**正文** 《d3.js 数据可视化实战手册随书源码》是学习数据可视化的宝贵资料，其中包含了丰富的实例代码和实践经验。d3.js，全称Data-Driven Documents，是由Mike Bostock创建的一个强大的JavaScript库，它使得在网页上创建交互式、基于数据的视觉表示变得容易。本资源的核心价值在于其提供了实际操作中的示例，帮助读者深入理解和应用d3.js。 d3.js的强大之处在于它的灵活性和可扩展性，允许开发者直接操作DOM（文档对象模型）并结合SVG（可缩放矢量图形）或HTML元素来创建复杂的可视化图表。通过利用数据绑定（data binding）和转换（transitions）等核心概念，d3.js可以实现从简单的条形图到复杂的网络图的构建。 在《d3.js 数据可视化实战手册随书源码》中，你可以期待以下几个关键知识点的学习： 1. **数据绑定**：理解如何将数据与DOM元素关联，这是d3.js的基础。通过`d3.select()`和`d3.selectAll()`选择元素，然后使用`.data()`方法将数据绑定到这些元素，实现数据驱动的更新。 2. **SVG图形绘制**：d3.js广泛使用SVG进行矢量图形绘制，包括点、线、路径、矩形等基本元素，以及更复杂的形状如圆弧和曲线。通过掌握这些基本图形的创建，你可以构建出各种图表。 3. ** scales**：d3.js的尺度（scales）是将数据值映射到视觉属性的关键工具，如将数字数据转换为屏幕上的像素位置。这包括线性、对数、时间尺度等，有助于数据的可视化呈现。 4. **axes**：轴是可视化中的重要组成部分，d3.js提供了强大的轴生成器，可以自定义轴的样式、刻度和标签，用于清晰地展示数据的维度。 5. **布局和几何变换**：d3.js的布局（layouts）模块提供了一组预定义的算法，如力导向图布局、树状图布局等，帮助组织和排列复杂的数据结构。此外，还有各种几何变换，如旋转、平移和缩放，用于增强交互性。 6. **过渡和动画**：d3.js的过渡功能使得可视化具有动态效果，可以平滑地更新视图，增加用户的沉浸感。通过控制过渡的持续时间和延迟，可以实现优雅的数据更新。 7. **事件处理**：d3.js允许你监听和响应用户交互，例如点击、鼠标移动等，使得图表具有响应式和交互性。 8. **颜色管理**：理解如何使用色彩表达数据，包括颜色选择器、颜色映射和渐变，可以提升数据可视化的可读性和吸引力。 9. **自定义组件**：通过组合和扩展d3.js的基本元素，可以创建个性化的可视化组件，满足特定的项目需求。 10. **数据加载和处理**：学习如何从CSV、JSON等数据源加载数据，并使用d3.js的内置函数进行数据清洗和预处理。 通过这个实战手册的源码，你可以逐步学习和实践这些知识点，加深对d3.js的理解，并提升数据可视化的技能。无论是初学者还是有经验的开发者，都能从中受益，将理论知识转化为实际操作能力。

连线动画图 编辑器 效果如上图所示。 本项目使用主要d3.jsv4制作，分两部分，一个是实际展示的连线动画图，另一个是管理人员使用鼠标编辑连线的页面。对于d3.js如何引入图片，如何画线等基础功能，这里就不再介绍了，大家可以找一些入门文章看一下。这里主要介绍一下重点问题。 1.连线动画图 此图的主要功能是每隔给定时间，通过ajax请求后台数据，并根据返回的数据动态改变每个图片下方的数值，动态改变连线上的动画流动方向和是否流动。 首先，确定图表中需要配置的内容，如各图片存储位置，连线和动画颜色，图片和连线的坐标等。这些数据需要在html中进行配置，最好写成object对象，赋值给我们自

