d3-contour
时间: 2023-11-22 12:03:05 浏览: 190
d3-contour是d3.js库中用于创建等高线图的模块。等高线图是一种二维图形，通过使用不同的颜色或线型来表示不同高度或值的区域。
d3-contour模块提供了一组函数，可以根据输入的二维数组数据生成离散的等高线路径。这些路径可以在SVG中渲染并可视化。
使用d3-contour，我们可以将二维数组数据和一些配置参数输入到`d3.contours()`函数中。这个函数会计算出等高线的路径，并以一个包含路径对象的数组作为返回值。
路径对象包含了等高线的几何属性和值属性。通过这些属性，我们可以在SVG中渲染出等高线图。可以设置颜色、线型和标签等属性来增加图表的可读性和美观性。
d3-contour模块还支持根据数据生成等值线而不仅仅是离散的等高线路径。这样，我们就可以根据需要创建具有不同分辨率和平滑度的等值线图。
总之，d3-contour是d3.js库中提供的用于创建等高线图的模块。它提供了一组函数，可以根据输入的数据和配置参数生成相应的等高线路径，以及支持生成等值线图。通过使用d3-contour，我们可以轻松地创建出具有良好可读性和美观性的等高线图。
相关问题
d3-contour-master_requirehj1_d3
d3-contour-master_requirehj1_d3是一个d3.js库，其实现了生成等高线图的功能。等高线图是一种用于表达三维数据的图表，它将相同数值的点在二维图像中连接起来形成一条线，从而形成一系列闭合曲线，这些曲线代表不同的数值。该库提供了各种等高线绘制算法，包括Intervals、Contours和Density等。
Intervals算法将数据根据指定的阈值分为一系列等级，通过绘制各级之间的分界线来生成等高线图。Contours算法则是基于插值生成等高线，该算法将数据点之间的空隙进行插值，然后绘制出四周边缘的等高线，进而推导出其余等高线。Density算法则是利用像素值来计算等高线。该算法将图像转换为二维数组，然后通过计算等高线位置的像素值来绘制等高线，从而实现等高线的绘制效果。
因此，使用d3-contour-master_requirehj1_d3库，我们可以轻松地绘制出各种形式的等高线图，并通过相关方法调整等值线的样式和布局，从而更好地表达和展示数据的分布情况。
使用d3和d3-contour写一段等高线
好的，以下是一个使用d3和d3-contour绘制等高线的示例代码：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>D3 Contour Example</title>
<script src="https://d3js.org/d3.v5.min.js"></script>
<script src="https://d3js.org/d3-cont.v1.min.js"></script>
</head>
<body>
<svg width="800" height="600"></svg>
<script>
// 定义数据
const data = [
[0, 0, 1, 2, 2, 1, 0, 0],
[0, 2, 5, 5, 4, 2, 0, 0],
[1, 3, 5, 6, 5, 3, 1, 0],
[1, 3, 5, 7, 6, 4, 1, 0],
[0, 2, 4, 6, 5, 3, 0, 0],
[0, 1, 3, 4, 3, 2, 0, 0],
[0, 0, 1, 2, 2, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
];
// 定义颜色比例尺
const color = d3.scaleSequential(d3.interpolateGreys).domain([0, 10]);
// 创建等高线生成器
const contour = d3.contour()
.size([data[0].length, data.length])
.thresholds(d3.range(0, 10, 1));
// 生成等高线数据
const contours = contour(data);
// 创建SVG元素
