phamtuonghai.vy
New member
### Tạo trực quan hóa dữ liệu hoạt hình với D3.js
D3.js là một thư viện JavaScript mạnh mẽ để tạo trực quan hóa dữ liệu tương tác.Nó có thể được sử dụng để tạo ra một loạt các hình ảnh trực quan, từ các biểu đồ thanh đơn giản và biểu đồ đường dây cho đến các bản đồ hoạt hình phức tạp và các mô hình 3D tương tác.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách tạo trực quan hóa dữ liệu hoạt hình bằng D3.JS.Chúng tôi sẽ sử dụng [Hoa KỳDữ liệu dân số của Cục điều tra dân số] (https://www.census.gov/data/datasets/time-eries/demo/popest/2010s-counties-total.html)2010 đến 2020.
## 1. Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần cài đặt thư viện D3.js.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trên trang web [D3.js] (https://d3js.org/).
Khi bạn đã cài đặt D3.js, bạn có thể tạo một tệp HTML mới và bắt đầu mã hóa trực quan hóa của bạn.
## 2. Tạo phần tử SVG
Điều đầu tiên bạn cần làm là tạo một phần tử SVG.Đây sẽ là container cho hình ảnh của bạn.
Để tạo phần tử SVG, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `HTML
<svg width = "500" height = "500"> </svg>
`` `
Các thuộc tính `width` và` height` chỉ định kích thước của phần tử SVG.
## 3. Tải dữ liệu
Bước tiếp theo là tải dữ liệu mà bạn sẽ sử dụng để tạo trực quan hóa.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng [Hoa KỳDữ liệu dân số của Cục điều tra dân số] (https://www.census.gov/data/datasets/time-eries/demo/popest/2010s-counties-total.html).Dữ liệu này có sẵn ở định dạng CSV.
Để tải dữ liệu, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `JavaScript
d3.csv ("data/dân số.csv", function (data) {
// làm điều gì đó với dữ liệu
});
`` `
Hàm `d3.csv ()` có hai đối số: đường dẫn đến tệp CSV và hàm gọi lại.Hàm gọi lại sẽ được gọi là một khi dữ liệu đã được tải.
## 4. Tạo bản đồ choropleth
Bản đồ choropleth là một loại bản đồ sử dụng màu sắc để biểu diễn các giá trị khác nhau.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng bản đồ choropleth để cho thấy sự gia tăng dân số của các quận Hoa Kỳ từ năm 2010 đến 2020.
Để tạo bản đồ choropleth, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `JavaScript
var svg = d3.select ("svg");
var dự đoán = d3.geo.albersusa ();
đường dẫn var = d3.geo.path (). Dự đoán (phép chiếu);
data var = d3.csv ("dữ liệu/dân số.csv");
var colorscale = d3.scale.ordinal (). phạm vi (["đỏ", "cam", "vàng", "màu xanh lá cây", "màu xanh"]);
svg.selectall ("đường dẫn")
.Data (dữ liệu)
.đi vào()
.Append ("Đường dẫn")
.ATTR ("D", Path)
.ATTR ("điền", function (d) {
trả về colorscale (d.growth);
});
`` `
Hàm `d3.geo.albersusa ()` tạo ra một phép chiếu cho Hoa Kỳ.
Hàm `d3.geo.path ()` Tạo một trình tạo đường dẫn có thể được sử dụng để vẽ các hình dạng trên bản đồ.
Hàm `d3.csv ()` Tải dữ liệu từ tệp CSV và tạo một đối tượng dữ liệu.
Hàm `d3.scale.ordinal ()` Tạo tỷ lệ màu có thể được sử dụng để ánh xạ các giá trị dữ liệu thành màu.
`Svg.selectall (" đường dẫn ")` Bộ chọn chọn tất cả các phần tử `đường dẫn 'trong phần tử SVG.
Phương thức `.data ()` liên kết dữ liệu với các phần tử `đường dẫn.
=======================================
### Creating Animated Data Visualizations with D3.js
D3.js is a powerful JavaScript library for creating interactive data visualizations. It can be used to create a wide variety of visualizations, from simple bar charts and line graphs to complex animated maps and interactive 3D models.
In this tutorial, we will show you how to create an animated data visualization using D3.js. We will use the [U.S. Census Bureau's population data](https://www.census.gov/data/datasets/time-series/demo/popest/2010s-counties-total.html) to create a choropleth map that shows the population growth of U.S. counties from 2010 to 2020.
