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D3.js与Neo4j的查询和展示演示。

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简介:
鉴于目前网络上关于d3+neo4j整合资源的稀缺性,经过对大量代码示例和案例的初步调研,发现其中大部分仅为测试用例的演示,且一些在线学习资源的视频价格甚至高达数百元。为了提供一个起点,这里首先呈现一个简化的示例,该示例旨在从图数据库中检索数据,并利用d3进行可视化展示。完成项目运行后,可以通过访问http://localhost:8081/kg/index1来观察查询结果所呈现的图结构。我们期望此资源能够为学习d3和neo4j的用户提供一定的帮助,并且后续将持续补充更多d3相关的学习内容。

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客服
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  • D3Neo4j
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    本示例演示了如何利用D3.js和Neo4j技术进行数据可视化查询与展现,结合二者优势实现高效的数据分析与呈现。 由于目前网上关于D3与Neo4j整合的资源非常有限,并且大多数代码示例仅用于展示测试数据,在某些平台上甚至可以看到收费高达六七百元的学习视频。在这里,我提供一个简单的演示项目:从图数据库查询数据并在页面上使用D3进行可视化展示。运行该项目后访问 http://localhost:8081/kg/index1 即可看到查询的图结构,希望这对学习D3和Neo4j的人有所帮助。后续我会继续更新有关D3的学习资料。
  • Neo4j图数据可视化:结合SpringBootD3.js
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    本文介绍如何使用Spring Boot和D3.js技术栈实现Neo4j图数据库的数据可视化。通过具体案例演示其操作流程及优化方法。 Neo4j图数据可视化 使用Neo4j进行图形数据库的数据存储是通过节点、关系以及属性来实现的。与RDBMS以表的形式(即“行”、“列”)存储数据不同,GDBMS采用的是图形形式来进行数据储存。 启动并安装Neo4j社区版本后可以开始操作。 将需要导入的数据文件放置于neo4j目录下的import文件夹中。这些文件包括节点信息和关系信息的csv格式文档。 为了创建Node节点,使用如下命令(假设存在名为node.csv的CSV文档): ``` load csv from file:///node.csv as line create(n:Node{name:line[0]}) return n ``` 对于导入Node之间的contradion关系,则需要另一个CSV文件(例如 contradiction.csv),并执行相应的导入脚本。
  • Vue-D3例:利用Vue.jsD3.js绘制图表
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    本项目展示了如何结合使用Vue.js与D3.js来创建动态、交互式的数据可视化图表。通过一系列具体实例,帮助开发者掌握这两种技术框架协同工作的技巧和方法。 d3-demo 是一个 Vue.js 项目 构建设置: - 安装依赖:`npm install` - 使用热更新在 `localhost:8080` 运行开发环境:`npm run dev` - 构建生产版本并进行压缩:`npm run build` - 构建生产版本并且查看打包分析报告:`npm run build --report` - 运行单元测试:`npm run unit` - 执行所有测试:`npm test` 有关工作原理的详细说明,请参考相关文档。
  • D3.js-Examples:这是D3.js书籍中一些代码
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    D3.js-Examples 是一本关于D3.js的数据驱动文档编程库教程书中精选出的部分代码案例集合,用于直观地展示其强大功能和灵活性。 这只是D3.js书籍中的代码示例集(参考)。演示包括其他例子:创建图形、直方图指示g。使用.classed()方法以及d3.max建立图表条形图散点图(或气泡图)折线图面积图。 缩放类型包括: - .scaleLinear() - .scaleOrdinal() - .scaleBand() - .scaleQuantize() - .scaleQuantile() 转场和转换能够提升互动性和动画效果,例如使用.transition()方法应用过渡。期间可以设置延迟时间,.ease(d3.easeBounce)用于控制过渡的速度。
  • 利用Neo4j、SpringBoot、Vue及D3.js知识图谱创建技术探讨
