D3 Moving Average

Nikon D3 vs D700 vs Canon 5D kopi 2008 KenRockwell. Alle rettigheter reservert. Jeg får mine godbiter på Ritz. Amazon og Adorama. Det hjelper meg å fortsette å legge til dette nettstedet når du får din fra disse koblingene også. Rask svar: Ønsker å skyte i svakt lys, eller skyte bevegelige ting og handling Få Nikon D3. Ønsker et kamera for bryllup og portretter Få Nikon D700. Ønsker den høyeste tekniske kvaliteten for landskap, selv om kameraet er vanskeligere å sette og bruke Vurder Canon 5D. Jeg kjøper personlig fra Ritz. Adorama og Amazon. Jeg kan ikke garantere for noen andre annonser. Du kan tilbringe timer fretting over meningsløse spesifikasjoner, fora og formodning, men forhåpentligvis min personlige erfaring i løpet av de siste par årene etter at jeg har kjøpt disse til meg selv, kan gjøre dette klart. Ive laget omtrent 35.000 skudd på min Nikon D3 og ca 20.000 skudd på min Canon 5D. så forskjellene er åpenbare for meg. Jeg spytter ut hele denne artikkelen fra toppen av hodet mitt, noe som er viktig fordi det er veldig viktig hva er her. I tilfelle du lurer på hvordan jeg har råd til dette, kan du se hvordan du kan takke noe. Jeg skyter hele dagen, hver dag, så kostnaden er trivial for meg, mens de virkelige forskjellene mellom disse kameraene er enorme. Jeg har detaljert gjennomgang av hvert av disse kameraene på D3. D700. D300 og 5D. Nikon D3 er det eneste pro-kameraet blant disse tre, og dermed den største, raskeste, tyngste, tøffeste, dyreste med det fetteste og lengste batteriet. Det du får for dine ekstra penger er fart. D3 er det eneste kameraet blant disse, at hvis du tilbringer hele dagen med et kamera som sitter fast i ansiktet ditt, blir det bare ute av veien. Det gjør alt fort og uten klage. Finderen har ingen merker for AF-sensorer, så det meste av tiden har du et klart rektangel der du skal komponere. Mangelen på distraksjon fra etsede AF-sensorer gjør stor forskjell når man prøver å konsentrere seg gjennom hele dagen. D3 er kameraet for å komme til action og sport. AF-systemet er flott. Det går bare. Du trenger ikke lenger å velge og velge AF-sensorer, eller må fokusere, låse og rekomponere. Når du setter det opp som jeg gjør. du komponerer og brenner bare, og alt kommer ut perfekt. Den raske, smarte og nøyaktige autofokusen er den harde delen. Rammehastigheten på 9 FPS er den enkle delen. Hvis D3 er for tung for deg, trykk på en fast 50mm linse, og det føles nå som ingenting. Nikon D700 er en nyere versjon av D3 med et mindre batteri, billigere søker-skjerm og lavere pris. D700 gir den nøyaktige bildekvaliteten til D3, men i en mindre kropp. For portretter er D700 trolig den beste kjøp fordi jeg elsker hudtonene jeg får på Nikon i nøytral bildekontrollinnstilling satt til 1 metning. Hvis du skyter action for å leve, går du opp til D3. Hvis du bare skyter på helger og penger, ser jeg lite mangler i D700 sammenlignet med D3. Se min D700-gjennomgang for de nøyaktige sammenligningene. Canon 5D utmerker seg i bildekvalitet. Det er også det letteste og minst kostbare av disse kameraene. Den har de skarpeste bildene av disse tre kameraene med en liten margin. Hvis du backpacker eller skyter forsiktige landskap, kan 5D gi overlegen bildekvalitet over alt fra Nikon til en overkommelig pris. Hvis du vil ha den beste bildekvaliteten for landskap og store forstørrelser, er 5D det beste kameraet. Jeg tuller ikke: Jeg har 20x30quot (50 x 75cm) utskrifter her, og 5D er tydelig overlegen. (Så igjen, mediumformatfilm er overlegen til noen av disse i 20x30quot utskrifter.) 5D er skarpere enn D3 eller D700. Det ser litt overshøyd på skjermen sammenlignet med Nikon, men på 20x30quot utskrifter ser det bare bedre ut. Ulemper ved 5D er at det er en smerte å bruke. Alt tar noen få knapptrykker enn noen av Nikons. Ønsker at LCD-skjermen forstørrer bildet du bare tok Du må trykke på Play-knappen og vente et øyeblikk, mens du på alle Nikon bare trykker på mag-knappen, umiddelbart. Søkeren på 5D har svake, skumle og svake tall, mens Nikons er alle lett å lese i noe lys. 5D har en patetisk svak og off-farge LCD. Det ser ut som det er ødelagt når det holdes ved siden av den billigste Nikon. Kontrollene til 5D føler seg skitne sammenlignet med Nikons. Mine hender skadet etter å ha tatt 5D hele dagen fra trangt og dårlig gjennomtenkte kontroller. 