5、D3.js数据处理与可视化实战

D3.js数据处理与可视化实战

在数据可视化领域,D3.js是一款强大且灵活的JavaScript库,它提供了丰富的功能来处理和展示各种类型的数据。本文将深入探讨D3.js中数据处理的关键技术,包括退出选择、绑定对象字面量、绑定函数、数组操作、数据过滤和排序等方面。

1. 退出选择(Exit Selection)

退出选择是D3.js中用于处理不再与数据关联的可视化元素的重要机制。以下是退出选择的示例代码:

d3.select("body").selectAll("div.h-bar")
    .data(data)
    .exit() // <- J
    .remove();

在上述代码中, exit() 函数用于计算所有不再与任何数据关联的可视化元素的集合差异。最后,调用 remove() 函数移除这些元素,确保可视化表示与数据保持同步。

为了实现动态更新,我们可以使用 setInterval 函数定期更新数据并重新渲染可视化:

setInterval(function () { // <- K
    data.shift();
    data.push(Math.round(Math.random() * 100));
    render(data);
}, 1500);

这段代码每1.5秒移除数据数组的第

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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