## 1. Getting Started
To get started, you will need to install the D3.js library. You can do this by following the instructions on the [D3.js website](https://d3js.org/).
Once you have installed D3.js, you can create a new HTML file and start coding your visualization.
## 2. Creating the SVG Element
The first thing you need to do is create an SVG element. This will be the container for your visualization.
To create an SVG element, you can use the following code:
```html
<svg width="500" height="500"></svg>
```
The `width` and `height` attributes specify the size of the SVG element.
## 3. Loading the Data
The next step is to load the data that you will be using to create your visualization.
In this tutorial, we will be using the [U.S. Census Bureau's population data](https://www.census.gov/data/datasets/time-series/demo/popest/2010s-counties-total.html). This data is available in CSV format.
To load the data, you can use the following code:
```javascript
d3.csv("data/population.csv", function(data) {
// Do something with the data
});
```
The `d3.csv()` function takes two arguments: the path to the CSV file and a callback function. The callback function will be called once the data has been loaded.
## 4. Creating the Choropleth Map
A choropleth map is a type of map that uses colors to represent different values. In this tutorial, we will use a choropleth map to show the population growth of U.S. counties from 2010 to 2020.
To create the choropleth map, you can use the following code:
```javascript
var svg = d3.select("svg");
var projection = d3.geo.albersUsa();
var path = d3.geo.path().projection(projection);
var data = d3.csv("data/population.csv");
var colorScale = d3.scale.ordinal().range(["red", "orange", "yellow", "green", "blue"]);
svg.selectAll("path")
.data(data)
.enter()
.append("path")
.attr("d", path)
.attr("fill", function(d) {
return colorScale(d.growth);
});
```
The `d3.geo.albersUsa()` function creates a projection for the United States.
The `d3.geo.path()` function creates a path generator that can be used to draw shapes on the map.
The `d3.csv()` function loads the data from the CSV file and creates a data object.
The `d3.scale.ordinal()` function creates a color scale that can be used to map data values to colors.
The `svg.selectAll("path")` selector selects all of the `path` elements in the SVG element.
The `.data()` method binds the data to the `path` elements.
D3.js là một thư viện JavaScript mạnh mẽ để tạo trực quan hóa dữ liệu tương tác.Nó có thể được sử dụng để tạo ra một loạt các hình ảnh trực quan, từ các biểu đồ thanh đơn giản và biểu đồ đường dây cho đến các bản đồ hoạt hình phức tạp và các mô hình 3D tương tác.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách tạo trực quan hóa dữ liệu hoạt hình bằng D3.JS.Chúng tôi sẽ sử dụng [Hoa KỳDữ liệu dân số của Cục điều tra dân số] (https://www.census.gov/data/datasets/time-eries/demo/popest/2010s-counties-total.html)2010 đến 2020.
## 1. Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần cài đặt thư viện D3.js.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trên trang web [D3.js] (https://d3js.org/).
Khi bạn đã cài đặt D3.js, bạn có thể tạo một tệp HTML mới và bắt đầu mã hóa trực quan hóa của bạn.
## 2. Tạo phần tử SVG
Điều đầu tiên bạn cần làm là tạo một phần tử SVG.Đây sẽ là container cho hình ảnh của bạn.
Để tạo phần tử SVG, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `HTML
<svg width = "500" height = "500"> </svg>
`` `
Các thuộc tính `width` và` height` chỉ định kích thước của phần tử SVG.
## 3. Tải dữ liệu
Bước tiếp theo là tải dữ liệu mà bạn sẽ sử dụng để tạo trực quan hóa.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng [Hoa KỳDữ liệu dân số của Cục điều tra dân số] (https://www.census.gov/data/datasets/time-eries/demo/popest/2010s-counties-total.html).Dữ liệu này có sẵn ở định dạng CSV.
Để tải dữ liệu, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `JavaScript
d3.csv ("data/dân số.csv", function (data) {
// làm điều gì đó với dữ liệu
});
`` `
Hàm `d3.csv ()` có hai đối số: đường dẫn đến tệp CSV và hàm gọi lại.Hàm gọi lại sẽ được gọi là một khi dữ liệu đã được tải.