5D har ingen Auto ISO, så det er enda en ting jeg må pissle for hvert skudd. 5D tar ca. 10 menyknapper for å skyte en manuell hvitbalanse, mens jeg kan gjøre dette på noen Nikon uten menyer i det hele tatt. 5D føles mye bedre enn D700 eller D3. 5D er for det meste plast, bortsett fra metallplaten som Canon brukte til å rettferdiggjøre den originale 3.200-prisen, sammen med å fjerne den innebygde blitsen. 5Ds øverste styrehjul føles alltid som om den er i ferd med å falle, da disse ringer gjorde på Canon EOS A2. 5D har den raskeste manuelle fokuseringen, men så hva Canon's manuelle fokusfD-objektiver vil ikke fungere på 5D, mens Nikons gamle linser fungerer bra på D700 og D3. Når jeg har glemt hva en smerte 5D er, er resultatene verdt det. Skyting av 5D er som å skyte et kamera: det er en smerte, men resultatene er hvorfor du gjør det. Handling og sport: D3. Barn som kjører rundt: D3 eller D700. Trist, men sant: barnet mitt er så fort, jeg trenger virkelig D3 til å holde tritt med ham Landskap: 5D eller D700. Lavt lys: D700 eller D3. Hvis jeg fortsatt var en helg amatør skyting landskap og arty ting, er 5D det ene kameraet Id-kjøp. I dag tilbringer jeg hele dagen, hver dag skyting, så jeg skjønner vanligvis D3 fordi den bare kommer ut av veien. Ive skrevet dette uten hensyn til pris. Hvis prisen er viktig og du ikke skyter til handling, bare få 5D. Uansett pris, er 5D ditt kamera hvis du er backpacking. Hvis du skyter landskap, er 5D sannsynligvis ditt kamera hvis du ikke bryr deg om sucky ergonomi. Når jeg tenker på hvert kamera, minner 5D meg om hvordan det ikke passer til hånden min, hvordan jeg ikke alltid kan se søkerinformasjonen, hvordan jeg må gjette på det jeg ser på LCD-skjermen, hvor vanskelig det er å flytte den galle lille øverste kontrollbryter mens du trykker på ISO-knappen for hvert bilde, hvordan 5D skifter skiftet programeksponering hver gang det våkner, hvordan jeg alltid må trykke og vente på Play-knappen bare for å se om det siste bildet var skarpt , og hvordan jeg trenger å bruke en annen hånd bare for å trykke på forhåndsvisning av dybden av feltet, og hvordan hendene mine har vondt etter en økt, prøver å bruke den med en hånd. Når jeg tenker på D3, er alt jeg husker konsentrere seg om hva som skjer i det store, lyse rektangelet som er søkeren og skytingen. Selvfølgelig når jeg ser på resultatene på min 30quot Apple Cinema Display. 5D-resultatene er levende og nesten tredimensjonale. Nikonene har mer fleksible farge - og kontrastkontroller, men 5D lar deg få tilgang til forhåndsinnstilte innstillinger med en knapptrykk. Den 5D får hele metningen, selv en mutter som jeg trenger, og Nikons kan få enda mer. Jeg elsker måten folk ser på Nikons når de er satt for nøytral bildekontroll, jeg har ikke sett dette i min 5D. Hvis du tar skytespill, må du bare låne huset ditt for D3. Hvis du skyter uten lys, må du få D3 eller D700. 5D er skarpere i mest lys, men Nikons utmerke seg på ISO 6,400. Nå som D700 er ute, erstatter den D3 for omtrent alt annet enn heltidsporter, action - og nyhetsfotografer. Bare trykk på den dedikerte REC-knappen med kameraet fremdeles på ansiktet ditt, og du kan ta opp notater om bildene du gjør. Siden mikrofonen ligger rett på munnen på baksiden av kameraet, kan du hviske om kommentarene er følsomme. Det høres dumt ut, men jeg finner dette veldig nyttig for å ta notater. Trykk på REC-knappen med kameraet ved siden av deg, og du kan registrere hva du vil på diskret. For eksempel, her er de første lydene av babyen min Katie. To kortspor revolusjonerer hele arbeidsflyten min. Jeg kjører i backup modus. som kopierer alt til det andre kortet mens jeg skyter. Jeg kan nå formatere et kort så snart det er lastet ned, og sparer meg fra