**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。

HTML+CSS+JS数据可视化大屏平台模板实例7-智慧建筑

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D3.js数据可视化项目[视频] 这是发布的的代码存储库。 它包含从头到尾完成视频课程所需的所有支持项目文件。 关于视频课程 如果您要创建沉浸式且有趣的数据可视化项目，那么D3.js是适合您的工具。 它简化了将任意数据绑定到文档对象模型的核心要求，然后将数据驱动的转换应用于文档。 该视频将向您展示D3.js的强大功能以及它可以处理的众多应用程序域。 在课程结束时，您将具有足够的专业知识和信心，可以使用D3.js创建任何类型的数据可视化应用程序 您将学到什么 在本地开发环境中启动并运行以创建D3.js可视化文件 掌握D3.js常规更新模式，并了解如何将其用于将数据映射到可视元素 使用D3.js创建图表，包括线条，条形图，散点图，区域，组合条形图，堆积条形图，饼图和甜甜圈 使用轴，标签，标题，图例等增强图表 使用动画突出显示数据更改 允许用户使用鼠标或触摸与数据进行交互 说明和导航 假设知识

数据可视化工具，可以提供图表，扇形，折线图等可视化形式

Rick van Gemert (s1474235) 和 Bouke Regnerus (s1475924) 的创意技术数据可视化课程的数据可视化。 Bouke 是一名智能技术学生，Rick 是一名新媒体学生。 在 D3.js ( ) 中创建。 在我们的可视化中，我们展示了自 1986 年以来在荷兰发生的地震。该地图还显示了气田和钻Kong。 使用底部的时间线，您可以选择特定范围，可视化将仅显示该范围内的地震。 条形图显示在特定震级内选定范围内发生了多少次地震。 查看此数据可视化 ( )。 ＃＃数据源 NL 石油和天然气门户网站 ( ) CBS Wijk-en Buurtkaart 2014 ( ) ###可视化来源 条形图（ ） 让我们制作一张地图 ( ) ggplot2 样式轴 ( ) 定量尺度（ ） D3 传奇 ( )

本书展示了D3数据可视化库的强大功能，并通过代码示例让读者快速熟悉D3。同时，本书收录了超过70个实际的数据可视化案例，有助于读者解决实际应用中的可视化问题。本书适合那些熟悉HTML、CSS和JavaScript的开发者。

d3.js，将获取到的数据进行处理，将不同数据可视化成各种图形，折线图，饼状图，条形等，将各个年份的数据与图形对应起来分别是受教育情况、年龄组成、性别比例和户籍比例，并且将数据与图形相结合进行交互。

python爬取疫情开始一个月数据和至今一个月的数据，将数据存储到csv文件中，搭建flask框架，使用d3进行可视化展示，展示包括动态散点图、柱状图、河流图，有动态效果，使用前请仔细查看文档

* 亮点：只根据年份的数据，自动生成每月的gdp数据，（简单修改下可实现连接后台数据） * 使用说明： * 复制表格中的数据到输入框中,点击生成数据按钮,再生成动态图表。 1.复制年份的列（不包括"年份汉字"）到时间列表； 2.复制名称的行到名称列表； 3.复制所有gdp数据到生成数据输入框中； 4.点击生成数据按钮； 5.再生成动态图表；