const svg = d3.select("svg");
// 创建路径元素，绘制等高线
svg.selectAll("path")
.data(contours)
.enter().append("path")
.attr("d", d3.geoPath(d3.geoIdentity().scale(80)))
.attr("fill", d => color(d.value))
.attr("stroke", "none");
</script>
</body>
</html>
```
在上述示例代码中，我们首先定义了一个8x8的数据矩阵，然后定义了一个颜色比例尺和一个等高线生成器，最后使用d3.geoPath和d3.geoIdentity来绘制等高线路径，并使用颜色比例尺为等高线填充颜色。你可以根据实际需求修改数据和配置参数来绘制不同的等高线。
阅读全文
相关推荐
大家在看
GL3231S USB4.0读卡器Layout和原理图及相关的FW
GL3231S USB4.0读卡器Layout和原理图及相关的FW
keb变频器 f5中文说明书-维修安装调试
本说明书详细介绍了keb变频器 f5 相关参数，使用方法和异常调试，如果想要更多变频器技术说明书、请访问CSDN下载频道
IPC-7351 使用说明
IPC-7351 软件，零件封装库制作标准软件的中文使用说明。
实验二DML语言一（数据插入、修改和删除.doc
大学在校生以及从事互联网开发学习人员
ZYNQ_7020核心板原理图.pdf
XC7Z020处理器，外扩DDR3 SDRAM,Winbond flash,eMMC，PHY等设计资源
最新推荐
STM32之光敏电阻模拟路灯自动开关灯代码固件
这是一个STM32模拟天黑天亮自动开关灯代码固件，使用了0.96寸OLED屏幕显示文字，例程亲测可用，视频示例可B站搜索 285902929
PHP在线工具箱源码站长引流+在线工具箱源码+多款有趣的在线工具+一键安装
PHP在线工具箱源码站长引流+在线工具箱源码+多款有趣的在线工具+一键安装
测试环境:nginx+php5.6+mysql5.5
安装说明:上传后访问安装即可
PageNow大数据可视化开发平台-开源版，基于SprigBoot+Vue构建的数据可视化开发平台，灵活的拖拽式布局、支持多种数据源、丰富的通用组件.zip
PageNow大数据可视化开发平台_开源版，基于SprigBoot+Vue构建的数据可视化开发平台，灵活的拖拽式布局、支持多种数据源、丰富的通用组件PageNow-基础开源版（基于SpringBoot+Vue构建的数据可视化开发平台）介绍基于SprigBoot+Vue构建的数据可视化开发平台，灵活的拖拽式布局、丰富的通用组件，帮助您快速构建与迭代数据大屏页面。基础开源版仅作为交流学习使用，基础开源版将于2021年3月1日开始维护正式更新。如需购买功能更加完善且完善的企业版，请前往官网进行查看并在线体验企业版。官方网站http://pagenow.cn内容结构服务器邮政程序源码web前端主程序源码（基于Vue-cli3.0为基础构建的项目结构）总体架构选择1、 SpringBoot 主架构框架2、 决赛 基于Db的数据库操作3、 德鲁伊 数据库连接池4、 Swagger2 接口测试框架5、 Maven 项目建设管理前端架构型1、 vue mvvm 框架2、 vue-router 路由管理3、 vuex 状态管理4、 axios HTTP
【滤波跟踪】基于matlab松散耦合的四元数扩展卡尔曼滤波器EKF（真实飞行数据）【含Matlab源码 10891期】.zip
Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白；
1、从视频里可见完整代码的内容
主函数：main.m；
调用函数：其他m文件；无需运行
运行结果效果图；
2、代码运行版本
Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主；
3、运行操作步骤
步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中；
步骤二：双击打开main.m文件；