在canvas中使用d3.js。虽然d3.js声称支持了canvas，可是并没有提供实例代码，这个文档可以让你一目了然。

Create and publish your own interactive data visualization projects on the web—even if you have little or no experience with data visualization or web development. It’s inspiring and fun with this friendly, accessible, and practical hands-on introduction. This fully updated and expanded second edition takes you through the fundamental concepts and methods of D3, the most powerful JavaScript library for expressing data visually in a web browser. Ideal for designers with no coding experience, reporters exploring data journalism, and anyone who wants to visualize and share data, this step-by-step guide will also help you expand your web programming skills by teaching you the basics of HTML, CSS, JavaScript, and SVG. Learn D3 4.x—the latest D3 version—with downloadable code and over 140 examples Create bar charts, scatter plots, pie charts, stacked bar charts, and force-directed graphs Use smooth, animated transitions to show changes in your data Introduce interactivity to help users explore your data Create custom geographic maps with panning, zooming, labels, and tooltips Walk through the creation of a complete visualization project, from start to finish Explore inspiring case studies with nine accomplished designers talking about their D3-based projects

数据可视化 基于D3.js构建的数据可视化示例集合。 目前包括： toptwenty ：一种从 CSV 文件集合中提供多个“前 20 个”列表的简单方法。 允许动态更改列表的主题和列表的元素数量。 包括翻转文本以获取更多信息。 wordlcoud ：一种从节点和有向边的数据集创建交互式 wordcloud 的简单方法。 允许拖动以更改布局并双击以突出显示连接的组件。 toptwenty.js 从输入数据轻松创建交互式 SVG，显示多个“前 20”列表。 最终用户可以单击更改显示的条数或显示的数据。 可以接受任意数量的数据集。 用法： 在您的页面中包含toptwenty.js ，然后使用以下语法调用toptwenty ： toptwenty ( svg_id , h , w , font_family , n

航班延误可视化 使用 d3.js 和 dc.js 对图表进行实验。 。

d3 折线图 一个 d3.js 库，可帮助您轻松绘制折线图。 如何使用它 包括d3.js , d3-line-char.js < script type = "text/javascript" src = "./d3.js" charset = "utf-8" > < / script > < script type = "text/javascript" src = "./d3-line-chart.js" charset = "utf-8" > < / script > 绘制图形的最简单方法 var data = { name : 'series' , values : [ { x : 1 , y : 2 } , { x : 2 , y : 4 } , { x : 3 , y : 3 } ] } ; new LineChart ( ) . for ( [ data

交互式 d3-barGraph 此 d3 条形图代表了 1990 年至 2013 年印度和美国的死亡率。数据来源：联合国人口司的世界人口展望 特征： 有吸引力的 d3 条形图 沿图形轴的网格线 使用多个 TSV 数据源文件 悬停时的交互式工具提示 缩放/格式化轴 路径转换 注释良好的代码以供将来参考

启动 how to use npm install npm start 访问 http://localhost:8888/ 文档 Doc 简单的D3图表示例(整理不易，点个star，这次一定) 直方图 (barChart) 散点图 (scatterChart) 折线图 (lineChart) 饼图 (pieChart) 雷达图 (radarChart) 矩形树状图 (treeMapChart) 树图 (treeChart) 封闭图 (enclosureChart) 漏斗图 (funnelChart) 地图 (map) 力图 (force) 河流图 (riverChart) 桑基图 (sanKeyChart) 仪表图 (gauge) 旭日图 (sunburst) 盒须图 (boxplot) 热力图 (heatMap) 关系图 (graph)

Darpa-xdata 作业数据集可视化 该项目是学术项目的一部分。 以下是任务： 通过公司、工作类型、工资等各种属性，在地理空间和时间上可视化职位发布。 根据职位发布可视化公司如何随时间变化。 它们是否在地理上增长？ 进入新域名是为了赚钱吗？ 提供整个南美洲的企业分布图。 有领土吗？ 绘制和分析不同工作类别的季节性趋势。 安装 您需要使用 maven 构建项目： cd jobs mvn clean package cp target\jobs.war 将 war 文件部署到 java web 容器 - tomcat、jetty 等 该数据集包含许多国家/地区的 190 万个招聘信息。 下面的地图以紫色显示了包含招聘信息的所有国家/地区。