## 4. Tạo bản đồ choropleth
Bản đồ choropleth là một loại bản đồ sử dụng màu sắc để biểu diễn các giá trị khác nhau.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng bản đồ choropleth để cho thấy sự gia tăng dân số của các quận Hoa Kỳ từ năm 2010 đến 2020.
Để tạo bản đồ choropleth, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `JavaScript
var svg = d3.select ("svg");
var dự đoán = d3.geo.albersusa ();
đường dẫn var = d3.geo.path (). Dự đoán (phép chiếu);
data var = d3.csv ("dữ liệu/dân số.csv");
var colorscale = d3.scale.ordinal (). phạm vi (["đỏ", "cam", "vàng", "màu xanh lá cây", "màu xanh"]);
svg.selectall ("đường dẫn")
.Data (dữ liệu)
.đi vào()
.Append ("Đường dẫn")
.ATTR ("D", Path)
.ATTR ("điền", function (d) {
trả về colorscale (d.growth);
});
`` `
Hàm `d3.geo.albersusa ()` tạo ra một phép chiếu cho Hoa Kỳ.
Hàm `d3.geo.path ()` Tạo một trình tạo đường dẫn có thể được sử dụng để vẽ các hình dạng trên bản đồ.
Hàm `d3.csv ()` Tải dữ liệu từ tệp CSV và tạo một đối tượng dữ liệu.
Hàm `d3.scale.ordinal ()` Tạo tỷ lệ màu có thể được sử dụng để ánh xạ các giá trị dữ liệu thành màu.
`Svg.selectall (" đường dẫn ")` Bộ chọn chọn tất cả các phần tử `đường dẫn 'trong phần tử SVG.
Phương thức `.data ()` liên kết dữ liệu với các phần tử `đường dẫn.
=======================================
### Creating Animated Data Visualizations with D3.js
D3.js is a powerful JavaScript library for creating interactive data visualizations. It can be used to create a wide variety of visualizations, from simple bar charts and line graphs to complex animated maps and interactive 3D models.
In this tutorial, we will show you how to create an animated data visualization using D3.js. We will use the [U.S. Census Bureau's population data](https://www.census.gov/data/datasets/time-series/demo/popest/2010s-counties-total.html) to create a choropleth map that shows the population growth of U.S. counties from 2010 to 2020.
## 1. Getting Started
To get started, you will need to install the D3.js library. You can do this by following the instructions on the [D3.js website](https://d3js.org/).
Once you have installed D3.js, you can create a new HTML file and start coding your visualization.
## 2. Creating the SVG Element
The first thing you need to do is create an SVG element. This will be the container for your visualization.
To create an SVG element, you can use the following code:
```html
<svg width="500" height="500"></svg>
```
The `width` and `height` attributes specify the size of the SVG element.
## 3. Loading the Data
The next step is to load the data that you will be using to create your visualization.
In this tutorial, we will be using the [U.S. Census Bureau's population data](https://www.census.gov/data/datasets/time-series/demo/popest/2010s-counties-total.html). This data is available in CSV format.
To load the data, you can use the following code:
```javascript
d3.csv("data/population.csv", function(data) {
// Do something with the data
});
```
The `d3.csv()` function takes two arguments: the path to the CSV file and a callback function. The callback function will be called once the data has been loaded.
## 4. Creating the Choropleth Map
A choropleth map is a type of map that uses colors to represent different values. In this tutorial, we will use a choropleth map to show the population growth of U.S. counties from 2010 to 2020.
To create the choropleth map, you can use the following code:
```javascript
var svg = d3.select("svg");
var projection = d3.geo.albersUsa();
var path = d3.geo.path().projection(projection);
var data = d3.csv("data/population.csv");
var colorScale = d3.scale.ordinal().range(["red", "orange", "yellow", "green", "blue"]);
svg.selectAll("path")
.data(data)
.enter()
.append("path")
.attr("d", path)
.attr("fill", function(d) {
return colorScale(d.growth);
});
```
The `d3.geo.albersUsa()` function creates a projection for the United States.
The `d3.geo.path()` function creates a path generator that can be used to draw shapes on the map.
The `d3.csv()` function loads the data from the CSV file and creates a data object.
The `d3.scale.ordinal()` function creates a color scale that can be used to map data values to colors.
The `svg.selectAll("path")` selector selects all of the `path` elements in the SVG element.
The `.data()` method binds the data to the `path` elements.
