Graphviz *dot* 的浏览器渲染器
2024-05-21 15:52:18作者:吴年前Myrtle
图解复杂关系,轻松在浏览器中可视化
如果你正在寻找一个能够在浏览器中解析和展示 Graphviz 图形的高效工具,那么这个名为 graphviz-d3-renderer 的开源项目正是你需要的。它结合了 d3.js 的强大功能,使你可以轻松地在网页中实现交互式图表。
项目介绍
graphviz-d3-renderer 是一款基于 Bower 的组件,用于在浏览器内渲染 Graphviz 源代码。该项目在 Graphviz fiddling 网站上有实际演示,让你能够直接体验其功能。
项目技术分析
这个项目的核心是采用 PEG.js 编写的 DOT 解析器,具备宽松模式,即使输入有误也能尝试解析至文件末尾。此外,项目集成的 viz.js 在浏览器内嵌入了 Graphviz,通过解析 xdot 格式并将其转化为数据结构,再利用 d3.js 进行动态渲染,使得图表的更新与动画效果更为流畅。
应用场景
graphviz-d3-renderer 可广泛应用于以下场景:
- 教学示例:在教授计算机科学或数据结构课程时,可以用它来直观地展示复杂的网络拓扑结构、依赖关系或其他图形模型。
- 开发工具:在软件开发中,用于图形化显示程序架构、流程图或者调试信息。
- 数据分析:将数据关系以图形方式呈现,帮助用户更好地理解和分析数据。
项目特点
- 兼容性强:需要
require.js即可运行,并能自动处理其依赖(如 d3.js 和 worker)。 - 易用性高:通过简单的 API 调用即可初始化、更新和管理图表。
- 交互性强:支持缩放和拖动操作,提升用户体验。
- 高度定制:可通过自定义
viz.js编译,优化输出以节省资源。
使用方法
只需一行 Bower 命令即可添加到你的项目中:
bower install graphviz-d3-renderer --save
然后在你的应用中引入并配置 require.js,之后即可轻松调用 renderer 来初始化和更新图表。
发展计划
- 完善测试用例,覆盖 Graphviz 示例库的更多例子。
- 改进动画效果,实现路径平滑过渡和箭头头部与弧线的无缝连接。
- 自定义编译
viz.js,只保留xdot输出,优化体积。
参与贡献
graphviz-d3-renderer 使用 LGPL 许可,允许你在免费或商业项目中自由使用,但如果你对其进行改进,则需开放源代码。要进行开发工作,请确保安装了 node 和 grunt,并通过执行相应的 grunt 命令构建和测试项目。
> grunt build test
> grunt all
现在,让我们一起探索 graphviz-d3-renderer 打开的无限可能吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.68 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143