å måtte vente til harddisken som overføres, er også sikkerhetskopiert. Jeg sletter aldri et kort før filene er i to separate fysiske steder. Jeg snakker ekte in-field-fart, ikke rammen per sekund vurdering. Alle disse finnerne er store og lyse. Vurderinger tar hensyn til alle de andre faktorene. Kan jeg si at Canon forbedret 5D LCD rundt 2006? Jeg er usikker på om min er den fattige eller ekstra fattige versjonen. På min første ladning, sannsynligvis mange flere hvis jeg ikke snublet i menyene så mye. Jeg sammenligner bare DSLRer. Dette er hva jeg bruker i dag. I dag skyter jeg hundrevis av bilder hver dag, 7 dager i uken, for det meste for publisering. Jeg gjennomsnittlig 5000 skudd per måned på min D3 alene. Jeg trenger digitale bilder fordi jeg trenger resultatene nå, og digital er god nok. Kameraforretninger, magasiner, gjennomgang nettsteder og kamera beslutningstakere vil ikke at du skal lese resten av dette fordi de lager rekordvinduer med alle som tenker ingenting om å kaste tusenvis av dollar bort på digitale speilreflekskameraer som vil byttes ut til neste store ting i 24-36 måneder. Hvis jeg fremdeles bare skyte noen få hundre bilder i måneden, i stedet for hver dag, og skyter for det meste min slags ting for min egen glede og for seriøs utskrift med stor utskrift, er Id å skyte film, ikke disse dyre kaste bort DSLRene. Jeg kjøpte bare min første DSLR som en vits å hjelpe meg med å teste linser i stedet for å måtte løpe til lab hele tiden. Å ha DSLRs ligger rundt, begynte min lat side å skyte dem mer og de ble det jeg skyter hele tiden i dag. Hvis jeg bare skutt hundrevis av bilder i en måned, i stedet for hver dag, og hvis de høyeste kvalitetskortene var mitt mål i stedet for bare å klare seg godt nok, er citerte resultater fra film mye bedre enn fra noen av kameraene ovenfor. Når jeg sier film, mener jeg medium og storformatfilm. Hvis jeg var mer opptatt av kvalitet i stedet for kvantitet, skulle Id skyte min Mamiya 7 håndholdt, og min 4x5 for alt annet. Når du sammenligner 20x30quot-utskrifter, er mine optiske utskrifter fra 6x7cm Fuji Velvia langt bedre enn de fra D3 eller 5D, og ​​det var å sammenligne med 6x7cm Velvia-skudd på et brettkamera som passer i mine store fotturer. (se min 20x30quot utskriftsjämförelse.) Hvis du er seriøs om utskriftskvalitet for statiske emner, for mindre penger enn noen av disse engangs-DSLR-er, kan du kjøpe et langt bedre filmkamera som vil vare deg en levetid. Jeg støtter min voksende familie gjennom denne nettsiden. Hvis du finner dette så nyttig som en bok du kanskje måtte kjøpe eller et verksted du måtte ha tatt, vær så snill å hjelpe meg med å fortsette å hjelpe alle. Hvis du har fått utstyret ditt gjennom en av mine koblinger eller hjulpet ellers. du er familie. Dens flotte folk liker deg som tillater meg å fortsette å legge til dette nettstedet på heltid. Takk Den største hjelpen er å bruke disse linkene til Adorama. Amazon. BampH. Ritz. og JampR når du får dine godbiter. Det koster deg ingenting og er en stor hjelp for meg. Disse stedene har de beste prisene og service, derfor har jeg brukt dem siden før dette nettstedet eksisterte. Jeg anbefaler dem alle personlig. Takk for å leseMoving Average: Hva det er og hvordan du kan beregne det. Se på videoen eller les artikkelen under: Et bevegelige gjennomsnitt er en teknikk for å få en generell ide om trender i et datasett. Det er et gjennomsnitt av noen undergrupper av tall. Det bevegelige gjennomsnittet er ekstremt nyttig for å prognose langsiktige trender. Du kan beregne det for en periode. Hvis du for eksempel har salgsdata i en tjueårsperiode, kan du beregne et femårig glidende gjennomsnitt, et fireårig glidende gjennomsnitt, et treårig glidende gjennomsnitt og så videre. Aksjemarkedet analytikere vil ofte bruke et 50 eller 200 dagers glidende gjennomsnitt for å hjelpe dem å se trender på aksjemarkedet og (forhåpentligvis) prognose hvor aksjene er på vei. Et gjennomsnitt representerer 8220 middling8221 verdien av et sett med tall. Det bevegelige gjennomsnittet