上手 G6 小 tips

AntV G6 是一款开源的图可视化与分析引擎,专注于关系数据。

GitHubhttps://github.com/antvis/G6


  1. 使用 G6 绘制一个力导向图需要分几步?
    第一,引依赖;第二,引数据;第三,建容器与配置图;第四,渲染图。
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  1. 使用 G6 自定义一个复杂的树图需要分几步?
    第一,引依赖;第二,引数据;第三,自定义节点,第四,建容器与配置图;第五,渲染图。
    image.png

by @十吾(shiwu-5wap2)


Introduction to AntV

@步茗Neo(neowang) 写了一篇介绍 AntV 的文章发到 Observable,里面还提供了 AntV 各个产品的经典 demo。

欢迎各位关心 AntV 的朋友帮忙点赞顶帖。有 Github 账号就能直接登录。感谢大家!


如果有不了解 Observable 的同学:这是一个由 d3 作者创办的 可视化 notebook 社区网站,上面有很多可视化高手和各种 demo,推荐大家使用。


Medium 文章同步:https://medium.com/antv/introduction-to-antv-af599f4e7e22


by @步茗Neo(neowang)


A Model of Breast Cancer Causation

一个分析乳腺癌发病因素关系的模型。

在研究乳腺癌的原因时,科学家通常一次只关注一个因素,但实际上需要同时考虑许多因素。该模型说明了许多可能导致乳腺癌的因素,以及它们之间相互作用。这个项目主要想要表达引起乳腺癌的复杂性,并为人们理解这种复杂性和刺激新的科学研究提供了一种工具。


项目提供了影响因素有关三个级别(强,中,弱)的关系强度和三个级别(高,中,低)的数据质量的文献证据两个分析维度,每个因素均与乳腺癌相关。


Kapture 2020-03-21 at 0.42.28.gif


这个项目是极坐标弧长链接图 的一个变种,G2中提供了这个关系图表。https://g2.antv.vision/zh/examples/relation/relation#arc-polar

by @镜曦(jingxi.lp)


ChartIO: a visual version of SQL

ChartIO将拖拽式可视表格编辑器与统计图表结合在一起,构建出强大的可视SQL数据语言分析器。在表格与图表的融合方面做得非常出色。


整个工作流分为Pipeline, chart preview, result table三个部分,其中pipeline模块允许用户通过定义一系列action对数据查询结果进行操作,包括数据透视、列排序等等,这些action可以被灵活的调换执行顺序,带来极大的灵活性。感觉有点像Jupyter Notebook,非常有趣。


屏幕快照 2020-03-21 下午6.46.47.png

by @米法


七种地图可视化最佳实践

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by @ThinkGIS(xiaofengcanyue)


Five steps to tackle big graph data visualization

了解海量的图数据需要同时具备两个条件:强大的图数据库及强大的图可视化引擎。


人力的记忆是有限的,通常短时间内可以记住 4-7 件事,这就对了构建图可视化产品提出了挑战:如何将海量数据呈现给用户,如何找到数据之间最重要的模式和关系?


海量图数据可视化的挑战

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Step 1:后端过滤:~1,000,000+ 节点

试图可视化所有的图数据是没有意义的,我们应该尽可能早地消除数据噪音,使用数据库查询过滤是一种非常有效的方法。


Step 2:后端聚合:~1,000,00+ 节点

一旦使用了过滤,就应该考虑聚合:进行数据清理以删除重复和错误数据;数据建模,消除不必要的混乱。

通过简单的聚合,可以将上万节点减少到几千。


Step 3:创建一个巧妙的视觉模型:~10,000 – 1,000 节点

到目前为止,我们已经将数据减少到了数千个,这就是可视化真正发挥作用的时候。



by @聚则(moyee-bzn)


冠状病毒:为何你必须马上行动 - 政治家,社区及商业领袖:你该在何时做何事?

来自 medium 超高赞文章:https://medium.com/@tomaspueyo/coronavirus-act-today-or-people-will-die-f4d3d9cd99ca,一周内超过 3500W 的浏览量。中文版:「冠状病毒:为何你必须马上行动 - 政治家,社区及商业领袖:你该在何时做何事?」文中包含大量的图标、数据和模型,其中最复杂的一张表:

by @沧东(cangdong)