Python的等價物D3.js

import d3py 
import networkx as nx 

import logging 
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) 

G = nx.Graph() 
G.add_edge(1,2) 
G.add_edge(1,3) 
G.add_edge(3,2) 
G.add_edge(3,4) 
G.add_edge(4,2) 

# use 'with' if you are writing a script and want to serve this up forever 
with d3py.NetworkXFigure(G, width=500, height=500) as p: 
    p += d3py.ForceLayout() 
    p.show()

來源

2013-01-05 23:59:44

爲我工作，但我不得不編輯其中一行到'with d3py.NetworkXFigure（G，width = 500，height = 500，host =「localhost」）爲p：'。我在github上檢查了_d3py_的最新提交（SHA：4e92a90f4003370bc086e0f57b19fca1bd4e8fba） –

不幸的是，d3py沒有被積極地開發 - 文森特是現代等價物（與Vega/d3.js的Python接口），但是psychemedia的答案在下面（導出網絡x到json然後在d3.js中渲染）可能是最乾淨的。 –

一個配方，我已經使用（這裏描述：Co-Director Network Data Files in GEXF and JSON from OpenCorporates Data via Scraperwiki and networkx）運行如下：

生成使用networkx
一個網絡表示的網絡導出爲JSON文件
將JSON導入到d3.js。（網絡x可以導出樹和圖形/網絡表示，可以導入d3.js）。

的networkx JSON exporter採取以下形式：

from networkx.readwrite import json_graph 
import json 
print json.dumps(json_graph.node_link_data(G))

另外，您可以export the network作爲GEXF XML文件，然後導入此表示到sigma.js的JavaScript可視化庫。

from xml.etree.cElementTree import tostring 
writer=gf.GEXFWriter(encoding='utf-8',prettyprint=True,version='1.1draft') 
writer.add_graph(G) 
print tostring(writer.xml)

來源

2013-03-16 23:56:37 psychemedia

結帳python-nvd3。它是nvd3的python包裝。看起來比d3.py更酷，也有更多圖表選項。

來源

2013-08-23 13:07:30 richie

你看過文森特嗎？ Vincent使用Python數據對象並將它們轉換爲Vega可視化語法。 Vega是構建在D3之上的更高級別的可視化工具。與D3py相比，vincent repo最近更新了。雖然這些例子都是靜態的D3。

更多信息：

的圖表可以在IPython中觀看，只需添加以下代碼

vincent.core.initialize_notebook()

或輸出到JSON，您可以在Vega在線編輯器（http://trifacta.github.io/vega/editor/）中查看JSON輸出圖或在您的Python服務器本地查看它們。有關查看的更多信息可以在上面的pypi鏈接中找到。

不知道什麼時候，但熊貓軟件包應該在某個時候有D3集成。 http://pandas.pydata.org/developers.html

Bokeh是一個支持交互式可視化的Python可視化庫。其主要輸出後端是HTML5 Canvas並使用客戶端/服務器模型。

例子：http://continuumio.github.io/bokehjs/

來源

2013-10-10 19:28:07 sk8asd123

[文森特正在出路]（https://github.com/wrobstory/vincent#status） - 看起來有一些替代品，但我不確定它與ipython的緊密聯繫，他們將會是.. – naught101

Plotly支持交互式2D和3D圖形。圖表用D3.js呈現，可以用Python API,matplotlib,ggplot for Python,Seaborn,prettyplotlib和pandas來創建。您可以放大，平移，打開和關閉軌跡，並查看懸停上的數據。圖可以嵌入到HTML，應用程序，儀表板和IPython筆記本中。以下是顯示交互性的temperature graph。有關更多示例，請參閱IPython Notebooks tutorials的圖庫。

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