DiVE

如果您在科學出版物中使用該軟件，請引用該軟件：

潛水 - 嵌入式數據的交互式可視化

Dive是一個交互式的3D網絡查看器，在一個代表數據的屏幕上，最多可達百萬分。它的目的是為查看以前已嵌入3D中的高維數據提供交互。為了嵌入（非線性維度降低或流動學習），我們建議使用大型VIS（Microsoft Research的新算法）或TSNE。

有關在線演示，請單擊此處。您還可以使用此站點上傳符合下面描述的數據格式的數據集。

新：Linux的管道由大節和潛水組成，已在此處發布：https：//github.com/sonjageorgiegska/embed-dive。

安裝 - 用於用戶

最簡單的方法是通過瀏覽器下載代碼並打開index.html 。通過從數據文件夾上傳數據集來嘗試一下。該應用程序可以完全離線工作。

將其與本地HTTP服務器一起使用：

1. 打開命令行解釋器（CLI）
2. 克隆這個存儲庫
3. 轉到CLI中潛水的主要文件夾（ index.htm l ass）
4. 將NODE.JS服務器與NODE軟件包管理器NPM一起安裝（https://www.npmjs.com/get-npm）。
5. 鍵入npm install connect serve-static
6. 鍵入node server.js
7. 打開瀏覽器並鍵入http://localhost:8082/index.html

構建 - 對於開發人員

1. 克隆這個存儲庫
2. 安裝節點，npm和grunt-cli
3. 運行npm install以安裝所有構建要求
4. 持咕grunt 。由此產生的編譯JavaScript將位於dist/ ，文檔將在doc/

數據說明和功能

• 每個點都有3個坐標和一個獨特的ID。 （為了最好的觀點，坐標的絕對值應小於1。當使用具有相似性（權重）作為輸入的大個子時，可以通過重新縮放相似性以小於1來實現這一點。

• 一個點也具有Properties ：

  • Properties是可以空的字符串列表。每個數字的字符串代表相應數值屬性的值。每個數字的字符串代表相應分類屬性的值。這些值用於Web頁面UI的著色部分。當用戶選擇屬性時，如果屬性具有分類（非數字）值，則每個點都以代表分類屬性值的顏色為顏色。如果屬性是數字的，則在用戶選擇顏色後，每個點都會顏色為所選顏色的陰影。顏色的強度對應於特定點所選特性的強度。

• 節點也可以具有與之關聯的圖像，請參閱“數據格式”部分以獲取更多信息。

用戶互動

搜尋

• 用戶可以使用搜索部分搜索所有在其ID，名稱或屬性中包含特定子字符串的點。然後，所有比賽的點變成紅色，其餘的變成灰色。還可以搜索正則表達式的布爾表達式。布爾表達的一個示例是xx AND yy OR NOT zz ，其中xx，yy和zz是正則表達式，並且不超過和結合，它比OR綁定更多。在這種情況下，所有包含其元數據中的點XX和YY，或不包含ZZ的所有點，將以紅色為顏色。

• 顯示僅找到節點只會顯示搜索產生的節點。

• 底部的簡歷顏色按鈕將點的顏色返回到先前的著色方案。

可視化選項

• 集中式：將數據回到屏幕的中心，放大
• 查看所有數據：將縮小以使所有數據可見
• SCASE點大小：當用戶縮放足夠的時間時，非常有用。當未選擇此選項時，隨著相機移動靠近它們，這些點不會變大，以便可以分開和檢查它們。
• 彈出窗口中的顯示點信息：選擇時，將懸停在其上的點顯示在彈出消息中，而不是在屏幕的左上角中顯示

按價值顏色

如節數據描述和功能所述。

數據格式

• 數據採用JSON（JavaScript對象符號）格式。 （有關示例，請參見文件夾數據。）獲取數據。 JS ，首先是數據結構

    Dictionary<string, Point>
  

是在任何編程語言中創建的，其中鍵是點的ID，而Point是類的對象

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

Coordinates和Properties如上一節所討論。

接下來，使用JavaScriptSerializer序列化字典並用Data.json編寫（名稱是靈活的）。這是data.json文件中序列化字典的輸入的示例：

		"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 " ]
}

可選地，如果數據具有屬性，則字典還應包含一個條目

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

（可選），如果圖像與節點關聯，則在懸停在節點上時，節點圖像可以顯示在彈出窗口中。如果DataFile以namedataset_開頭，則具有圖像的文件夾應為文件夾data中的images_namedataset 。 （請參閱文件夾data中的示例，很抱歉它們的大小）。圖像的名稱應為nodeId.jpg 。

如果您的映像具有.png擴展名，則可以選擇fingerprints_namedataset文件夾，儘管目前是用於夏洛克的目的。

從大型的輸出到潛水的輸入

大節的輸出是一個文本文件 - 每行都有該點的ID，而3個坐標（實數）。只有第一行是一個例外：它包含點的數量和維度。這是一個示例：

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

可以通過使用Python腳本“ MakeVizDatawithPropermetadata.py”將其處理成查看器的輸入。它被稱為

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

• coordinatesFile ：大個子的輸出文件

• metaData ：包含有關數據的元信息的文件。格式： [id] [metadata] 。元數據的格式： "first_line" "second_line" "third_line" （行數不限）。 metadata的示例線： 35 "A dog" "Age:2" "Color brown" 。

• baseDir ：存儲輸出文件的基本目錄

• namesOfPropertiesFile ：一個包含屬性名稱列表的JSON文件。例如： ["Height", "Weight", "Place of birth"] 。如果省略了文件，則其名稱應為"No"

執照

該軟件是根據GPL2許可發布的。如果您想要具有Apache許可證的版本，請聯繫作者