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View the Project on GitHub remotty/infovis.kr. 정보시각화(infovis.kr) 스터디 그룹. 장소 : 강남 or 뚝섬 or 합정(미정). 시작 : 2015년 1월 28일(수요일). 시간 : 매주 수요일 저녁 8시 10시. 정보시각화 스터디 그룹. 정보시각화 분야에 대한 전반적인 이해와 프로그래밍을 통한 실제 구현을 목표로 한다. 매주 2시간씩 진행. 첫번째 시간은 CS 171, 두번째 시간은 D3.js 공부 예정. 진행 방식이나 교재는 진행해보고 조정될 수 있음. 참가신청은 따로 없으며, 관심 있으신 분은 Slack 초대 페이지. 에 이메일 입력하면 자동으로 초대되니 대화방에서 이야기해주세요. 트위터 @nacyo t. 로 멘션주셔도 됩니다.). 스터디 참가 신청은 마무리되었습니다. 스터디 이외에도 슬랙 대화방에서 자료 공유도 하고, 시각화에 대해서 이야기할 수 있는 공간으로 발전시켜나갈 예정이니 관심있으신 분은 Slack. CS 171 - Visualization.

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View the Project on GitHub remotty/infovis.kr. 정보시각화(infovis.kr) 스터디 그룹. 장소 : 강남 or 뚝섬 or 합정(미정). 시작 : 2015년 1월 28일(수요일). 시간 : 매주 수요일 저녁 8시 10시. 정보시각화 스터디 그룹. 정보시각화 분야에 대한 전반적인 이해와 프로그래밍을 통한 실제 구현을 목표로 한다. 매주 2시간씩 진행. 첫번째 시간은 CS 171, 두번째 시간은 D3.js 공부 예정. 진행 방식이나 교재는 진행해보고 조정될 수 있음. 참가신청은 따로 없으며, 관심 있으신 분은 Slack 초대 페이지. 에 이메일 입력하면 자동으로 초대되니 대화방에서 이야기해주세요. 트위터 @nacyo t. 로 멘션주셔도 됩니다.). 스터디 참가 신청은 마무리되었습니다. 스터디 이외에도 슬랙 대화방에서 자료 공유도 하고, 시각화에 대해서 이야기할 수 있는 공간으로 발전시켜나갈 예정이니 관심있으신 분은 Slack. CS 171 - Visualization.

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1 infovis kr

2 informationvisualization study group

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6 프로그래밍을 통한

7 프로그래머를 위한

8 에 참여주세요

9 스터디 내용

10 참가비 미정

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infovis kr,informationvisualization study group,download zip file,download tar ball,view on github,프로그래밍을 통한,프로그래머를 위한,에 참여주세요,스터디 내용,참가비 미정,이나 @subicura,jsbin,이나 tributary,case study,특이사항,참가자 확정,litiblue,nacyot,subicura,raccoonyy,seoh,chlee,happyhacking

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Infovis-kr 슬랙 안내 입니다. 공동데이터 시각화 계획 입니다. 제5회 2015년 3월 4일. 제2회 2015년 2월 4일. Best viewed with JavaScript enabled.

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d3js: chapter 5. data

http://pismute.github.io/d3js/05-data.html

D3js: chapter 5. data. 이 글은 http:/ infovis.kr. 스터디 하면서 작성했고 d3.js. Data Join - Thinking with Joins - mike bostocks. 은 circle 엘리먼트랑 data랑 역는 행위:. Update(inner) selection: Data points joined to existing elements. Enter(left) selection: Leftover unbound data. Exit(right) selection: any remaining unbound elements. Update/enter/exit selection을 어떤식으로 코딩해야 할지는 General Update Pattern, I. No selection div /div. D3js 책 9장에서 배운다:.

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d3js: chapter 12. geomapping

http://pismute.github.io/d3js/12-geomapping.html

D3js: chapter 12. geomapping. 이 글은 http:/ infovis.kr. 스터디 하면서 작성했고 d3.js. Feature가 주 단위 데이터. 위도, 경도가 익숙하지만. 경도(latitude), 위도(longitude)] 로 표현:. 경도: 세로, 131.832052. 위도: 가로, 55.189182. 좌표 찾기 from Michal Migurski: http:/ teczno.com/squares. 이 데이터를 d3로 그려보자:. Define default path generator. Load in GeoJSON data. Bind data and create one path per GeoJSON feature. 잠깐 svg path와 d3에서 path 사용하는 방법을 익혀보자. 이 내용은 11장의 pie layout을 설명하는 내용이다. M9,184850993605149e-15,-150A150,150 0 0,. 3차원 데이터를 2차원에 투영하는 방법 - p268. Color...

