森雅s80R和东南D3那个好些

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-10-10 22:26 标签： 森雅r7
森雅M80和雷诺R-Space哪个好
雷诺R-Space
雷诺R-Space
平均油耗：7.5L/100km
车子的空间利用的很不错的，还有很喜欢的就是车子的非常的妖艳的大灯，非常的不错的
明显的不足的就是车子的岂不很辛苦，即使是1.5的动力还是比较艰辛的，还有就是车子的噪声比较的厉害的
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平均得分：一般，可以购买
很好，推荐购买
外观造型很时尚，空间的表现也很令人满意
内饰有点简单，细节的处理上有待提高
外观设计很时尚，细节的接缝处做的也很到位，侧面…&[]
很好，推荐购买
空间，外观，减震，动力，灯光还是不错的
保养费用太高，而且上市半年多了很多服务没有跟上…
还算不错的对于这个价位来讲。实际驾驶过程感觉还…&[]
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综合市区郊区高速其他珠联璧合：组合 R 语言和 D3.js 的力量 - 文章 - 伯乐在线
& 珠联璧合：组合 R 语言和 D3.js 的力量
根据，在各种组织里非结构性数据可能占据了所有数据的70%-80%。由于每个人都想在数据的重重高山中搜寻到隐藏的宝藏，因此用于处理、分析、可视化数据的新工具不断地推陈出新。本文主要介绍 语言 的数据处理和
的数据可视化之间的结合。
不可变的图表
当我们使用R做数据处理时，R本身自带了一些生成图表的。其中一个选项就是使用R的”ggplit2″包。这个包可以帮助我们轻松地把数据转化为。 下图就是使用 ggplot生成的表格。
如图所示，在该表中有数不清的数据，我们很难去分辨出某个特定的时间点的值是多少。由于它是一个静态的png图，我们无法将其放大。如果我们想要某个时间段的拥有更多细节的图表，就不得不用小一点的数据集再跑一遍我们的ggplot脚本。这种数据可视化的方式并不灵活。
一起来提升交互性
对于数据的处理，R是一个非常棒的选择。对于华丽的图表的生成，R仍是一个好的选项。然而当你想要在数据可视化上更进一步，你应该看向别处，找找其他方向了。这个时候，Javascript库D3将会映入你的眼帘。
同样地，将D3和R结合起来也要从里做出选择。这取决于是否是
用R来做数据和图表的展现，然后将其导出到你的Javascript绑定的SVG上
用R做数据处理，然后发送数据给javascript去生成SVG图
当你用单向通信（从R到带有javascript的网页）时，这两个选项都可行。但当你想要使用双向通信时，你可以根据web应用的输入来重跑R脚本，这时你会需要其他的解决方案，如 或是
与某个web服务器的集成，亦或是其他类型的接口。双向通信超过了本文的范围，所以我们还是接着考察单向通信的方案吧。
先绘图，再绑定
让我们先看看选项一。我们已经知道了怎么使用ggplot。使用R和gridSVG包可以将附有数据的表格转换为一个SVG元素。然后，我们可以开始将javascript绑定到SVG里的各个元素上。点这看。将鼠标移到“interpolated（插入）”点看提示。产生这个结果（这里有）需要一定的手动操作。我们需要细看SVG代码，找到class和id的名字以便我们将我们的javascript绑定上去。这就是这里唯一的绑定。同样，这不是一个很灵活的方法。
对于这个问题，有一个解决方案，那就是。基于D3开发的Plotly可以包揽所有的绑定的工作。它提供的许多API里不仅有支持R的，还有支持Python，Matlab，NodeJS以及Excel的。它甚至还提供专有的API给ggplot用户，让我们方便地扩展我们之前的例子。它的工作方式是把你的ggplot(包含了你的数据)上传到他们服务器的库中，然后所有D3绑定的工作在上面完成，于是你就得到了一个具有完全交互性的。你可以将其嵌入到任何网页中:
请注意，你无法在D3库的整个范围内都使用Plotly。它只适用于“基本的”表格和图表。
先绑定，再绘图
接着是选项二。让我们把R和Javascript的优势发挥出来，R去处理和传输数据，然后Javascript将处理过的数据可视化。
为了阐明这个过程，我们用一个新例子从零开始。我们将会经历数据科学的三个基本步骤。
步骤1和2都在R里完成，而步骤3是在Javascript里完成。我们将用本博客的数据去展示这个机制。
通过图中包含了所有信息的html页面，我们知道表里的每行都有一个 author（作者），一个title（标题），多个tag（标记），多个categories（分类）以及一个publication date（发布日期）。。我们可以识别出这些实体之间的关系。D3的（bundle layout）可以很好的用于展示关系型数据。如果我们想要使用这样的可视化，我们需要知道数据的格式应该是什么。我们可以从D3的中看到数据的来源：一个JSON文件。该文件包含了以元素的类型分组的不同元素间的所有关系。有了知识的武装，我们现在可以开始去征服这三个基本步骤了。
步骤一：获取数据
我们通过抓取含有所有博文的综述的html页面获取数据。该页面里的博客数据有组织地保存在一个html的表中。R中有可以让你轻松地从这样的表中抓取数据的包。首先我们要保存这个页面为静态html页，以便我们能更容易地解析。大概的代码如下。
library(XML)
# read all html table elements
library(XML)&# read all html table elementsraw
步骤二：清洗数据
完成了第一个步骤，我们得到了我们的数据。下一步就是清洗数据并将它保存为合适的格式。想知道“合适的格式”是什么我们可以看一看D3的代码示例。可视化的输入数据是一个JSON文件。该文件应保存各个元素之间的所有关系。处理结果看起来是这样的：
name: "Title.But do you love it?",
imports: [
"Author.Roman Verraest",
"Categorie.Business Consulting",
"Tag.AE Foyer",
"Date.2014-12",
"Tag.Business Architecture",
"Tag.Customer Journey",
"Categorie.Enterprise Architecture";
12345678910111213141516
[&&{&&&&name: "Title.But do you love it?",&&&&size: 0,&&&&imports: [&&&&&&"Author.Roman Verraest",&&&&&&"Categorie.Business Consulting",&&&&&&"Tag.AE Foyer",&&&&&&"Date.2014-12",&&&&&&"Tag.Business Architecture",&&&&&&"Tag.Customer Journey",&&&&&&"Categorie.Enterprise Architecture";&&&&]&&},&&{&&&&...
为了得到这个结果，我们可以使用R去重新组织数据。R有一些可以帮我们完成做这个任务的包。比如，可以重组表格式的数据的’reshape’包，或是可以将R对象序列化为JSON的’RJSONIO’包。在一些R的魔术之后，数据已经清洗完毕并转换为合适的格式。
步骤三：展示数据
D3访问包含了所有数据的JSON文件：
d3.json("input.json",function(err,classes) {
d3.json("input.json",function(err,classes) {...});
只需要简单地将插入这个，我们就能得到（截图如下）。将鼠标移动到文本上面，可以看到不同的实体之间的所有关系。
其实关于将R和D3结合使用，还有很多内容可以讲。这篇文章仅仅触到了一些皮毛。像和或是之类的项目，都是其他一些结合R和D3的方案。
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