er nøyaktig det samme, men gjennomsnittet beregnes flere ganger for flere delsett av data. Hvis du for eksempel vil ha et toårig glidende gjennomsnitt for et datasett fra 2000, 2001, 2002 og 2003, vil du finne gjennomsnitt for delmengder 20002001, 20012002 og 20022003. Flytte gjennomsnitt er vanligvis plottet og er best visualisert. Beregne et 5-års flytende gjennomsnitt Eksempel Eksempelproblem: Beregn et femårig glidende gjennomsnitt fra følgende datasett: (4M 6M 5M 8M 9M) ​​5 6,4M Gjennomsnittlig salg for andre delmengde på fem år (2004 8211 2008). sentrert rundt 2006, er 6,6M: (6M 5M 8M 9M 5M) 5 6,6M Gjennomsnittlig salg for tredje delmengde på fem år (2005 8211 2009). sentrert rundt 2007, er 6.6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6.2M Fortsett å beregne hvert femårs gjennomsnitt, til du når slutten av settet (2009-2013). Dette gir deg en rekke poeng (gjennomsnitt) som du kan bruke til å tegne et diagram over bevegelige gjennomsnitt. Følgende Excel-tabell viser deg de bevegelige gjennomsnittene beregnet for 2003-2012 sammen med en scatterplot av dataene: Se videoen eller les trinnene nedenfor: Excel har et kraftig tillegg, Data Analysis Toolpak (hvordan du laster inn dataene Analyse Toolpak) som gir deg mange ekstra muligheter, inkludert en automatisert glidende gjennomsnittsfunksjon. Funksjonen beregner ikke bare glidende gjennomsnitt for deg, det graver også de opprinnelige dataene samtidig. sparer deg ganske mange tastetrykk. Excel 2013: Trinn 1: Klikk 8220Data8221-kategorien og klikk deretter 8220Data Analysis.8221 Trinn 2: Klikk 8220Gjennomsnitt8221 og klikk deretter 8220OK.8221 Trinn 3: Klikk på 8220Input Range8221-boksen og velg deretter dataene dine. Hvis du inkluderer kolonneoverskrifter, må du kontrollere at etikettene er i første rekkefelt. Trinn 4: Skriv inn et intervall i boksen. Et intervall er hvor mange tidligere poeng du vil bruke Excel til å beregne det bevegelige gjennomsnittet. For eksempel vil 822058221 bruke de forrige 5 datapunktene til å beregne gjennomsnittet for hvert påfølgende punkt. Jo lavere intervallet, desto nærmere er det bevegelige gjennomsnittet ditt til ditt opprinnelige datasett. Trinn 5: Klikk i boksen 8220Output Range8221 og velg et område på regnearket der du vil at resultatet skal vises. Eller klikk på 8220New-regneark8221-knappen. Trinn 6: Kontroller 8220Chart Output8221-boksen hvis du vil se et diagram over datasettet ditt (hvis du glemmer å gjøre dette, kan du alltid gå tilbake og legge til det eller velge et diagram fra 8220Insert8221-fanen.8221 Trinn 7: Trykk på 8220OK .8221 Excel vil returnere resultatene i området du angav i trinn 6. Se videoen, eller les trinnene nedenfor: Eksempelproblem: Beregn treårig glidende gjennomsnitt i Excel for følgende salgsdata: 2003 (33M), 2004 (22M), 2005 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2008 (39M), 2009 (41M), 2010 (36M), 2011 (45M), 2012 (56M), 2013 (64M). 1: Skriv inn dataene i to kolonner i Excel. Den første kolonnen skal ha året og den andre kolonnen de kvantitative dataene (i dette eksemplet problemet, salgstallene). Kontroller at det ikke er noen tomme rader i celledataene. : Beregn det første treårsmediet (2003-2005) for dataene. For dette prøveproblemet, skriv 8220 (B2B3B4) 38221 i celle D3. Beregne det første gjennomsnittet. Trinn 3: Dra firkanten nederst til høyre hjørne d eier å flytte formelen til alle cellene i kolonnen. Dette beregner gjennomsnitt for etterfølgende år (for eksempel 2004-2006, 2005-2007). Dra formelen. Trinn 4: (Valgfritt) Opprett en graf. Velg alle dataene i regnearket. Klikk på 8220Insert8221-fanen, klikk deretter 8220Scatter, 8221 og klikk deretter 8220Skatter med glatte linjer og markører.8221 En graf over det bevegelige gjennomsnittet ditt vil vises på regnearket. Sjekk ut vår YouTube-kanal for mer statistikk Hjelp og tips Flytte gjennomsnitt: Hva det er og Hvordan beregne det var sist endret: 8. januar 2016 av Andale 22 tanker om ldquo Flytende gjennomsnitt: Hva det er og Hvordan beregne det rdquo Dette