Britecharts 是一个基于 D3.js v4 的可重用图表库，允许简单直观地使用可以组合在一起的图表和组件来创建令人惊叹的可视化。
Britecharts 的组件已经在 ES2015 中写入，因此它们有经过全面测试。
主要特性：
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可重用性
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组合性
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经过充分测试
用法
Britecharts 的典型用法包括使用简单的 API 创建一个图表，然后将其呈现在先前已应用数据的容器上。代码如下所示：
barChart .width(500) .height(300); barContainer.datum(dataset).call(barChart);
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目前想要的效果是根据数据绘制散点图，鼠标框选得到选中的数据 纯d3的案例: https://observablehq.com/@d3/brushable-scatterplot-matrix 但d3太复杂了，看了几个库: vega-lite，Observable Plot，没找到交互方面的介绍，有推荐吗？ 谢谢
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根据本·施耐德曼（Ben Shneiderman）的分类，信息可视化的数据分为：一维数据、二维数据、三维数据、多维数据、时态数据、层次数据和网络数据。大数据可视化研究的领域主要包含：多维数据、时态数据、层次数据和网络数据。 时态数据的可视化 时间数据广泛存在于不同的应用中，例如医疗记录、项目管理或历史介绍。数据集中的每一项包含时间信息，如开始和结束时间。用户潜在的需求是搜索在某些事件或时刻之间、之
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数据可视化工具 JS 库: d3 sigmajs **部件 & 组件:</h5> Chart.js C3.js Google Charts chartist-jsj amCharts [$] Highcharts [Non-commercial free to $] FusionCharts [$] ZingChart [free to $] Epoch 服务: Datawrapper infog
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在侧边导航栏点击 Visualize 开始视化您的数据。 Visualize 工具能让您通过多种方式浏览您的数据。例如：我们使用饼图这个重要的可视化控件来查看银行账户样本数据中的账户余额。点击屏幕中间的 Create a visualization 蓝色按钮开始。 有很多种可视化控件可供选择。我们点击其中一个名为 Pie 的。 您可以为已保存的搜索建立可视化效果，或者输入新的搜索条件。使用后者时，
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数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。 热力图 散点图 动画要素图 高效率点图层 ECharts Mapv OSM Buildings
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在我们开始的我们的可视化的之旅之前，需要简单的介绍一些数据分析工具，我们的数据可视化的任务也是建立在数据分析的基础之上。Python 的主要数据分析工具如下所示： Numpy：这个是数据计算的工具，主要用来进行矩阵的运算，矢量运算等等。 Scipy：科学计算函数库，主要用在学术领域，主要包含线性代数模块，信号与图像处理模块，统计学模块等等。 Sympy：数学符号计算库 Pandas：包含了 num
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我想要一个显示阿尔巴尼亚2000年所有疾病数量的柱状图。 我试过了，但我得不到我想要的。
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数据可视化在数据科学中起着非常重要的作用。 我们可以将数据可视化视为数据科学的一个模块。 数据科学不仅包括构建预测模型。 它包括对模型的解释，并使用它们来理解数据和做出决策。 数据可视化是以最令人信服的方式呈现数据的不可或缺的一部分。 从数据科学的角度来看，数据可视化是一个突出的特征，它显示了变化和趋势。 考虑以下有效数据可视化指南 - 按常规比例定位数据。 与圆形和正方形相比，使用条形更有效。