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    本简介探讨了运用Neo4j图形数据库、Spring Boot框架、Vue前端框架和D3.js数据可视化库来构建知识图谱的技术方法,详细解析了从数据建模到界面呈现的全过程。 知识图谱是一种结构化的数据表示方式,用于存储、管理和理解复杂的数据关系。在这个项目中,我们结合了Neo4j数据库、Spring Boot后端框架、Vue.js前端库以及d3.js数据可视化库来构建和展示知识图谱。 **Neo4j** 是一个高性能的图形数据库,特别适用于处理具有图形结构的数据。在知识图谱中,每个节点代表实体(如人、地点或事件),而边则表示这些实体之间的关系(例如“朋友”、“工作”等)。Neo4j提供Cypher查询语言来方便地进行数据查询和操作。 **Spring Boot** 是一个简化了初始搭建及开发过程的框架。在这个项目中,它作为后端服务处理前端的HTTP请求,并与Neo4j数据库交互执行增删改查等操作。通过使用Spring Data Neo4j模块,可以轻松集成Neo4j并编写相应的Repository接口来以图形化方式管理数据。 **Vue.js** 是一个轻量级的JavaScript框架用于构建用户界面。它的响应式系统使得数据模型和视图保持同步,非常适合动态的数据驱动应用开发。在这个项目中,它被用来创建前端界面、展示知识图谱以及处理用户的交互操作(如新增节点、编辑关系及导出图片)。 **d3.js** 是一个强大的数据可视化库,允许开发者直接操作DOM来构建复杂的视觉效果。在本项目的知识图谱部分,使用d3.js进行图形渲染和互动,根据接收的节点与关系信息绘制图表,并支持动态更新(如改变节点颜色、大小以及拖动等)。 具体功能实现包括: 1. **新增节点和关系**:用户可以通过前端界面输入新数据发送请求到后端服务,由Spring Boot调用Neo4j API创建新的实体及关联。 2. **编辑与删除操作**:允许用户选择并修改已有的节点或边的信息;同时支持通过后台执行相应的命令来移除特定的实体和关系。 3. **动态调整外观属性**:d3.js可以根据节点的不同特征(如类型、重要性等)自动改变其颜色及大小,以提供视觉上的区分效果。 4. **导出为图片格式**:前端可以调用浏览器截图API捕捉当前视口内的图谱画面并生成图像文件供用户下载。 5. **CSV导入与导出功能**:支持从CSV文件中读取节点和边的数据,并允许将整个知识图谱数据集转换成同样的形式以进行备份或进一步分析。 6. **添加图片及富文本信息**:每个实体可以关联额外的多媒体内容(如图像)以及丰富的文字描述,增强展示效果的同时提供更多细节。 7. **支持多类型关系定义**:允许在两个节点间建立多种不同类型的连接,这有助于更好地模拟现实世界中的复杂情况。 通过这种方式整合各种技术手段,该项目成功实现了知识图谱的有效构建和可视化,并提供了广泛的交互功能以帮助用户理解和探索复杂的关联结构。
  • D3.js-Tip: D3.js工具提
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    D3.js-Tip是一款专为D3.js设计的轻量级工具提示插件,它简化了数据可视化中的交互体验,使开发者能够轻松创建美观且功能丰富的图表和图形。 在D3.js中创建工具提示:Maria Cristina Di Termine撰写于2015年5月 当鼠标悬停在视图的特定元素上时出现的信息被称为“工具提示”,也有人称其为“悬停框”、“信息提示”或“提示”。这是一种展示信息的有效方式,同时也可能成为项目中的时尚元素。我将向您介绍如何在我的D3.js项目中制作这样的工具提示。 首先,创建了一个关于一个简单参数的通用条形图:巧克力。这个图表有两个值:牛奶百分比(Y轴)和可可百分比(X轴)。最终,我会得到四种不同口味的巧克力棒!我需要为每种巧克力棒指定名称,例如“lightchoco”、“milkchoco”等,并在工具提示中显示这些名称以及可能额外添加图片。 接下来,在有了条形图之后就可以创建工具提示了。
  • VueNeo4j可视化:利用D3Vue进行数据-源码
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    本项目结合了Vue框架与Neo4j数据库,采用D3库实现复杂的数据可视化效果。通过源代码提供了一个前端解决方案,用于高效地展现图形化信息结构。 安装Neo4j Vue的步骤如下: 1. 克隆或下载该库到本地。 2. 下载并安装neo4j到本地,并启动服务。 3. 进入工程根目录,输入命令`npm run update`导入所需的npm包。 4. 使用命令`npm run dev`启动项目,默认端口为8081。 登录信息如下: - 网址:bolt://localhost - 用户名:neo4j - 密码:请使用实际密码 完成上述步骤后,通过在浏览器中输入地址http://localhost:8081来访问服务。项目结构包括一个入口页面`index.html`, 开发服务器热重载脚本 `dev-client.js`, 运行本地开发服务器的脚本 `dev-server.js` 以及构建相关的工具函数文件 `utils.js`.