er perfekt og enkelt å assimilere. Takk for arbeidet Dette er veldig klart og informativt. Spørsmål: Hvordan beregner man et 4-års glidende gjennomsnitt Hvilket år vil det 4-årige glidende gjennomsnittssentret på Det sitte på slutten av det andre året (dvs. 31. desember). Kan jeg bruke gjennomsnittlig inntekt til å prognose fremtidig inntjening. Noen vet om sentrert mener, vennligst vennligst fortell meg om noen vet det. Her er det gitt at vi må vurdere 5 år for å få det som er i sentrum. Så hva om resten årene hvis vi ønsker å bli gjennomsnittet av 20118230er, har vi ikke flere verdier etter 2012, da hvordan skulle vi beregne det? Som du don8217t har mer info, det ville være umulig å regne ut 5 år MA for 2011. Du kan få et toårig glidende gjennomsnitt skjønt. Hei, takk for videoen. En ting er imidlertid uklart. Hvordan lage en prognose for de kommende månedene Videoen viser prognose for månedene for hvilke data som allerede er tilgjengelige. Hei, Rå, I8217m jobber med å utvide artikkelen for å inkludere prognoser. Prosessen er litt mer komplisert enn å bruke tidligere data skjønt. Ta en titt på denne Duke University-artikkelen, som forklarer det i dybden. Hilsen, takk for en klar forklaring. Hei Kan ikke finne linken til den foreslåtte Duke University-artikkelen. Be om å legge inn linken againUpdates: 1) I8217ve sette alle kodeeksemplene i codepen. iocollectionnjzYxo 2) Jeg vil omskrive dette innlegget etter at I8217m har publisert min Visualisering med React-serien, fordi it8217s er 4 år og det er andre måter å gjøre dette nå . Data er den første D i d3 (eller muligens den tredje, men det er definitivt en av disse). Uansett. Å sette dataene i riktig form er avgjørende for å ha kort kode som kjører raskt og er lett å lese (og senere feilsøking). Så hvilken form skal dataene dine være i Du har utvilsomt mange alternativer. For å følge gjennom denne opplæringen antar let8217s at du vil plotte forholdet mellom R038D utgifter og BNP-vekst for en rekke land. Du har denne filen. full av tabelldata, som for hvert land viser et navn, et kontinent, de brutto R038D-utgiftene i prosent av BNP, BNP-vekst, og for kontekstpopulasjon og BNP per innbygger. Så en veldig grunnleggende tilnærming ville være å sette hver av disse variablene i en uavhengig rekkefølge. (don8217t forstyrr rulling, it8217s mer av det samme) Deretter kan du bare lage merker for hvert dataobjekt og hente hvert attributt uavhengig. Let8217s gjør et boble diagram for eksempel. (liten til side: I posten jeg vant8217t går du gjennom koden for å sette opp SVG-beholderen eller skalaene, i stedet fokusere på datastrukturene. Denne koden, som egentlig ikke er noe spesielt, finnes i kildekoden til eksemplene) . Så for å lage våre kretser ville vi skrive noe som: Se eksempel i egen fan eller vindu, men dette er helvete å opprettholde. Hvis det av en eller annen grunn er en feil i en av verdiene, for eksempel på grunn av en katt eller et lite barn i nærheten av datamaskinen, vil feilen være svært vanskelig å feilsøke. Et annet problem er at it8217 er svært vanskelig å bruke noen form for etterfølgende behandling av dataene. For eksempel vil du legge merke til at det er mindre bobler helt innenfor den store oransje boblen som skjer for å være på toppen av dem. Så det er ikke mulig å overflytte de mindre boblene. En måte å adressere på, ville være å sortere data i rekkefølge av fallende befolkning (størrelsen på boblene) slik at det ville være umulig å ha denne typen situasjon. Nå mens det er mulig å sortere 6 arrays i henhold til verdiene til en, er det veldig rotete. Ideelt sett bør du ha alle verdiene som skal oversettes grafisk i ett enkelt objekt. Du vil ha en rekke av disse objektene som du vil overføre til datametoden, og kunne skrive noe som: Her har du bare én datakilde, som er mye tryggere. Så hvis du tenker: Jeg vet, jeg burde opprette en variabel som dette: og få det gjort, og dessuten hvis du tenker 8220Hey, kan jeg gjøre dette i Excel fra csv-filen, med en formel som jeg vil kopiere over rader8221 , du