2010-04-12 16 views
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मैं डेटा की एक बड़ी मात्रा को देखने के कई तरीकों को प्रदान करने में देख रहा हूं। इसमें सरल ग्राफिंग शामिल हो सकती है, लेकिन यह सीमित नहीं होगी। जिन तकनीकों का मैं खोज कर रहा हूं उनमें आकार, टेक्स्ट और रेखाएं शामिल होंगी। इसमें उन तत्वों के तत्वों (छिपाने, ध्यान केंद्रित करने आदि) और एनीमेशन (स्थानांतरण, खींचने, व्यवस्थित पुनर्गठन आदि) के साथ बातचीत भी शामिल होगी।डेटा विज़ुअलाइज़ करने के लिए तकनीक

एसवीजी या कैनवास स्पष्ट विकल्प (जेएस लाइब्रेरी के साथ संयोजन में - शायद jQuery) के रूप में प्रतीत होता है, लेकिन क्रॉस-ब्राउज़र उपलब्धता की कमी चिंता का विषय है। मैं फ्लैश/फ्लेक्स से बचने के लिए पसंद करूंगा, लेकिन अभी यह केवल एकमात्र रॉक ठोस, क्रॉस-ब्राउज़र तकनीक है जिसे मैंने पाया है यदि आईई 7/8 के लिए समर्थन एक आवश्यकता है।

क्या किसी के पास कोई अन्य सुझाव या कोई अतिरिक्त जानकारी है जो मैंने सूचीबद्ध तकनीक को और अधिक आकर्षक लगती है?

धन्यवाद।

उत्तर

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आप Raphael और GRaphael पर एक नज़र डालना चाहते हैं। राफेल आपको वेक्टर ग्राफिक्स बनाने की अनुमति देता है और एसईजी-सक्षम ब्राउज़र पर एसवीजी का उपयोग करेगा जबकि स्वचालित रूप से आईई पर वीएमएल पर स्विच हो रहा है।

आप कैनवास-आधारित processing.js पर भी एक नज़र डाल सकते हैं।

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वे दोनों सूची में हैं। धन्यवाद। –

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मुझे लगता है कि मैं राफेल से शुरू करने जा रहा हूं। यह क्रॉस-ब्राउजर है (पढ़ें: यह आईई में काम करेगा) और बहुत शक्तिशाली लगता है। –

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एसवीजी और कैनवास अपेक्षाकृत सरल डेटा के लिए काम करता है (यानी जहां कुछ रेखाएं पर्याप्त हैं)। जटिल डेटा के लिए (कहें, आवृत्ति वितरण, या कुछ जहां आप एक नमूना प्रति पिक्सेल उत्सर्जित करते हैं), आपको सर्वर पर एक सामान्य छवि प्रस्तुत करना चाहिए।

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फिलहाल, मैं प्रदर्शन के सवाल से बचने की कोशिश कर रहा हूं (जो मुझे लगता है कि एक छवि प्रस्तुत करने के आपके सुझाव का कारण है)। निश्चित रूप से, जब प्रदर्शन एक मुद्दा बन जाता है, तो हमें आउटपुट को "कैश" करने के लिए कुछ करना होगा और संभवतः एक छवि बनाने और डब्ल्यू/रीयल-टाइम सटीकता को दूर करने की संभावना होगी। यदि आपके मन में एक और कारण था, तो विस्तृत करें। –

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जैसा कि मैंने कहा, यह डेटा पर निर्भर करता है। यदि आप 10'000 से अधिक लाइनों को प्रस्तुत करते हैं, तो एसवीजी और कैनवास धीमे हो जाएंगे क्योंकि आपको केवल 1 एमबी दस्तावेज़ को निर्देशांक के लिए पार्स करना होगा जबकि एक छवि को केवल कुछ 100 केबी की आवश्यकता होगी। –

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हाईचर्ट्स एक जावास्क्रिप्ट, अच्छा, नि: शुल्क और क्रॉस-ब्राउज़र चार्टिंग टूल है।

, मैं definiately Flot की जाँच करेगा जो के रूप में पार ब्राउज़र रेखांकन/पुस्तकालय चार्टिंग है आप रेखांकन के लिए jQuery का उपयोग कर रहे हैं, तो Highcharts demo

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चिकना सामान, लेकिन पारंपरिक ग्राफिंग का समर्थन करता है। मुझे क्लाउड समूह, फ्रैक्टल इत्यादि का समर्थन करने की ज़रूरत है। समान विचार, लेकिन परंपरागत ग्राफिंग पैकेज मोल्ड के बाहर दृष्टि से। –

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एसवीजी आईई को छोड़कर सबकुछ पर उपलब्ध है, और VML IE (5.5, आईआईआरसी) के बाद उपलब्ध है। यदि आप दोनों एसवीजी और वीएमएल की सेवा कर सकते हैं, तो आपके पास वेक्टर ग्राफिक्स होंगे जो लगभग सभी देख सकते हैं। RaphaelJS एक जावास्क्रिप्ट लाइब्रेरी है जो एक ही जावास्क्रिप्ट कोड से दोनों प्रारूप उत्पन्न कर सकती है, लेकिन निश्चित रूप से यह करने का एक ही तरीका है।

कैनवास IE के अलावा सब कुछ पर काफी उपलब्ध भी है, लेकिन कुछ पागल लोग कुछ excanvas कहा जाता है कि में कैनवास emulates, फिर से, VML लिखा था। मेरे दोस्तों और सहकर्मियों ने इसका उपयोग किया है, मैंने सुना है कि प्रदर्शन किसी भी अन्य ब्राउज़र ग्राफिक्स समाधान से भी बदतर है, लेकिन यदि आप बिटमैप ग्राफिक्स को पोर्टेबल करना चाहते हैं, तो यह शहर में एकमात्र गैर-प्लगइन गेम है।

आप जो मार्ग लेते हैं - वेक्टर या रास्टर - वास्तव में आपके आवेदन पर निर्भर करता है।

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मेरा इरादा वेक्टर मार्ग जाना है। चूंकि यह एक घर उगाई गई समस्या को हल करने के लिए एक घर उगाया गया समाधान है, मैं _really_ दोनों एसवीजी और वीएमएल को लागू करने से बचना चाहता हूं, लेकिन अगर मुझे ऐसा अच्छा पैकेज मिल सकता है जो ऐसा करता है ... –

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मूल Processing.org देखें।

यह अजीब/एनाक्रोनिस्टिक प्रतीत हो सकता है कि वे जावा एप्लेट्स का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन वे जावास्क्रिप्ट की तुलना में जावा के साथ बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करने में सक्षम थे। एप्लेट हर जगह काम करते प्रतीत होते हैं, और आपके पास बहुत सारे महान जावा पुस्तकालयों तक पहुंच होगी।

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लगता है कि मैं इस एक उल्लेख देखा नहीं है: JavaScript InfoViz Toolkit

एक दिलचस्प दृश्य मैं व्यक्तिगत रूप से पसंद treemap view है। एक ही दृश्य में बहुत सारे डेटा को सारांशित करने के लिए अच्छा लगा।

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