步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果；
4、仿真咨询
如需其他服务，可私信博主；
4.1 博客或资源的完整代码提供
4.2 期刊或参考文献复现
4.3 Matlab程序定制
4.4 科研合作
2000-2021年 全国各地区教育相关数据指标教师学生数量、教育经费等数据
本数据整理全各省直辖市自治区从2000年至2021年教育相关140+指标数据，包含普通高校、中等职业学校、普通高中、初中、小学、特殊教育等教师学生数量相关数据，各项教育经费等数据，普通高等学校、职业学校各专业报名人数。内容包括原始数据、线性插值版本、ARIMA填补。
指标
数据指标包含区划代码，地区，长江经济带，经度，年份，普通高等学校数、本科专科招生数、在校学生数、预计本科专科毕业生数、教职工总数、任教教师数。
中等职业、普通高中、初中、小学学校数量、招生人数、在校学生数量、毕业人数、教师教职工等人数统计
教育经费、国家财政性教育经费、民办学校办学经费、教育经费社会捐赠经费、教育经费事业收入、教育经费学杂费。
数据指标较多不一一列举
简化填写流程：Annoying Form Completer插件
资源摘要信息:"Annoying Form Completer-crx插件"
Annoying Form Completer是一个针对Google Chrome浏览器的扩展程序，其主要功能是帮助用户自动填充表单中的强制性字段。对于经常需要在线填写各种表单的用户来说，这是一个非常实用的工具，因为它可以节省大量时间，并减少因重复输入相同信息而产生的烦恼。
该扩展程序的描述中提到了用户在填写表格时遇到的麻烦——必须手动输入那些恼人的强制性字段。这些字段可能包括但不限于用户名、邮箱地址、电话号码等个人信息，以及各种密码、确认密码等重复性字段。Annoying Form Completer的出现，使这一问题得到了缓解。通过该扩展，用户可以在表格填充时减少到“一个压力……或两个”，意味着极大的方便和效率提升。
值得注意的是，描述中也使用了“抽浏览器”的表述，这可能意味着该扩展具备某种数据提取或自动化填充的机制，虽然这个表述不是一个标准的技术术语，它可能暗示该扩展程序能够从用户之前的行为或者保存的信息中提取必要数据并自动填充到表单中。
虽然该扩展程序具有很大的便利性，但用户在使用时仍需谨慎，因为自动填充个人信息涉及到隐私和安全问题。理想情况下，用户应该只在信任的网站上使用这种类型的扩展程序，并确保扩展程序是从可靠的来源获取，以避免潜在的安全风险。
根据【压缩包子文件的文件名称列表】中的信息，该扩展的文件名为“Annoying_Form_Completer.crx”。CRX是Google Chrome扩展的文件格式，它是一种压缩的包格式，包含了扩展的所有必要文件和元数据。用户可以通过在Chrome浏览器中访问chrome://extensions/页面，开启“开发者模式”，然后点击“加载已解压的扩展程序”按钮来安装CRX文件。
在标签部分，我们看到“扩展程序”这一关键词，它明确了该资源的性质——这是一个浏览器扩展。扩展程序通常是通过增加浏览器的功能或提供额外的服务来增强用户体验的小型软件包。这些程序可以极大地简化用户的网上活动，从保存密码、拦截广告到自定义网页界面等。
总结来看，Annoying Form Completer作为一个Google Chrome的扩展程序，提供了一个高效的解决方案，帮助用户自动化处理在线表单的填写过程，从而提高效率并减少填写表单时的麻烦。在享受便捷的同时，用户也应确保使用扩展程序时的安全性和隐私性。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
CC-LINK远程IO模块AJ65SBTB1现场应用指南：常见问题快速解决
# 摘要
CC-LINK远程IO模块作为一种工业通信技术，为自动化和控制系统提供了高效的数据交换和设备管理能力。本文首先概述了CC-LINK远程IO模块的基础知识，接着详细介绍了其安装与配置流程，包括硬件的物理连接和系统集成要求，以及软件的参数设置与优化。为应对潜在的故障问题，本文还提供了故障诊断与排除的方法，并探讨了故障解决的实践案例。在高级应用方面，文中讲述了如何进行编程与控制，以及如何实现系统扩展与集成。最后，本文强调了CC-LINK远程IO模块的维护与管理的重要性，并对未来技术发展趋势进行了展望。
