DiVE
1.2
科学的出版物で使用している場合は、ソフトウェアを引用してください。
Diveは、データを表す1つの画面に最大100万ポイントのインタラクティブな3D Webビューアーです。これは、以前に3Dに組み込まれていた高次元データを表示するための相互作用を提供することを目的としています。埋め込み（非線形の次元削減、または多様な学習）には、Largevis（Microsoft Researchによる新しいアルゴリズム）またはTSNEをお勧めします。
オンラインデモについては、ここをクリックしてください。このサイトを使用して、以下に説明するデータ形式に準拠したデータセットをアップロードすることもできます。
新しい：LagevisとDiveで構成されるLinuxのパイプラインは、https：//github.com/sonjageorgievska/embed-diveでリリースされました。
最も簡単な方法は、ブラウザでコードをダウンロードしてindex.htmlを開くことです。データフォルダーからデータセットをアップロードして試してみてください。アプリケーションは完全にオフラインで動作できます。
ローカルHTTPサーバーで使用するには：
npm install connect serve-staticnode server.jsを入力しますhttp://localhost:8082/index.htmlと入力しますnpm install実行して、すべてのビルド要件をインストールしますgruntを実行して構築します。結果のコンパイルされたJavaScriptはdist/にあり、ドキュメントはdoc/にあります/ すべてのポイントには、3つの座標と一意のIDがあります。 （最良のビューでは、座標の絶対値は1より小さくする必要があります。類似点（重み）を入力として使用する場合、これは類似性を1より小さくすることで再スケーリングすることで実現できます。）
ポイントにはPropertiesもあります。
Properties空になる可能性のある文字列のリストです。数字である各文字列は、それぞれの数値プロパティの値を表します。数字ではない各文字列は、それぞれのカテゴリプロパティの値を表します。これらの値は、WebページのUIの着色セクションで使用されます。ユーザーがプロパティを選択すると、プロパティにカテゴリ（非数値）値がある場合、各ポイントはカテゴリプロパティの値を表す色で色付けされています。プロパティが数値の場合、ユーザーが色を選択した後、すべてのポイントは選択された色の色合いで色付けされます。色の強度は、特定のポイントの選択されたプロパティの強度に対応します。ノードには、それに関連付けられた画像を持つこともできます。詳細については、データ形式のセクションを参照してください。
ユーザーは、検索セクションを使用して、ID、名前、またはプロパティに特定のサブストリングを含むすべてのポイントを検索できます。その後、マッチであるすべてのポイントが赤くなり、残りは灰色になります。また、正規表現のブール表現を検索できます。ブール式の例は、 xx AND yy OR NOT zz 、XX、YY、およびZZは正規表現であり、より多くを縛られていません。この場合、メタデータに通常のエスプレッサーXXとYYを含むすべてのポイント、またはZZを含むすべてのポイントは、赤で色付けされます。
表示されたノードのみが、検索から生じるノードのみを表示します。
下部の履歴書の色ボタンは、ポイントの色を以前の着色スキームに返します。
セクションデータの説明と機能で説明されているように。
データはJSON（JavaScriptオブジェクト表記）形式です。 （例についてはフォルダーデータを参照してください。） data.jsを取得するには、最初にデータ構造
Dictionary<string, Point>
キーがポイントとPointのIDがクラスのオブジェクトであるプログラミング言語で作成されます。
public class Point
{
public List<double> Coordinates;
public List<double> Properties;
}
CoordinatesとProperties 、前のセクションで説明したとおりです。
次に、辞書はJavaScriptSerializerを使用してシリアル化され、 data.json （名前は柔軟です）で記述されます。以下は、 data.jsonファイルのシリアル化辞書のエントリの例です。
"3951" : {
"Coordinates" : [ 0.99860800383893167 , 0.61276015046241838 , 0.450976426942296 ],
"Properties" : [ " 0 " , " 1 " , " 5 " , " 12688892 " , " 0.998 " , " 5 " , " True " , " 0 " , " False " , " 5 " , " 1 " , " True " , " 1 " , " 518 " , " 0 " , " -1 " , " Rhodotorula " , " " , " Sporidiobolales " , " Microbotryomycetes " ]
}オプションで、データにプロパティがある場合、辞書にはエントリも含まれている必要があります
"NamesOfProperties" :[ " name1 " , " name2 " , , " name_n " ]オプションでは、画像がノードに関連付けられている場合、ノードをホバリングするときにノード画像をポップアップに表示できます。 DataFileがnamedataset_で始まる場合、画像を備えたフォルダーは、フォルダーdataのimages_namedatasetである必要があります。 （フォルダーdataの例を参照してください。サイズは申し訳ありません）。画像の名前はnodeId.jpgでなければなりません。
画像に.png拡張機能がある場合、 fingerprints_namedatasetフォルダーは現在シャーロックの目的で作成されていますが、オプションです。
Lagevisの出力はテキストファイルです。すべての行にはポイントのIDがあり、3つの座標（実数）があります。最初の行のみが例外です。ポイント数と寸法が含まれています。これが例です：
4271 3
0 -33.729916 17.692684 17.466749
1 -32.923210 17.249269 18.111458
フォルダー「Scripts_Preparedata」に「makevizdatawithpropermetadata.py」を使用して、視聴者の入力に処理できます。で呼ばれます
python MakeVizDataWithProperMetaData.py -coord coordinatesFile -metadata metaDataFile -dir baseDir -np -namesOfPropertiesFile
coordinatesFile ：Lagevisの出力ファイル
metaData ：データに関するメタ情報を含むファイル。形式： [id] [metadata] 。メタデータの形式： "first_line" "second_line" "third_line" （行数は制限されません）。 metadataの例の例： 35 "A dog" "Age:2" "Color brown" 。
baseDir ：出力ファイルを保存するためのベースディレクトリ
namesOfPropertiesFile ：プロパティ名のリストを含むJSONファイル。例： ["Height", "Weight", "Place of birth"] 。ファイルが省略されている場合、その名前は"No"でなければなりません
ソフトウェアはGPL2ライセンスの下でリリースされます。 Apacheライセンスを使用してバージョンが必要な場合は、著者に連絡してください