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d3js: chapter 6. drawing with data

http://pismute.github.io/d3js/06-drawing-with-data.html

D3js: chapter 6. drawing with data. 이 글은 http:/ infovis.kr. 스터디 하면서 작성했고 d3.js. 631 SVG를 만들어 보자. 64 막대 차트 만들기.

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d3js: chapter 8. axis

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D3js: chapter 8. axis. 이 글은 http:/ infovis.kr. 스터디 하면서 작성했고 d3.js. 이 페이지 내내 사용하는 공통 코드(7장의 내용):. Global로 선언하는 것은 안좋은 습관이지만,. 아래 예제에서 계속 사용하기 위해 global로 선언한다. Axis그릴려면 많은 SVG 엘리먼트가 필요한데 그 엘리먼트를 담는 Container 역활엔 Group을 의미하는. Bottom에 그렸는데 위에 나온다.ㅎㅎ. 83 보기 좋게 다듬기. 84 눈금 생성 시 확인 사항. 7개나 5개 d3가 생성해주는 눈금 개 수는 같다. d3는. 로 설정한 눈금 근처로 해서 데이터에 맞는 눈금 개수를 알아서 생성해준다:. 아래 예제에서 재정의 하기 귀찮으니 글로벌로 선언한다. 데이터가 달라졌으니 Scale도 다시(계속 위 예제의 것을 재사용 함) 만들고. 87 눈금의 라벨 포매팅.

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d3js: chapter 7. scale

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D3js: chapter 7. scale. 이 글은 http:/ infovis.kr. 스터디 하면서 작성했고 d3.js. 척도(scale)는 입력되는 정의역(domain)과 출력되는 치역(range)을 매핑한 함수를 말한다.- Mike Bostock. 이 장에서는 Linear Scale. 752 동적인 척도 만들기. 요걸 바꿔 본 것임. Mike Bostock’s Margin Convention. 을 보면 margin 코딩 패턴을 소개하고 있다. 안티에일리어싱(antialiasing)으로 발생할 수 있는 뿌연 경계선이 없는, 정확한 픽셀 값을 갖는 도형을 그릴 때 유용하다. - p151. 기본적으로 d3는 치역 밖에 값도 반환해주지만, 정의한 치역 범위를 벗어나는 경우 치역의 최소값과 최대값 중 하나를 반환한다. 78 다른 종류의 척도. 다른 척도로 이런게 있는데, 언젠가 업데이트를.

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Histographie de la grippe | Informations du virus Influenza au cours de l'histoire .

Histographie de la grippe. Informations du virus Influenza au cours de l'histoire . 1] Définitions et Vocabulaire. 3] La grippe de 1918. 4] La Grippe Asiatique. 5] La Grippe de Hong-Kong. Publié 2 avril 2010. La grippe étant une maladie virale et la médecine ayant évoluée , les risques de cette maladie sont donc sous estimés , contrairement aux craintes que l’on aurait pu avoir des siècles auparavant . Le ministère de la santé a épuisé plus de 40 millions d’euros pour faire face à une possible épid...

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Skip to main content. InfoVis Lab @ Virginia Tech. Visual Analytics, Data Visualization, Interaction and Large Displays. Submitted by Lauren Bradel. On Thu, 11/14/2013 - 11:15. Welcome to the InfoVis Lab at Virginia Tech, led by Dr. Chris North. It is part of the Discovery Analytics Center. And Dept of Computer Science. You are welcome to attend our lab group meetings: Wednesdays at 1pm in Torgersen Hall room 3160A. Center For HCI at VT. Computer Science at VT. Infovis Lab at Virginia Tech.

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The federal government recently released data. About what hospitals charge for procedures, and how much Medicare reimburses them. We have visualized some of this data, along with publicly available data about mortality rates. Under these same procedures. How does your hospital stack up against national averages? Go to bar chart. Created by Kitware, Inc. This effort is sponsored by the Air Force Research Laboratory and DARPA XDATA program.

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