# 关键字
CC-LINK远程IO模块；系统集成；故障诊断；性能优化；编程与控制；维护
使用MATLAB写一个在柱坐标系中实现以下功能的代码：1) 生成具有损耗的平面电磁波模型；2) 调整电场分量Ex和Ey的幅度和相位，以仿真三种极化的形成？
在MATLAB中，处理电磁学问题通常需要利用`physconst`、`polar2cartesian`等函数库。以下是一个简化的示例，展示了如何生成一个基本的平面电磁波模型，并调整电场分量的幅度和相位。请注意，实际的损耗模型通常会涉及到复杂的阻抗和吸收系数，这里我们将简化为理想情况。
```matlab
% 初始化必要的物理常数
c = physconst('LightSpeed'); % 光速
omega = 2*pi * 5e9; % 角频率 (例如 GHz)
eps0 = physconst('PermittivityOfFreeSpace'); % 真空介电常数
% 定义网格参数
TeraData技术解析与应用
资源摘要信息: "TeraData是一个高性能、高可扩展性的数据仓库和数据库管理系统，它支持大规模的数据存储和复杂的数据分析处理。TeraData的产品线主要面向大型企业级市场，提供多种数据仓库解决方案，包括并行数据仓库和云数据仓库等。由于其强大的分析能力和出色的处理速度，TeraData被广泛应用于银行、电信、制造、零售和其他需要处理大量数据的行业。TeraData系统通常采用MPP（大规模并行处理）架构，这意味着它可以通过并行处理多个计算任务来显著提高性能和吞吐量。"
由于提供的信息中描述部分也是"TeraData"，且没有详细的内容，所以无法进一步提供关于该描述的详细知识点。而标签和压缩包子文件的文件名称列表也没有提供更多的信息。
在讨论TeraData时，我们可以深入了解以下几个关键知识点：
1. **MPP架构**：TeraData使用大规模并行处理（MPP）架构，这种架构允许系统通过大量并行运行的处理器来分散任务，从而实现高速数据处理。在MPP系统中，数据通常分布在多个节点上，每个节点负责一部分数据的处理工作，这样能够有效减少数据传输的时间，提高整体的处理效率。
2. **并行数据仓库**：TeraData提供并行数据仓库解决方案，这是针对大数据环境优化设计的数据库架构。它允许同时对数据进行读取和写入操作，同时能够支持对大量数据进行高效查询和复杂分析。
3. **数据仓库与BI**：TeraData系统经常与商业智能（BI）工具结合使用。数据仓库可以收集和整理来自不同业务系统的数据，BI工具则能够帮助用户进行数据分析和决策支持。TeraData的数据仓库解决方案提供了一整套的数据分析工具，包括但不限于ETL（抽取、转换、加载）工具、数据挖掘工具和OLAP（在线分析处理）功能。
4. **云数据仓库**：除了传统的本地部署解决方案，TeraData也在云端提供了数据仓库服务。云数据仓库通常更灵活、更具可伸缩性，可根据用户的需求动态调整资源分配，同时降低了企业的运维成本。
5. **高可用性和扩展性**：TeraData系统设计之初就考虑了高可用性和可扩展性。系统可以通过增加更多的处理节点来线性提升性能，同时提供了多种数据保护措施以保证数据的安全和系统的稳定运行。
6. **优化与调优**：对于数据仓库而言，性能优化是一个重要的环节。TeraData提供了一系列的优化工具和方法，比如SQL调优、索引策略和执行计划分析等，来帮助用户优化查询性能和提高数据访问效率。
7. **行业应用案例**：在金融、电信、制造等行业中，TeraData可以处理海量的交易数据、客户信息和业务数据，它在欺诈检测、客户关系管理、供应链优化等关键业务领域发挥重要作用。
8. **集成与兼容性**：TeraData系统支持与多种不同的业务应用和工具进行集成。它也遵循行业标准，能够与其他数据源、分析工具和应用程序无缝集成，为用户提供一致的用户体验。
以上便是关于TeraData的知识点介绍。由于文件描述内容重复且过于简略，未能提供更深层次的介绍，如果需要进一步详细的知识，建议参考TeraData官方文档或相关技术文章以获取更多的专业信息。