WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Выделите путь к дереву в d3.js

На основе этого примера:

введите здесь описание изображения

Я построил визуализацию древовидной структуры в d3.js, которая содержит дополнительные функции, такие как увеличение и уменьшение масштаба, перетаскивание и перемещение, выделение узла и т. д. Добавленные функции не влияют на базовый код дерева, как показано в этом примере. Теперь я хочу добиться чего-то вроде Mouseover, чтобы выделить путь к корню от узла, на котором находится моя мышь. У меня проблема с отслеживанием пути к корню (не знаю как отследить путь), может кто подскажет или какие полезные ссылки как это сделать?


Ответы:


1

Согласно документации для d3.tree (https://github.com/mbostock/d3/wiki/Tree-Layout#wiki-_tree) d3 добавляет атрибут parent к каждому узлу. В обратном вызове при наведении курсора вы можете пройти вверх по дереву и установить значение для каждого узла, указывающее, что он должен быть выделен (например, d.highlight = true). Затем ваш код обновления/рендеринга проверяет это значение, чтобы условно применять любые классы/стили, которые вы хотите.

25.10.2013
Новые материалы

Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..

Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..


Для любых предложений по сайту: [email protected]