简介
SandDance 是微软开源的数据可视化工具,可以直观地探索、理解和呈现数据。通过使用易于理解的视图,可以帮助用户更快速、更方便地观察数据的特点,展示支持事实故事的证据,列举对假设、猜想的支持,更好地去构建数据模型。
SandDance 提供了一种找到与数据交互的有效方法,帮助我们了解可视化数据的细微差别,指导我们如何从多个角度检查数据,如何对数据采取怎样的分析处理。
微软提供了在线的demo,可以尝试一下:
https://microsoft.github.io/SandDance/app/
项目地址是:
https://github.com/Microsoft/sanddance
SandDance开发
SandDance 是一个组件堆栈,其图层层次结构如下:
Deck.gl:WebGL渲染和画布控件。
Vega:图表布局。
sanddance:单元可视化图表视图以及选择/过滤交互。
sanddance-test-umd:在UMD部署中测试sanddance。
sanddance-test-es6:在ES6部署中测试sanddance。
sanddance-react(可选):React包装器,用于sanddance。
sanddance-vue(可选):Vue包装器,用于sanddance。
sanddance-explorer:基于React的数据探索组件。
sanddance-app:网站上使用的基于React的示例应用程序。
安装
Clone仓库源码
执行命令npm install
安装Jekyll用于本地运行
构建
执行命令npm run build
运行。执行以下命令
1. npm run deploy
2. cd docs
3. jekyll serve
运行后访问以下地址:
http://127.0.0.1:4000/SandDance/
http://127.0.0.1:4000/SandDance/tests
sanddance-vue
简单介绍一下 sanddance-vue 组件的使用方法。
添加依赖,将以下内容添加的工程的package.json文件中,然后运行命令npm install:
“@deck.gl/core”: “^8.3.7”,
“@deck.gl/layers”: “^8.3.7”,
“@msrvida/sanddance-vue”: “^3”,
“@luma.gl/core”: “^8.3.1”,
“vega”: “^5.17.0”
示例代码:
《template》
《div id=“app”》
《SandDanceVue v-bind:data=“data” v-bind:insight=“insight” /》
《/div》
《/template》
《script》
import * as deck from “@deck.gl/core”;
import * as layers from “@deck.gl/layers”;
import * as luma from “@luma.gl/core”;
import * as vega from “vega”;
import SandDanceVue, { SandDance } from “@msrvida/sanddance-vue”;
SandDance.use(vega, deck, layers, luma);
const data = [{ a: 1 }, { a: 2 }, { a: 3 }];
const insight = {
chart: “barchartV”,
columns: {
x: “a”,
z: “a”
},
size: {
height: 500,
width: 500
},
view: “3d”
};
export default {
name: “App”,
components: {
SandDanceVue
},
data: () =》 {
return {
data,
insight
};
}
};
《/script》
《style》
.sanddance-VueViewer {
height: 700px;
border: 1px solid black;
}
《/style》
《style src=“@msrvida/sanddance/dist/css/sanddance.css” /》
SandDance 相应的插件:
编辑:jq
-
微软
+关注
关注
4文章
6567浏览量
103958 -
数据
+关注
关注
8文章
6898浏览量
88838 -
开源
+关注
关注
3文章
3254浏览量
42408 -
代码
+关注
关注
30文章
4751浏览量
68358
原文标题:微软又一个数据可视化神器开源了!非常酷炫
文章出处:【微信号:LinuxHub,微信公众号:Linux爱好者】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
发布评论请先 登录
相关推荐
评论