2、D3.js 入门指南

D3.js 入门指南

1. D3.js 简介

在某种意义上,D3 是一个专门的 JavaScript 库,它允许你利用现有的 Web 标准,以一种更简单(数据驱动)的方式创建令人惊叹的数据可视化。D3.js 由 Mike Bostock 创建,它取代了他之前开发的名为 Protovis 的 JavaScript 数据可视化库。

1.1 D3.js 的创建背景

若想了解 D3 的创建过程以及影响 Protovis 和 D3.js 的理论,可查看以下相关链接:
- Declarative Language Design for Interactive Visualization
- D3: Data-Driven Document
- Protovis

1.2 D3.js 的优势

一旦正确理解 D3,它可以极大地提高你在数据可视化方面的生产力和表现力。不过,由于 D3 使用 JavaScript 进行数据可视化的方式不同,最初它的某些方面可能会让人有些困惑。

2. 搭建简单的 D3 开发环境

开始一个由 D3 驱动的数据可视化项目时,首先需要一个可用的

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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