må stoppe akkurat nå i navnet på alt som er godt og hellig. Selv om det virker: Denne tilnærmingen har en rekke feil som du alle kan unngå hvis du leser videre. For det første blir utførelsen av programmet stoppet mens nettleseren din leser kildekoden som inneholder 8220data8221-variabelen. Dette er ubetydelig for 36 rader, men når objekter blir større og mer komplekse, kan en tilsvarende variabel ta sekunder eller minutter å laste. Og nå har vi et problem. That8217 er et problem for brukerne dine. Nå til deg: å lage en JSON-variabel fra tabelldata er kjedelig og feilaktig. Formuleringsredigeringsgrensesnittet i Excel doesn8217t virkelig hjelper deg med å finne ut hvor du har feilplassert et sitat eller kolon. Som et resultat er dette svært tidkrevende. Don8217t gjør det: det er en mye enklere måte. Inntrer d3.csv-funksjonen. Here8217s hvordan det fungerer. Du forteller d3.csv-funksjonen hvor en csv-fil er plassert (som vi hadde hele tiden) og en funksjon som må løpe på en rekke objekter (det vi alltid ønsket) opprettet ved å bruke den første raden som nøkler. Med andre ord, en gang i d3.csv-funksjonen, vil 8220csv8221-variabelen være verdt akkurat det vi tilordnet 8220data8221 tidligere, med en stor forskjell, det8217s at vi didn8217t måtte produsere denne variabelen eller gjøre noen form for manuell inngrip: vi er sikkert det tilsvarer filen nøyaktig. En fin ting med denne metoden er at siden din variabel ikke er eksplisitt i kildekoden, kan nettleseren lese det mye raskere. Dataene leses bare når d3.csv-funksjonen kalles, i motsetning til tidligere tilnærming hvor hele kildekoden (inkludert dataene) måtte leses før den første setningen kunne utføres. Selvfølgelig gjør det bare en forskjell når datastørrelsen er betydelig. Men ved å bruke d3.csv-tilnærmingen, kan du vise en advarsel 8220loading data8221 et sted på siden din, og fjerne den når du er inne d3.csv. Mye bedre enn en tom side. Tre advarsler med denne metoden. Dette vil ikke lenger fungere i et lokalt filsystem (dvs. åpne en fil i nettleseren). Den resulterende filen kan bare kjøres på en webserver, som kan være lokal (dvs. siden har en URL). hva som skjer innen d3.csv-funksjonen, er ikke lenger i programmets globale omfang. Dette betyr at etter at programmet har kjørt kurset, kan du ikke åpne javascript-konsollen og kontrollere verdien av 8220csv8221, for eksempel. Dette gjør disse programmene litt vanskeligere å feilsøke (det er åpenbart måter, skjønt). Alt som leses fra filen, behandles som strenge. Javascript gjør en masse type konvertering, men vær oppmerksom på det, eller du vil ha overraskelser. Derfor skrev jeg x (d. GERD) for eksempel (før en streng konverterer den til et tall). For å feire denne overlegne måten å innhente data, kastet vi i animert dataregistrering: sirklene startes til en standardverdi og beveger seg mot deres posisjon. Du vil kanskje sjekke lenken for å se overgangseffekten. Så, på nivået av merket (dvs. våre kretser) er den mest komfortable form for data et objekt med minst like mange nøkler som det vil bli grafiske egenskaper for å endre dynamisk. En flat rekke data er greit hvis vi bare har en serie data. Men hva om vi har flere serier. Faktisk har de fleste visualiseringer en struktur og et hierarki. Så let8217s fortsetter med våre data, men nå antar vi at vi vil vise verdier for forskjellige kontinenter som forskjellige små scatterplots (8220small multiples8221). Intuitivt: we8217ll vil legge til 5 8220g8221 grupper til vår svg-container, en for hvert kontinent, og deretter legge til en prikk per land i hvert kontinent til de gruppene. Vår flate rekkevidde won8217t fungerer så bra da. Hva gjør du d3 Svar på dette problemet er d3.nest () sett med metoder. d3.nest () gjør et flatt utvalg av objekter, som takket være d3.csv () er et veldig lett tilgjengelig format, i en rekke arrays med hierarkiet du trenger. Etter vår intuisjon ville wouldn8217t være fint hvis dataene våre ville være: En rekke 5 elementer, ett for hvert kontinent, slik at vi kunne opprette 