D3-2 进入,更新,退出模式例子(对象数组作为数据)

本文通过一个具体的实例展示了如何使用D3.js库创建动态更新的柱状图,包括HTML页面结构、CSS样式定义及JavaScript代码实现。该示例每隔1.5秒自动更新柱状图的数据和颜色,适用于展示不断变化的数据集。
啥都不写了,都在实例中了。

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Insert title here</title>
<style type="text/css">
.h-bar {
background: green;
margin-top: 5px;
color: "#000";
}
</style>
<script type="text/javascript" src="/angularJs/js/d3_v2.js"></script>
<script type="text/javascript">
var data = [
{width:10,color:23},
{width:15,color:33},
{width:30,color:40},
{width:50,color:60},
{width:80,color:22},
{width:65,color:10},
{width:55,color:5},
{width:30,color:30},
{width:20,color:60},
{width:10,color:90},
{width:8,color:10}
];

//随机获取一定范围的颜色值
var colorScale = d3.scale.linear().domain([0,100]).range(["#add8e6","blue"]);

function render(data){
//enter
d3.select("body").selectAll("div.h-bar")
.data(data)
.enter() //把没有绑定图片的数据全部选择出来(进行图片的绑定)
//just only data
.append("div")
.attr("class","h-bar")
.append("span");

//更新
d3.select("body").selectAll("div.h-bar")
.data(data)
.attr("class","h-bar")
.style("width",function(d){
return (d.width + 5) + "px";
})
.style("background-color",function(d){
return colorScale(d.color);
})
.select("span")
.text(function(d){
return d.width;
})


//退出
d3.select("body").selectAll("div.h-bar")
.data(data)
.exit() //把没有绑定数据的图片选择出来
//just only image
.remove();
}

function randomValue(){
return Math.round(Math.random() * 100);
}

//每隔1.5s调用
setInterval(function(){
data.shift();//更改数据,去掉数组的第一个元素
//更改数据,给数组末尾添加一个随机的数据
data.push({width:randomValue(),color:randomValue()});
render(data);
},1500);
render(data);
</script>

</head>
<body>
</body>
</html>
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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