Visualization: +200 Practical Examples You Want to Know for Data Science By 作者: Mr Alboukadel Kassambara ISBN-10 书号: 1979748101 ISBN-13 书号: 9781979748100 Edition 版本: 1 出版日期: 2017-11-14 pages 页数: 257 1 About the author 2 R Basics for Data Visualization 3 Plot One Variable 4Plot Grouped Data 5 Plot Two Continuous Variables 6 Plot Multivariate Continuous Data 7 Visualizing Multivariate Categorical Data 8 Plot Time Series Data 9 Facets:Multi-Panels GGPlot 10 Arrange Multiple GGPlot on One Page 11 Customize GGPlot References

Data visualization is one of the most important part of data science. Many books and courses present a catalogue of graphics but they don't teach you which charts to use according to the type of the data. In this book, we start by presenting the key graphic systems and packages available in R, including R base graphs, lattice and ggplot2 plotting systems. Next, we provide more than 200 practical examples to create great graphics for the right data using either the ggplot2 package and extensions or the traditional R graphics. With this book, you 'll learn: - How to quickly create beautiful graphics using ggplot2 packages - How to properly customize and annotate the plots - Type of graphics for visualizing categorical and continuous variables - How to add automatically p-values to box plots, bar plots and alternatives - How to add marginal density plots and correlation coefficients to scatter plots - Key methods for analyzing and visualizing multivariate data - R functions and packages for plotting time series data - How to combine multiple plots on one page to create production-quality figures.

2017年的新书呀，D3 4.x以及ES2017!! 2017年的新书呀，D3 4.x以及ES2017!!

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