8220g8221-gruppene, og hvis hver av disse 5 elementene inneholdt en matrise med dataene for alle tilsvarende land, fortsatt i det objektformatet vi elsker Dette er nøyaktig hva d3.nest () gjør. d3.nest (), go Med metoden. key (), indikerer vi hva vi skal bruke for å lage hierarkiet. Vi ønsker å gruppere disse dataene etter kontinent, så vi bruker denne syntaksen..SortKeys brukes til å sortere nøklene i alfabetisk rekkefølge, så våre paneler vises i alfabetisk rekkefølge av kontinenter. Hvis vi utelater det, vil panelene dukke opp i rekkefølgen av dataene (det vil si Oseania først da Australia er det første landet). Vi kunne ha unngått det ved å sortere dataene etter kontinentet først før de nestet det, men det er lettere som dette. Her har vi bare ett nivå av gruppering, men vi kan ha flere ved å knytte flere. key () metoder. Den siste delen av uttalelsen. oppføringer (csv), sier at vi vil gjøre den operasjonen på vår csv variabel. Her er hva datavariabelen vil se ut: Nå som vi har våre data i et ideelt skjema, la lettekterne trekke disse merkene: (du vil kanskje klikke på linken for å se overgangseffekten og lese hele kilden). Dette er veldig bra, men det ville være bedre hvis vi kunne karakterisere noe samlet informasjon fra kontinentene. Let8217s prøver å finne ut gjennomsnittverdiene for R038D utgifter og BNP-vekst. Kan det gjøres enkelt Dette er en jobb for den andre hovedmetoden d3.nest, opprulling. opprulling er aggregasjonsfunksjonen. Her er et eksempel. Husk hvordan kombinasjonen av. key () og. entries () omarrangerer en matrise inn i arrayer med mindre arrays, avhengig av disse tastene, er verdien som overføres til funksjonen inne i opprullingsmetoden, hver av disse arrays (dvs. en utvalg av alle gjenstander som svarer til land i Amerika, så en rekke av alle gjenstandene som svarer til land i Europa, etc.). Hvis vi bruker sortKeys i vår tidligere nestingstiltak, bruker we8217d det også bedre. Her ser variabelen ut: Utrolig bare verdiene vi trenger. Nå er det bare et spørsmål om å legge dem til skissen. To små tillegg her: Dette er det endelige eksempelet 8211 igjen, du vil kanskje klikke på linken for å se overgangen og få hele kilden. På marknivå vil du ha objekter med så mange egenskaper som du trenger grafiske variabler (som x, y, fyll, etc.) ved hjelp av d3.csv () og en flatfil vil gjøre dette enkelt (d3 gir også funksjoner som d3.json eller d3.xml for å behandle data i et annet format). d3.nest kan hjelpe deg med å gruppere oppføringene dine for å strukturere dataene dine og opprette mer sofistikerte visualiseringer. opprullingen kan brukes til å samle dataene gruppert ved hjelp av d3.nest Postnavigasjon Legg igjen et svar Avbryt svar Utmerket opplæring Jerome 8211 mens CSV doesn8217t gir 8220spontaneous8221 data som en MySQL-spørringen, det forbedrer seg betraktelig på den manuelle tilgangstilgangen. Jeg antar at CSV kan være designet med nok fleksibilitet og detaljer for å simulere en database, ved hjelp av ulike filtre i d3. Hei, takk d3 kan imidlertid helt samhandle med en database som mySQL med en lignende tilnærming jeromecukierblog20120102using-d3-med-en-mysql-databasen, men hvis du har data i tabellformat til å begynne med, er d3.csv veldig praktisk. Veldig nyttig opplæring I8217d liker å stille to spørsmål: først: kan jeg omdøpe attributter GERD og vekst, si. som avgGERD eller avggrowth i stedet for å bruke det gamle navnet (Tenk på AS-søkeordet i SQL) andre spørsmål: Er jeg tvunget til å gruppere tidligere alle landene for å gjennomsnittlig de samme attributter (i dette tilfellet GERD og vekst) over matrisen av land i et kontinent skulle I8217m jobbe på en lignende nestet struktur, og jeg har noen problemer siden jeg kan definere en tilgang til funksjonen d3.mean (). Takk på forhånd ville fungere. (eller et gyldig nøkkelnavn i stedet for a og b). 