DiVE

如果您在科学出版物中使用该软件，请引用该软件：

潜水 - 嵌入式数据的交互式可视化

Dive是一个交互式的3D网络查看器，在一个代表数据的屏幕上，最多可达百万分。它的目的是为查看以前已嵌入3D中的高维数据提供交互。为了嵌入（非线性维度降低或流动学习），我们建议使用大型VIS（Microsoft Research的新算法）或TSNE。

有关在线演示，请单击此处。您还可以使用此站点上传符合下面描述的数据格式的数据集。

新：Linux的管道由大节和潜水组成，已在此处发布：https：//github.com/sonjageorgiegska/embed-dive。

安装 - 用于用户

最简单的方法是通过浏览器下载代码并打开index.html 。通过从数据文件夹上传数据集来尝试一下。该应用程序可以完全离线工作。

将其与本地HTTP服务器一起使用：

1. 打开命令行解释器（CLI）
2. 克隆这个存储库
3. 转到CLI中潜水的主要文件夹（ index.htm l ass）
4. 将NODE.JS服务器与NODE软件包管理器NPM一起安装（https://www.npmjs.com/get-npm）。
5. 键入npm install connect serve-static
6. 键入node server.js
7. 打开浏览器并键入http://localhost:8082/index.html

构建 - 对于开发人员

1. 克隆这个存储库
2. 安装节点，npm和grunt-cli
3. 运行npm install以安装所有构建要求
4. 持咕grunt 。由此产生的编译JavaScript将位于dist/ ，文档将在doc/

数据说明和功能

• 每个点都有3个坐标和一个独特的ID。 （为了最好的观点，坐标的绝对值应小于1。当使用具有相似性（权重）作为输入的大个子时，可以通过重新缩放相似性以小于1来实现这一点。

• 一个点也具有Properties ：

  • Properties是可以空的字符串列表。每个数字的字符串代表相应数值属性的值。每个数字的字符串代表相应分类属性的值。这些值用于Web页面UI的着色部分。当用户选择属性时，如果属性具有分类（非数字）值，则每个点都以代表分类属性值的颜色为颜色。如果属性是数字的，则在用户选择颜色后，每个点都会颜色为所选颜色的阴影。颜色的强度对应于特定点所选特性的强度。

• 节点也可以具有与之关联的图像，请参阅“数据格式”部分以获取更多信息。

用户互动

搜索

• 用户可以使用搜索部分搜索所有在其ID，名称或属性中包含特定子字符串的点。然后，所有比赛的点变成红色，其余的变成灰色。还可以搜索正则表达式的布尔表达式。布尔表达的一个示例是xx AND yy OR NOT zz ，其中xx，yy和zz是正则表达式，并且不超过和结合，它比OR绑定更多。在这种情况下，所有包含其元数据中的点XX和YY，或不包含ZZ的所有点，将以红色为颜色。

• 显示仅找到节点只会显示搜索产生的节点。

• 底部的简历颜色按钮将点的颜色返回到先前的着色方案。

可视化选项

• 集中式：将数据回到屏幕的中心，放大
• 查看所有数据：将缩小以使所有数据可见
• SCASE点大小：当用户缩放足够的时间时，非常有用。当未选择此选项时，随着相机移动靠近它们，这些点不会变大，以便可以分开和检查它们。
• 弹出窗口中的显示点信息：选择时，将悬停在其上的点显示在弹出消息中，而不是在屏幕的左上角中显示

按价值颜色

如节数据描述和功能所述。

数据格式

• 数据采用JSON（JavaScript对象符号）格式。 （有关示例，请参见文件夹数据。）获取数据。JS ，首先是数据结构

    Dictionary<string, Point>
  

是在任何编程语言中创建的，其中键是点的ID，而Point是类的对象

	public class Point
	    {
	        public List<double> Coordinates;
	        public List<double> Properties;
	    }

Coordinates和Properties如上一节所讨论。

接下来，使用JavaScriptSerializer序列化字典并用Data.json编写（名称是灵活的）。这是data.json文件中序列化字典的输入的示例：

		"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 " ]
}

可选地，如果数据具有属性，则字典还应包含一个条目

		"NamesOfProperties" :[ " name1 " , " name2 " ,  , " name_n " ]

（可选），如果图像与节点关联，则在悬停在节点上时，节点图像可以显示在弹出窗口中。如果DataFile以namedataset_开头，则具有图像的文件夹应为文件夹data中的images_namedataset 。 （请参阅文件夹data中的示例，很抱歉它们的大小）。图像的名称应为nodeId.jpg 。

如果您的映像具有.png扩展名，则可以选择fingerprints_namedataset文件夹，尽管目前是用于夏洛克的目的。

从大型的输出到潜水的输入

大节的输出是一个文本文件 - 每行都有该点的ID，而3个坐标（实数）。只有第一行是一个例外：它包含点的数量和维度。这是一个示例：

	4271 3
	0 -33.729916 17.692684 17.466749
	1 -32.923210 17.249269 18.111458

可以通过使用Python脚本“ MakeVizDatawithPropermetadata.py”将其处理成查看器的输入。它被称为

	python MakeVizDataWithProperMetaData.py -coord coordinatesFile -metadata metaDataFile -dir baseDir -np -namesOfPropertiesFile 

• coordinatesFile ：大个子的输出文件

• metaData ：包含有关数据的元信息的文件。格式： [id] [metadata] 。元数据的格式： "first_line" "second_line" "third_line" （行数不限）。 metadata的示例线： 35 "A dog" "Age:2" "Color brown" 。

• baseDir ：存储输出文件的基本目录

• namesOfPropertiesFile ：一个包含属性名称列表的JSON文件。例如： ["Height", "Weight", "Place of birth"] 。如果省略了文件，则其名称应为"No"

执照

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