Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

cx, cy vs transform в svg и D3, в чем разница?

Я работаю над принудительным макетом и не могу понять, почему я пытаюсь переместить узлы через cx, cy не работает.

// This works    
node.attr("transform", function(d) { return "translate(" + d.x + "," + d.

//This doesn't
    node.attr("cx", function(d) { return d.x; })
                    .attr("cy", function(d) { return d.y; });

На самом деле узлы находятся в элементе svg g, может быть поэтому?

javascript svg d3.js
24.05.2014

Ответы:


1

Атрибуты cx и cy работают только для circle элементов. Для элементов g используйте transform.

Еще одно пояснение: атрибуты элемента cx, cy, x, y и т. д. определяют положение элемента внутри системы координат. Атрибут transform меняет положение системы координат. Для элементов, у которых нет определенных атрибутов положения, это единственный способ позиционирования.

24.05.2014
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..