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D3-DAG:用于展示有向无环图的布局算法

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简介:
D3-DAG是一种专为展示有向无环图设计的高效布局算法。它利用了D3.js强大的数据驱动可视化能力,能够清晰地展现复杂的层级结构和节点关系,适用于多种应用场景如项目管理、流程分析等。 d3-dag 是一个处理有向无环图(DAG)的数据结构模块,在数据集不是树状但具有层次关系的情况下非常有用,例如遗传数据分析场景中。与 d3-hierarchy 不同,它专门设计来满足这类复杂需求。 该库的早期版本试图模仿 d3-hierarchy 的 API 设计,而新版本则采用了现代 JavaScript 语法和约定进行重构,并在此基础上进行了扩展以适应更广泛的应用场景。 使用示例包括: - 尝试不同的 Sugiyama 布局算法并测试在不同数据集上的效果。 - 调整拓扑布局来查看对各种数据结构的影响。 - 展现如何简单地绘制带有箭头的边,尽管可能不够精确但能很好地展示 d3-dag 的功能。 - 用 d3-dag 渲染一个可以扩展的家庭谱系图。 安装方法: 可以通过 npm 或 yarn 安装此模块: ``` npm i d3-dag yarn add d3-dag ```

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  • D3-DAG
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    D3-DAG是一种专为展示有向无环图设计的高效布局算法。它利用了D3.js强大的数据驱动可视化能力,能够清晰地展现复杂的层级结构和节点关系,适用于多种应用场景如项目管理、流程分析等。 d3-dag 是一个处理有向无环图(DAG)的数据结构模块,在数据集不是树状但具有层次关系的情况下非常有用,例如遗传数据分析场景中。与 d3-hierarchy 不同,它专门设计来满足这类复杂需求。 该库的早期版本试图模仿 d3-hierarchy 的 API 设计,而新版本则采用了现代 JavaScript 语法和约定进行重构,并在此基础上进行了扩展以适应更广泛的应用场景。 使用示例包括: - 尝试不同的 Sugiyama 布局算法并测试在不同数据集上的效果。 - 调整拓扑布局来查看对各种数据结构的影响。 - 展现如何简单地绘制带有箭头的边,尽管可能不够精确但能很好地展示 d3-dag 的功能。 - 用 d3-dag 渲染一个可以扩展的家庭谱系图。 安装方法: 可以通过 npm 或 yarn 安装此模块: ``` npm i d3-dag yarn add d3-dag ```
  • DAG:Golang中一种新(DAG)实现
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    本文介绍了一种在Go语言环境中实现的新颖的有向无环图(DAG)方法,旨在为依赖管理和任务调度提供高效解决方案。 有向无环图(DAG)的实现快速且线程安全。它防止添加循环或重复,从而始终保持有效的DAG。该实现缓存后代和祖先以加快后续调用的速度。 快速开始: ```go package main import ( fmt github.com/heimdalr/dag ) func main() { // 初始化一个新的图 d := dag.NewDAG() // 添加三个顶点 v1, _ := d.AddVertex(1) v2, _ := d.AddVertex(2) v3, _ := d.AddVertex(struct{ a string; b string }{foo, bar}) } ```
  • 构建与(包括网和网)
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    本课程专注于介绍图形数据结构及其应用,涵盖有向图、无向图、有向网及无向网的概念、构建方法以及可视化技术。 这是我在学习数据结构课程时老师布置的上机作业,主要内容是创建并输出四种类型的图:有向图、无向图、有向网和无向网。通过选择不同的类型来决定所要处理的具体图形种类。
  • JGraph自动-Demo
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  • SVM多类别分类程序
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    本简介介绍一种基于有向无环图(DAG)的支持向量机(SVM)多类别分类算法的实现方法及程序。此方法通过构建一系列二元分类器,有效解决多类别的分类问题,并在保持高精度的同时提升了计算效率。适用于多种机器学习应用场景。 基于有向无环图的SVM多类分类方法在MATLAB中的实现。
  • 拉普拉斯矩阵:该函数返回任意(DAG)拉普拉斯矩阵 - MATLAB开发
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    这段MATLAB代码用于计算任意有向无环图(DAG)的拉普拉斯矩阵,为图论分析和机器学习中的图数据处理提供支持。 此函数返回任何有向无环图(DAG)的拉普拉斯矩阵。这是根据Chung, F. (2005)论文《有向图的拉普拉斯算子和 Cheeger 不等式》中的方法实现。 计算公式为:L = I - (Phi^{1/2} * P * Phi^{-1/2} + Phi^{-1/2} * P^T * Phi^{1/2}) / 2 其中,I是单位矩阵;Phi是对角线上有图的转移概率矩阵P的最大特征向量(即Perron 向量)且其他地方为零的对角矩阵。当前实现仅包括“PageRank”步行类型。 未来计划实施还包括随机游走类型的步进方法。
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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网络形:利D3力导美国参议院议员间关系
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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。
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