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D3图表展示美国地图数据。

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简介：
利用地图数据，我们设计了一种可视化方案，旨在清晰地呈现不同州际的生产力差异，以及各城市的人口规模。 这种可视化工具能够为用户提供一个强大的分析平台，帮助他们深入了解并评估那些生产力水平较高（或较低）的州所包含的大城市的人口数量之间的关联性。

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  • D3 美国地图数据可视化
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    D3美国地图数据可视化项目利用D3.js库将美国地理信息与各种统计数据结合，创造出动态且交互性强的地图展示效果，使用户能够直观地探索和理解复杂的数据关系。 基于地图信息设计可视化方案，能够展示不同州的生产力高低以及一些城市的人口数量。该方案为用户提供了分析哪些州生产力较高（或较低）及其所在大城市人口之间关系的工具。
     
  • D3 Visualization - Choropleth Map: 美国Choropleth地图的D3可视化仓库
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    本项目是使用D3.js技术创建美国地区Choropleth地图的可视化工具库，致力于提供丰富详尽的数据展示解决方案。 D3美国的Choropleth地图使用不同颜色表示特定区域25岁以上人口中拥有学士学位或更高学历的比例。此可视化工具结合了JavaScript、HTML和CSS，并从JSON API获取数据。您可以在CodePen.io上查看相关的代码示例。
     
  • D3网络图形：利用D3力导向图展示美国参议院议员间的关系
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    本作品运用D3.js库中的力导向布局算法，生动展现了美国参议院议员之间的关系网，通过视觉化手段揭示复杂的政治联系。 使用D3力导向图来形象化美国参议院议员之间的关系的步骤如下：第一步是利用FORMATTER准备供D3使用的CSV数据；第二步是在回调函数（d3.csv的第三个参数）中，根据格式化的“节点”数据创建链接，这些链接基于参议员所在的委员会，在成员的名字上进行源和目标值设置。共有1021个这样的链接。第三步是显示以圆代表节点、线表示连接关系的图；第四步是使链接可拖动（通过startDrag、drag、endDrag函数实现）；第五步是在图表中添加工具提示，以便用户能够获取更多信息。
     
  • Vue-D3示例：利用Vue.js和D3.js绘制图表的展示
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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。
     
  • 使用D3加载JSON文件来绘制美国地图
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    本教程将指导您如何利用D3.js库读取并展示JSON格式数据，进而创建一幅精美的美国地图。通过简单的步骤，学习如何动态地添加地理信息可视化元素到网页中。 使用D3加载JSON数据，并通过调用D3的方法来绘制美国地图。
     
  • 美国USA地图矢量数据SHP.zip
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    本资源提供详细的美国地理信息矢量数据，格式为SHP，适用于GIS软件和地图绘制项目。包含各州边界及主要城市位置等详细信息。 美国地图矢量数据shp文件提供了精确到县（county）级别的地理信息。
     
  • Neo4j图数据可视化展示：结合SpringBoot与D3.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。
     
  • echarts+安徽地图+数据展示
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    本项目利用ECharts结合安徽省地理信息，实现高效、美观的数据可视化展示，便于用户深入了解安徽省各项统计数据和地域分布情况。 最新版本的安徽省地图结合ECharts展示各地市数据，可以根据个人喜好进行调整。
     
  • D3示例：使用D3.js绘制的图表
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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。
     
  • D3可视化：D3奥运数据互动世界地图
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    本作品利用D3.js库创建了一个交互式的世界地图，聚焦于奥运会数据的动态展示和分析，让观众能够直观地探索全球体育赛事趋势。 奥运奖牌分布图D3世界地图是基于D3（v4）版本的世界动画地形图。该解决方案允许用户更改颜色和年份以更好地理解数据。 主要功能包括： - 更改地图上的颜色。 - 根据所选日期更新相关数据的地图显示。 - 鼠标悬停在某个国家上可以查看其详细信息。 - 突出展示当年获得最多金牌、银牌和铜牌的国家。 该图表帮助回答以下问题： - 每个国家获得了多少枚金牌？ - 各国分别有多少枚银牌？ - 哪些国家获取了最多的铜牌数量？ - 谁是拥有最高数量金牌的国家？ - 那个国家在获得银牌方面领先于其他国家？ - 在奥运会中，哪个地区或国家持续占据主导地位？