d3-hierarchy
许多数据集本质上是分层的：地理实体，例如人口普查区块、人口普查区、县和州；企业和政府的指挥结构；文件系统；软件包。即使是非分层数据，也可能以分层方式排列，如k-均值聚类或系统发育树。良好的分层可视化可以促进快速的多尺度推断：对单个元素的微观观察以及对大群体的宏观观察。
🌐 Many datasets are intrinsically hierarchical: geographic entities, such as census blocks, census tracts, counties and states; the command structure of businesses and governments; file systems; software packages. And even non-hierarchical data may be arranged hierarchically as with k-means clustering or phylogenetic trees. A good hierarchical visualization facilitates rapid multiscale inference: micro-observations of individual elements and macro-observations of large groups.
此模块实现了几种常用的可视化分层数据的技术：
🌐 This module implements several popular techniques for visualizing hierarchical data:
节点-链接图 使用离散标记表示拓扑结构，例如用圆圈表示每个节点，用线连接每个父节点和子节点。“整洁”树 非常紧凑，而 树状图 则将叶子节点放在同一水平。(这些都有极坐标和笛卡尔坐标形式。) 缩进树 对于交互式浏览很有用。
邻接图 通过节点的相对位置展示拓扑结构。它们还可以在每个节点的面积中编码一个定量维度，例如用来显示收入或文件大小。“冰柱”图 使用矩形，而 “日冕”图使用环形段。
封闭图 也使用面积编码，但通过包含关系展示拓扑结构。一个 树形图 递归地将面积细分为矩形。圆形打包 紧密嵌套圆形；这不像树形图那样节省空间，但可能更容易显示拓扑结构。
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