Заинтересовался вашей системой — но мне в интерфейсе обязательно нужно использовать графики, не подскажите — где можно посмотреть пример по работе с ними? (в документации не нашел).
Наверное потому же, что и "Менеджер" вместо "Управляющий". Тоже наверное в свое время кто-то сильно возмущался когда использовали это слово да и кучу других...
Тут сразу на память приходит фейсбук с крупной подляной в мессенжере — там если тебе написал человек который не в списке друзей, ты просто не увидишь это сообщение потому что оно прячется глубоко в недрах фейсбука за незаметной ссылкой и о приходе таких сообщений тебя никак не уведомляют. А ведь автор письма когда его отправляет, находится в полной уверенности что вы сообщение видели и просто не хотите отвечать. На себе почувствовал это и с той и с другой стороны и очень сильно матерился когда понял в чем причина.
Спасибо за ссылку, да — я уже думаю в направлении кластеризации. Только мне например нужна не просто пространственная кластеризация но необходимо учитывать еще и свойства привязки. Простой пример — чтобы точки, относящиеся к одному дому на первичном уровне не попали в группу с точками другого дома.
Нормальные люди так же и делают, эти квадранты называются тайлами .
Тайлы бывают растровые и векторные.
Но моя поделка еще велосипедистее чем ваша, у нее подложка — пустота :)
Картинка просто для демонстрации. Вот онлайн-пример на 10 тыс.точек — попробуйте сами. (обнаружил проблему — в Firefox не правильно обрабатывается колесико мыши, сорри — пока еще не исправил).
Проекциями пока еще не занимался но думаю доработать не сложно при необходимости.
Переделал программу, чтобы работала на 4-й версии d3. Вылезло достаточно много несовместимостей. Пример описанный в статье работает только с 3-й версией библиотеки и лежит на Гитхабе в файлах с префиксом _v3 в имени файла.
А я и не говорил Pip-а нету. Он есть, но при выполнении команды venv выдавало ошибку и pip в виртуальное окружение не переносился.
Дебиан 8.5, Питон 3.4.2.
Спасибо автору за перевод — тоже заинтересовал Flask, решил пройти этот туториал на Питоне 3.4.
Для третьего Питона рекомендуют вместо virtualenv использовать venv и следовательно настраивать виртуальное окружение нужно командой:
python3 -m venv имя_папки_окружения
Но у себя я столкнулся с проблемой — почему-то в окружение не захотел переносится pip, потому настраивал окружение следующим образом:
Спасибо!
Можно узнать, ваш перевод как-то связан с тем что на официальной странице? И второй вопрос — планируете ли вы делать перевод документации по 4-й версии?
C3 рассматривал тоже, но остановился на dimple, сделал на нем что нужно и после вернулся к D3, потому что нужна как раз именно кастомность, графики то у меня не сложные.
А как работает d3.time.format.multi(formats) я так и не понял — по единственному примеру ничего не ясно, потому не стал углубятся. Тем более, что получившееся при использовании двух шкал даже превысило мои ожидания. Т.е. именно такую шкалу я всегда хотел получить но нигде не мог этого добиться. Осталось совсем немного довести до ума то что связано с масштабированием и можно навсегда забыть про эти даты :)
В наверное не поняли смысл этой функции, она всего лишь приводит строчные значение полученные после загрузки данных в date и numeric. При загрузке в формате JSON нужно проделывать те же действия, т.к. тип данных в этом формате тоже не передается и так же будут загружены одни строчные значения.
Заинтересовался вашей системой — но мне в интерфейсе обязательно нужно использовать графики, не подскажите — где можно посмотреть пример по работе с ними? (в документации не нашел).
Наверное потому же, что и "Менеджер" вместо "Управляющий". Тоже наверное в свое время кто-то сильно возмущался когда использовали это слово да и кучу других...
Тут сразу на память приходит фейсбук с крупной подляной в мессенжере — там если тебе написал человек который не в списке друзей, ты просто не увидишь это сообщение потому что оно прячется глубоко в недрах фейсбука за незаметной ссылкой и о приходе таких сообщений тебя никак не уведомляют. А ведь автор письма когда его отправляет, находится в полной уверенности что вы сообщение видели и просто не хотите отвечать. На себе почувствовал это и с той и с другой стороны и очень сильно матерился когда понял в чем причина.
Спасибо за ссылку, да — я уже думаю в направлении кластеризации. Только мне например нужна не просто пространственная кластеризация но необходимо учитывать еще и свойства привязки. Простой пример — чтобы точки, относящиеся к одному дому на первичном уровне не попали в группу с точками другого дома.
Нормальные люди так же и делают, эти квадранты называются тайлами .
Тайлы бывают растровые и векторные.
Но моя поделка еще велосипедистее чем ваша, у нее подложка — пустота :)
У меня пока нет задач с реальными координатами, но тема интересна — потому могу реализовать если сформулируете ТЗ с контрольным примером.
Сорри, промазал по кнопке — ответ ниже.
Переделал программу, чтобы работала на 4-й версии d3. Вылезло достаточно много несовместимостей. Пример описанный в статье работает только с 3-й версией библиотеки и лежит на Гитхабе в файлах с префиксом _v3 в имени файла.
А я и не говорил Pip-а нету. Он есть, но при выполнении команды venv выдавало ошибку и pip в виртуальное окружение не переносился.
Дебиан 8.5, Питон 3.4.2.
У меня скрипт миграции (db_migrate.py) выдавал ошибку, взял рабочий вариант скрипта из оригинала статьи.
в листинге app/views.py в начале статьи ошибка, пропущена точка перед forms
Спасибо автору за перевод — тоже заинтересовал Flask, решил пройти этот туториал на Питоне 3.4.
Для третьего Питона рекомендуют вместо virtualenv использовать venv и следовательно настраивать виртуальное окружение нужно командой:
Но у себя я столкнулся с проблемой — почему-то в окружение не захотел переносится pip, потому настраивал окружение следующим образом:
Можно узнать, ваш перевод как-то связан с тем что на официальной странице? И второй вопрос — планируете ли вы делать перевод документации по 4-й версии?
А как работает d3.time.format.multi(formats) я так и не понял — по единственному примеру ничего не ясно, потому не стал углубятся. Тем более, что получившееся при использовании двух шкал даже превысило мои ожидания. Т.е. именно такую шкалу я всегда хотел получить но нигде не мог этого добиться. Осталось совсем немного довести до ума то что связано с масштабированием и можно навсегда забыть про эти даты :)
в data данные загрузятся в виде строк — я специально заострил на этом внимание в статье. Потому и их нужно переконвертировать.