2) teknisk, nei. men du vil kanskje. For en dataoperasjon i d3 eller javascript generelt, og dette er noe jeg kunne ha satt i opplæringen, er det mulighet for å starte fra en tom struktur (enten en tom tabell eller en tom objekt), sløyfe gjennom kildedataene og legg til noe i strukturen. for eksempel kunne jeg skrive: avgs csv. forEach (funksjon (d) var cd. continent hvis (avgs) avgs. navgs. n1 avgs. GERDavgs. GERDd. GERD avgs. growthavgs. growthd. growth else avgs) nøkler (avgs). forEach (funksjon (c) avgs. GERDavgs. GERDavgs. n avgs. growthavgs. growthavgs. n) dette vil produsere samme utgang som før uten en nesting-funksjon, it8217s litt lenger å skrive, men muligens klarere. Mindre trivielle operasjoner er også mulig i løpet av løkken. Tusen takk for det raske svaret Til slutt gjorde jeg det samme bortsett fra det faktum jeg brukte, bare vanlig javascript. Jeg var nysgjerrig på om man kunne utføre oppgaven inne i. rollup () - funksjonen. PS: Kudos for din fantastiske lærestil, I8217m læring d3 og denne opplæringen har vært utrolig nyttig. masse kommentarer her snakker om å jobbe med en ekte database, men det fine med dette er fra csv er at du alltid kan trekke dataene fra databasen din og skrive csv-filer med den 8211, slik at dataene kan lastes ned og fungerer sammen med opplæringen ganske pent. Det vil gi brukeren mer fleksibilitet til å bruke dataene på andre måter hvis de vil eller trenger det. Hei Jerome. Dette er utrolig nyttig for meg. Ett spørsmål 8211 hvordan kjører jeg koden din uten å kjenne navnene på attributter (kontinent, gdp osv.) I8217m veldig ny til d3, så synd om dette er enkelt. Koden din for referanse nedenfor: d3.csv (8220data. csv8221, funksjon (csv) Vi sorterer først dataene, og vi lager merkene, som vi legger inn i en startposisjon svg. selectAll (8220circle8221).data (csv).enter ).append (8220circle8221).attr (8220cx8221, funksjon (d)).attr (8220cy8221, funksjon (d)).attr (8220r8221, funksjon (d)) nå begynner vi 8211 å flytte merkene til deres posisjon Flott opplæring, dette var veldig nyttig for min inngang til d3 med csvs I8217m prøver å lage et linjediagram med dato som x-aksen, summen av bestillinger som y-aksen og en linecolor for hver av mine tre butikker. Min datasett har en rad for hver ordre, så jeg må summere rekkefølgen etter dato og lagre: d3.csv (fil, funksjon (feil, data) data data. map (funksjon (d) returbutikk: d. store, dato: parseDate (d. date ), ordre: d. orders) Jeg fortsetter å få en feil på denne linjen i koden, og selv om aksen er tegnet på siden, er det ingen data: Kan du gi noe innsikt Takk på forhånd kan jeg være endelig uten å se din d Ata-fil, men for det meste, definerer du linjelfunksjonen et sted, og navnet på attributter kommer fra datafilen. så dette forutsetter at du kjenner datafilen din. Som sagt, for et hvilket som helst element i arrayet, kan du gjøre d3.keys () som vil returnere listen over egenskaper til elementet. dvs. d3.keys (csv0). Hei Jerome, jeg er veldig ny på D3.js, for tiden jobbet jeg med et skoleprosjekt med d3 og json. Din veiledning var veldig nyttig, så jeg bestemmer meg for å implementere det i prosjektet mitt siden den nestede dataene er mye mer lik min, selv om min er json-fil. For øyeblikket grupperer dataene riktig, dessverre, de enkelte dataene som representeres av sirkelen, virker ikke. Jeg lurte på hva som gikk galt, jeg setter stor pris på det hvis du kan se på det. her er lenken til prosjektet (githubemeshIPU-Zabbix-D3) Takk på forhånd Hei, takk for opplæringen. Jeg ble litt avskåret av de 3 advarslene, men de er faktisk mye mindre enn du får dem til å lyde: 1. En veldig enkel måte å få noe på en webserver, bruker site44 8211 vert filene fra dropboxen din. 2. Ikke sikker på at jeg forstår dette. Bare definer en global variabel, og tilordne verdier til det i tilbakeringingen. 3. Yep. Mange opplæringsprogrammer om hvordan du bruker json eller csv med d3.json eller d3.csv, men den enkleste ideen om å bruke et array eller dataobjekt er fortsatt et mystery8230. For enkle applikasjoner er det å oppdatere en json - eller csv-fil dynamisk et mareritt. Å være i stand til å laste et objekt med de nødvendige dataene dynamisk, bør være enkelt, darn det. Veldig nyttig opplæring. Takk