在第一篇笔记里简单介绍了SVG，SVG（Scalable Vector Graphics，可伸缩矢量图形）是HTML里的一种标签，也可以独立保存为.svg的文件，SVG 基于 XML 格式定义图像，通常使用SVG作为d3绘图的容器。
个人认为熟悉SVG中各种图形元素的属性对于学习D3是磨刀不误砍柴工。而且svg的应用场景广泛，不止于D3，也方便自己理解其他库或者软件生成的svg图形文档。
SVG元素的基础写法：
D3库实践笔记之元素定位与数据绑定 |可视化系列33
D3根据数据的内容操纵HTML文档对象，实现把数据变成可视图。要操纵文档对象，例如在<body>里添加一个<svg>、编辑<svg>标签里的一个矩形，要完成这些首先需要能定位到我们需要操作的元素。再结合数据操作这些元素。
本篇具体展开D3用于选择及增删文档对象的方法以及数据绑定的方法。
D3库实践笔记之幻化万千的返璞归真 |可视化系列32
基于图形语法的声明式可视化框架:bqplot
用Python监测电影是否开始预售
对于一些大家期待的电影会想值得它什么时候预售，特别是某些热门的电影，若是不及时知道预售开始的消息很可能抢不到好位置的票。对于某部特别热门的电影，有童鞋在朋友圈说不怕期中，4月就怕抢不到某电影首映的票。虽然一些相关的公众号或者微博会在得到消息后及时更新，但是从技术的角度考虑，随着各种集成票务平台的发展，我们可以自己跑个程序监测某些电影是否开启了预售。
用可视化地图讲照片的故事(Python+Leaflet)
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手机和数码相机拍的照片里除了我们能看到的RGB像元数据，还包含了拍摄时间、图像分辨率、感光值、GPS坐标等属性，记录在Exif(Exchangeable image file format)模块里。
随着手机像素越来越高，用手机记录身边的事（和自拍）已经变成很自然的动作，在一年里我们的手机肯定存了很多照片，照片和Exif数据块中的位置可以做哪些有趣的事情？一张图片和对应的拍摄位置如果没那么多可能性，那一系列照片和位置呢？
在Windows下配置点击就能运行Python程序的bat批处理脚本
需求说明
在编写和调试程序时，一般我们会在集成编辑环境里写代码和运行，但如果程序比较完善需要快速运行，或者让同事在其他电脑上快速运行时，再打开IDE（Integrated Development Environment ,集成开发环境）运行就有些麻烦了，对方也不一定很熟练使用命令行进行运行，因此在Windows下要解决这个问题一般有两种思路：
- 1，把程序编译为exe文件，就是一个小软件，和QQ等软件的运行方式基本无差别，通过鼠标点击运行；
- 2，另外的做法是编写批处理文件，点击批处理文件就会按顺序执行命令行(在其他电脑运行是需要保证对方正确安装了编程/编译环境，例如是运行Python程序需要安装好Python、Java程序需要安装好JDK并配置好环境变量)。
Windows下的批处理文件后缀是.bat；点击该文件就可以执行。
Ann全排列的枚举_递归实现(基于Python)
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在写一些概率统计题的模拟时，经常需要把A(n,n)、C(n,m)的排列组合全部列出来，这里记录一下A(n,n)全排列全部遍历的实现。根据概率论中的排列组合知识知道A(n,n)=n!=n*(n-1)…*1；最终结果数是n的阶乘个，例如对于集合{1,2,3},有6种全排列。
大家很喜欢用的可视化神器——Pyecharts|可视化系列08
GEOJSON标准格式学习
最近做的项目需要详细了解geojson，因此查了一些资料，现在整理一份标准格式的记录，要理解本文需要首先了解json的基本知识，这里不过多展开，可以去参考w3school上的教程，简言之，json是通过键值对表示数据对象的一种格式，可以很好地表达数据，其全称为JavaScript Object Notation（JavaScript Object Notation），正如这个名称，JavaScript和json联系紧密，但是json可以应用的范围很广，不止于前端，它比XML数据更轻量、更容易解析（某种角度上说xml可以更自由地封装更多的数据）。很多编程语言都有对应的json解析库，例如Python的json库，C#的Newtonsoft.Json，Java的org.json。geojson是用json的语法表达和存储地理数据，可以说是json的子集。
例如下面就是一个点数据：