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https://github.com/tingge/data-visualization

数据可视化
https://github.com/tingge/data-visualization

d3js data-visualization fabric netflow sankey-diagram

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数据可视化

Awesome Lists containing this project

README

        

# data-visualization
数据可视化:基于d3.js 或 fabric.js 等

## 市场图表

> 个人经验:
>
> 偏展现场景,建议优先采用类置标语言(Markup Language)的类库,直观;偏交互场景,选用易编程、易定制的类库。

### 偏展现图表

| 图表 | 特点 |
| ---------------------------------------- | ---------------------------------------- |
| [Echarts](http://echarts.baidu.com/index.html) | |
| [AntV](https://antv.alipay.com) | 蚂蚁金服全新一代数据可视化解决方案。包括[可视化图形语法库 G2](https://github.com/antvis/g2/)、 [流程图和关系分析的G6](https://github.com/antvis/g6/)、 [面向移动端的可视化图形语法库 F2](https://github.com/antvis/f2) |
| [Viserjs](https://github.com/viserjs/viser) | 基于 [G2](https://github.com/antvis/g2) 的图形库,置标语言( Markup Language)使用方式,支持 React、Angular 和Vue,由 [Recharts](https://github.com/recharts/recharts) 等成员开发 |
| [Recharts](https://github.com/recharts/recharts) | 对 React 和 D3 的封装,置标语言( Markup Language)使用方式,对 React 支持友好,由 Alibaba 成员发起 |
| [Frappé Charts](https://github.com/frappe/charts) | 基于 SVG |
| [SVG.js](https://github.com/svgdotjs/svg.js) | 将 SVG 的置标语言使用方式封装成了一套类似 Canvas (或 D3)的 APIs,增强了 SVG 的交互开发体验 |
| [Vega](https://vega.github.io/vega/) | |
| [Vega-Lite](https://vega.github.io/vega-lite/) | |

### 偏交互图表

| 图表 | 特点 |
| ---------------------------------------- | ---------------------------------------- |
| [AntG](http://antg.alipay.net/) | 3D 图形方向。蚂蚁金服在互联网交互图形领域的探索沉淀,包括 [R3](http://antg.alipay.net/r3/getting-started-cn) 和 [WebAR](http://antg.alipay.net/webar/introduction-cn)。著名应用有蚂蚁庄园、小鸡快跑等。 |
| [Fabric.js](http://fabricjs.com/) | |
| [konva](http://konvajs.github.io/) | |
| [D3](https://d3js.org/) | |
| [JavaScript InfoVis Toolkit](https://github.com/philogb/jit) | |
| [Protovis](http://mbostock.github.io/protovis/ex/) | D3.js 前身,使用SVG的可视化JS。从后续发展看,不建议在新项目中采用。如重新设计新可视化JS,可参考。 |

### 其它

| 图表 | 特点 |
| ---------------------------------------- | ---------------------------------------- |
| [Deck.gl](https://github.com/uber/deck.gl) | Uber 的一个 WebGL 大规模数据展现库。其他还有 [luma.gl](https://uber.github.io/luma.gl/#/)、[react-vis](https://uber.github.io/react-vis/)、[react-map-gl](https://uber.github.io/react-map-gl/) |
| [Planck.js](https://github.com/shakiba/planck.js) | 2D 物理引擎 |
| [whs.js](https://github.com/WhitestormJS/whs.js) | 基于Three.js,适用于 Web 应用程序与游戏的3D框架 |
| [Embedding Projector](https://www.tensorflow.org/get_started/embedding_viz) | 谷歌开源的高维数据可视化 |
| [Phaser](https://github.com/photonstorm/phaser) | HTML5 Game Framework |
| [AnyPixel.js](http://googlecreativelab.github.io/anypixel) | 谷歌,个人认为比较适合交互式大屏 |
| [LayerVisualizer](https://github.com/romannurik/LayerVisualizer) | 一个简单的基于Web的3D图层(可用于可视化材质UI和涉及深度/阴影的其他事物) |

## 项目

### 图片标定

calibrationbox:一个 [Fabric](http://fabricjs.com/) 的小插件,可用于标定图片中车辆、人、交通灯标识、区域等。详见,[calibration-box](https://github.com/TingGe/calibration-box) 项目。

![](https://github.com/TingGe/calibration-box/raw/master/assets/calibrationbox.png)

### 网络攻击地图

- norsecorp

![](./assets/norsecorp.png)

- ipviking

![](./assets/ipviking.png)

### 访问者流报告

netflow:借鉴 Google Analytics 行为流 ,修改自 [netFlow](https://github.com/jdk137/netFlow/)

![](./assets/netflow.png)

## 运行

1. 依赖 [Node](https://nodejs.org/)、[http-server](https://github.com/indexzero/http-server)
2. 在 data-visualization/server 目录执行 `npm install` 后,运行 `npm start` 启动(默认9999端口)
3. 在 data-visualization 目录执行 `http-server`
4. 根据 `http-server` 中提示的网址,在浏览器(建议 Chrome )中访问
5. 关闭命令窗口即可退出

## 附录

- [数据可视化工具目录](http://www.datavizcatalogue.com/ZH/index.html)
- [Sankey Diagrams](https://bost.ocks.org/mike/sankey/)
- [读书笔记 - 数据可视化实践](http://blog.lyuehh.com/book/2013/05/25/reading-notes-Interactive-Data-Visualization.html)
- [F1 Championship Points as a d3.js Powered Sankey Diagram](https://blog.ouseful.info/2012/05/24/f1-championship-points-as-a-d3-js-powered-sankey-diagram/)
- [前端模块化开发DEMO之攻击地图](http://fuxiaode.cn/blog/2015/12/05/attack-map-with-amd):推荐 @[依宁](https://github.com/danislyn) 的一版[攻击地图](http://fuxiaode.cn/demo/AttackMap/index.html),感觉不错!
- [konva](http://konvajs.github.io/):呈现能力不错,但与 [Fabric](http://fabricjs.com/) 相比交互较弱。

## 反馈

[https://github.com/TingGe/data-visualization/issues](https://github.com/TingGe/data-visualization/issues)

## 贡献

[https://github.com/TingGe/data-visualization/graphs/contributors](https://github.com/TingGe/data-visualization/graphs/contributors)

## 许可

(The MIT License)

Copyright (c) Ting Ge [[email protected]](mailto:[email protected])