  • D3例:使用D3.js绘制图表
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    本示例展示了如何利用D3.js创建动态且交互式的数据可视化图表,包括基本图形和高级动画效果。适合初学者学习D3.js绘图技巧。 启动 `npm install` 和 `npm start` 后访问 http://localhost:8888/ 。文档包括以下内容: - 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) - 力导图 (force) - 河流图 (riverChart) - 桑基图 (sanKeyChart) - 仪表盘图表(gauge) - 旭日图(sunburst) - 盒须图(boxplot) - 热力图(heatMap) - 关系图(graph) 整理不易,希望您能点赞支持。
  • 数据库中多表嵌套(含子)实例
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    本教程通过具体示例讲解数据库中的多表查询和嵌套查询技巧,包括如何使用子查询来实现复杂的数据检索操作。 以下是简化后的数据库查询示例: 1. 使用FROM子句进行多表连接查询: ```sql SELECT kjbdsjk.编号, kjbdsjk.姓名, kjbdsjk.职业, duobiao.收入 FROM kjbdsjk, duobiao WHERE kjbdsjk.编号 = duobiao.编号 AND duobiao.收入 > 3000; ``` 2. 使用UNION运算符合并多个结果集: ```sql SELECT 编号, 姓名, 年龄 FROM kjbdsjk UNION SELECT 编号, 姓名, 年龄 FROM shuzcx; ``` 3. 简单的嵌套查询: ```sql SELECT * FROM kjbdsjk WHERE 姓名 IN (SELECT 姓名 FROM duobiao WHERE 奖金 >= 1000); ``` 4. 复杂的嵌套查询: ```sql SELECT * FROM duobiao WHERE YEAR(日期) = 2006 AND MONTH(日期) = 5 AND 姓名 IN (SELECT 负责人 FROM bumenbiao WHERE 负责人在kjbdsjk中姓名的年龄>20) ORDER BY 编号; ``` 5. 使用子查询作为派生表: ```sql SELECT 年龄, COUNT(*) AS 相同年龄 FROM (SELECT TOP 10 年龄 FROM kjbdsjk ORDER BY 编号) t GROUP BY 年龄; ``` 6. 在表达式中使用子查询: ```sql SELECT 职业, AVG(年龄) AS 平均年龄 FROM (SELECT 职业, AVG(年龄) AS 平均年龄 FROM kjbdsjk GROUP BY 职业) t WHERE 平均年龄 > 20; ``` 7. 在UPDATE语句中使用子查询: ```sql UPDATE kjbdsjk SET 工资 = 工资 + 1000 WHERE 工资 IN (SELECT 工资 FROM kjbdsjk WHERE 工资 > +stredit+); ``` 以上SQL语句展示了如何执行数据库中的复杂查询操作,包括连接不同表、合并结果集以及使用子查询来优化数据处理。
  • 基于PythonVueNeo4j项目
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    本项目利用Python与Vue.js技术栈,构建了一个直观的数据可视化平台,旨在展示Neo4j图数据库的强大功能及其在复杂关系型数据处理中的应用优势。 该项目是一个使用Python作为后端语言和Vue作为前端框架的Neo4j演示项目。主要功能包括整合基本的Neo4j接口以及实现基础的前端交互。此项目非正式交付,旨在作者个人学习过程中进行简单的实践输出。