WebCola 图形布局库教程

WebCola 图形布局库教程

WebColaJavascript constraint-based graph layout项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/we/WebCola

1. 项目介绍

WebCola 是一个JavaScript库,专门用于在浏览器中进行基于约束的图形布局。它是Tim Dwyer在Monash Adaptive Visualisation Lab开发的,能够很好地与D3.js、svg.js和Cytoscape.js等库集成。该项目的核心是基于libcola C++库的重构,提供了适应性更好的HTML5文档和图表排列。WebCola还提供了一个D3.js适配器,可以作为D3 force布局的替代品,实现更稳定且高质量的图形布局。

2. 项目快速启动

安装

# 使用npm安装
npm install webcola --save

浏览器引入

<!-- 最小化版本 -->
<script src="http://marvl.infotech.monash.edu/webcola/cola.min.js"></script>

<!-- 完整版本 -->
<script src="http://marvl.infotech.monash.edu/webcola/cola.js"></script>

替换D3 force布局

// 原来的D3 force布局
var force = d3.layout.force()
    .charge(-120)
    .linkDistance(30)
    .size([width, height]);

// 替换为WebCola
var d3cola = cola.d3adaptor()
    .linkDistance(30)
    .size([width, height]);

运行示例

在命令行中执行以下操作,以运行示例内容:

# 安装http-server(如果尚未安装)
npm install -g http-server

# 在WebCola目录下服务示例内容
npm run website
http-server website

然后,您可以在 http://localhost:8080 查看示例。

3. 应用案例和最佳实践

WebCola适用于网络图、流程图等复杂图形的可视化布局。最佳实践包括:

  • 利用内置的约束避免节点重叠。
  • 自动创建约束以实现流向布局,特别是对于有向图。
  • 对于交互式应用,使用WebCola可以减少图形抖动,保持稳定性。
  • 考虑使用边路由功能来避免节点边界上的边交叉。

4. 典型生态项目

WebCola在多个生态项目中得到应用,包括但不限于:

  • D3.js: WebCola的一个主要特点就是它有一个D3.js的适配器,使得与D3.js无缝集成成为可能。
  • Cytoscape.js: WebCola可以与这个强大的图形库配合,扩展其布局能力。
  • svg.js: WebCola也可以与svg.js一起使用,为SVG元素提供动态的、优化的布局。

通过这些生态项目的结合,WebCola能够在数据可视化的各个领域发挥重要作用,例如数据分析、网络分析和科学可视化等。

WebColaJavascript constraint-based graph layout项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/we/WebCola

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

6/2025 MP4 出版 |视频: h264, 1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语 |持续时间:12h 3m |大小: 4.5 GB 通过实际 NLP 项目学习文本预处理、矢量化、神经网络、CNN、RNN 和深度学习 学习内容 学习核心 NLP 任务,如词汇切分、词干提取、词形还原、POS 标记和实体识别,以实现有效的文本预处理。 使用 One-Hot、TF-IDF、BOW、N-grams 和 Word2Vec 将文本转换为向量,用于 ML 和 DL 模型。 了解并实施神经网络,包括感知器、ANN 和数学反向传播。 掌握深度学习概念,如激活函数、损失函数和优化技术,如 SGD 和 Adam 使用 CNN 和 RNN 构建 NLP 和计算机视觉模型,以及真实数据集和端到端工作流程 岗位要求 基本的 Python 编程知识——包括变量、函数和循环,以及 NLP 和 DL 实现 熟悉高中数学——尤其是线性代数、概率和函数,用于理解神经网络和反向传播。 对 AI、ML 或数据科学感兴趣 – 不需要 NLP 或深度学习方面的经验;概念是从头开始教授的 描述 本课程专为渴望深入了解自然语言处理 (NLP) 和深度学习的激动人心的世界的人而设计,这是人工智能行业中增长最快和需求最旺盛的两个领域。无论您是学生、希望提升技能的在职专业人士,还是有抱负的数据科学家,本课程都能为您提供必要的工具和知识,以了解机器如何阅读、解释和学习人类语言。我们从 NLP 的基础开始,从头开始使用文本预处理技术,例如分词化、词干提取、词形还原、停用词删除、POS 标记和命名实体识别。这些技术对于准备非结构化文本数据至关重要,并用于聊天机器人、翻译器和推荐引擎等实际 AI 应用程序。接下来,您将学习如何使用 Bag of Words、TF-IDF、One-Hot E
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