Project Icon

vis-network

JavaScript网络可视化库 创建交互式网络图

vis-network是用于创建交互式网络可视化的JavaScript库。支持自定义节点和边的样式,可流畅处理数千个元素。使用HTML canvas渲染,具备聚类功能,适用于各种现代浏览器。易于使用,是网络数据可视化的有力工具。

vis-network

示例图表

Network 是一个用于显示由节点和边组成的网络的可视化工具。该可视化工具易于使用,支持自定义形状、样式、颜色、大小、图像等。Network 可视化在任何现代浏览器上都能流畅运行,可处理多达数千个节点和边。为了处理更大量的节点,Network 还支持聚类。Network 使用 HTML canvas 进行渲染。

徽章

semantic-release Renovate npm

dependencies Status devDependencies Status peerDependencies Status

GitHub contributors Backers on Open Collective Sponsors on Open Collective

安装

通过 npm 安装:

$ npm install vis-network

示例

以下是加载 Network 的基本示例。更多示例可以在项目的 examples 目录 中找到。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
  <head>
    <title>Network</title>
    <script
      type="text/javascript"
      src="https://unpkg.com/vis-network/standalone/umd/vis-network.min.js"
    ></script>
    <style type="text/css">
      #mynetwork {
        width: 600px;
        height: 400px;
        border: 1px solid lightgray;
      }
    </style>
  </head>
  <body>
    <div id="mynetwork"></div>
    <script type="text/javascript">
      // 创建节点数组
      var nodes = new vis.DataSet([
        { id: 1, label: "节点 1" },
        { id: 2, label: "节点 2" },
        { id: 3, label: "节点 3" },
        { id: 4, label: "节点 4" },
        { id: 5, label: "节点 5" },
      ]);

      // 创建边数组
      var edges = new vis.DataSet([
        { from: 1, to: 3 },
        { from: 1, to: 2 },
        { from: 2, to: 4 },
        { from: 2, to: 5 },
        { from: 3, to: 3 },
      ]);

      // 创建网络
      var container = document.getElementById("mynetwork");
      var data = {
        nodes: nodes,
        edges: edges,
      };
      var options = {};
      var network = new vis.Network(container, data, options);
    </script>
  </body>
</html>

构建

要从源代码构建库,请从 GitHub 克隆项目

$ git clone git://github.com/visjs/vis-network.git

源代码使用 Node.js 的模块风格(require 和 module.exports)来组织依赖关系。要安装所有依赖项并构建库,请在项目根目录下运行 npm install

$ cd vis-network
$ npm install

然后,可以通过运行以下命令来构建项目:

$ npm run build

测试

要测试库,请先安装项目依赖项:

$ npm install

然后运行测试:

$ npm run test

贡献

我们非常欢迎对 vis.js 库的贡献!我们无法独自完成这项工作!

支持者

感谢所有支持者!🙏

赞助商

通过成为赞助商来支持这个项目。您的徽标将显示在这里,并链接到您的网站。

许可证

版权所有 (C) 2010-2018 Almende B.V. 和贡献者 版权所有 (c) 2018-2021 Vis.js 贡献者

Vis.js 采用双重许可:

Vis.js 可以在任一许可证下分发。

项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号