NodeXL中文介绍
xmlnode使用方法
xmlnode使用方法XMLNode 是一个在 Node.js 中使用的模块，它提供了对 XML 文档的解析和操作。
本文将对 XMLNode 的使用方法进行详细介绍。
一、安装在使用 XMLNode 前，需要先安装它。
可以通过 npm 进行安装：```npm install xmlnode --save```安装完成后，可以在项目中引入 XMLNode 模块：```var XMLNode = require('xmlnode');```二、解析 XML 文档1、从文件中解析可以使用 XMLNode.parseFile() 方法从 XML 文件中解析 XMLNode 对象。
该方法需要传入两个参数，第一个参数是 XML 文件的路径，第二个参数是一个回调函数，该函数会在解析完成后被调用，传入两个参数：错误信息和解析得到的 XMLNode 对象。
```XMLNode.parseFile('path/to/xmlFile.xml', function (err, xml) {if (err) {console.error(err);} else {// 操作 xml}```2、从字符串中解析三、XMLNode 属性和方法1、nodeName：节点名称。
2、nodeType：节点类型。
该属性值为 1 表示元素节点，2 表示属性节点，3 表示文本节点，4 表示 CDATA 节点。
4、childNodes：子节点数组。
5、attributes：属性对象，包含节点的属性和属性值。
6、firstChild：第一个子节点。
9、getAttribute(name)：获取指定属性的值。
四、遍历 XMLNode 对象可以使用递归函数的方式遍历 XMLNode 对象。
遍历 XMLNode 对象的示例代码如下：```function traverse(xml) {console.log(xml.nodeName, xml.nodeValue);if (xml.attributes) {for (var key in xml.attributes) {console.log(' -', key, xml.attributes[key]);}}if (xml.childNodes) {for (var i = 0; i < xml.childNodes.length; i++) {traverse(xml.childNodes[i]);}}```该函数接收一个 XMLNode 对象作为参数，输出该节点的名称、值和属性；如果有子节点，遍历子节点并递归调用 traverse 函数输出。
NodeXL手册
社交媒体网络分析:NodeXL实践与学习社交媒体工具,如电子邮件、论坛、博客、微博和维基,被数十亿全世界的人们。
他们通过这些媒体沟通，通过桌面和基于web的应用在固定或移动设备上，结果创建了多个复杂的社会网络结构。
这个活泼的互动与网络的关系创造了通过这些技术是因为个人、组织、社会团体的不断的增长。
了解这些社交媒体网络的发展,变化,失败或成功是一个越来越受到研究人员和专业人士的关注。
现在社会网络分析提供了一组概念和指标系统地研究这些动态流程。
信息可视化的方法也变得有价值，帮助用户在在复杂的社会网络中发现模式、趋势、集群和离群值。
丰富的软件工具对社会网络分析和可视化展示了力量的兴趣,但许多这些工具使用困难,特别是对于那些缺乏经验编程语言。
开源软件工具,NodeXL设计尤其方便学习的概念和方法的社会网络分析与可视化作为一个关键组件(更多信息见史密斯,Shneiderman,et al . 2009)。
Microsoft Excel 2007的NodeXL模板是一个免费和开源扩展到广泛使用的电子表格应用程序,提供了一系列的基本网络分析和可视化功能。
NodeXL使用高度结构化的工作簿包含多个工作表来存储所有的模板代表一个网络图所需的信息。
网络关系(如图的边)表示为一个Edges列表,所有成对的顶点相连构成了网络图。
其他工作表包含关于每个顶点的信息和集群信息。
可视化功能允许用户显示一定范围的网络图，数据属性映射到的视觉属性包括形状、颜色、大小、透明度和位置。
NodeXL支持学生学习社会网络分析和专业人士网络分析应用到感兴趣的业务问题上。
它建立在熟悉的Excel电子表格范式基础上，为非程序员提供一个易于使用的工具。
NodeXL集成Excel的内部分析函数,常用的网络指标和可视化这三个方面。
它支持不同视觉网络布局、强大的过滤、聚类和映射的顶点和edge-level 数据到高度可定制的视觉属性和标签。
中等规模网络的工具支持工作几千顶点,尽管一些用户已经成功地处理成千上万的顶点。
nodevisitor原理 -回复
nodevisitor原理-回复什么是nodevisitor原理？Nodevisitor原理是一种用于计算机程序设计中的设计模式，它被广泛应用于解析或遍历树状数据结构的过程。
在大多数编程语言中，树状数据结构是指由节点和边组成的层次结构。
节点表示数据，而边表示节点之间的关系。
这种结构通常用于表示树、图、XML文档、网站导航结构等。
Nodevisitor原理通过创建一个可访问不同节点的访问者对象，使得节点的具体操作与节点的结构分离。
这种分离促使了更好的可维护性和可扩展性，因为可以根据需要更改节点操作而无需修改遍历代码。
该原理的主要思想是将节点遍历过程划分为两个独立的步骤：节点遍历和节点操作。
节点遍历是指按照某种顺序访问树中的节点，节点操作是指对每个节点执行特定的操作或计算。
这种分离可使得将不同的节点操作应用于同一棵树变得容易，或者将相同的节点操作应用于不同的树。
下面我们将一步一步回答有关Nodevisitor原理的问题。
问题1：为什么需要使用Nodevisitor原理？在实际的软件开发中，经常需要对树状数据结构进行遍历和操作。
但是，如果将节点遍历和节点操作直接混合在一起，会导致代码的复杂性和可维护性降低。
使用Nodevisitor原理可以将遍历和操作分开，使得代码更加清晰、可读性更高，并且易于扩展和维护。
问题2：Nodevisitor原理的基本组成部分有哪些？Nodevisitor原理主要由两个基本组成部分组成：节点和访问者。
节点：节点是树状数据结构中的基本单元。
它们表示树中的数据，并且通过边与其它节点相互连接。
在Nodevisitor中，节点是被访问和操作的对象。
访问者：访问者是一个独立的对象，它可以访问和操作树中的不同类型的节点。
每个节点类型都需要实现一个接受访问者的方法，以便访问者可以对该节点执行操作。
问题3：Nodevisitor原理的工作流程是怎样的？Nodevisitor原理的工作流程可以分为以下几个步骤：步骤1：定义节点类和访问者接口。
可视化软件介绍及使用情况
∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗Fra bibliotek库文件 用于分析大型网络（2亿4千万点和13亿边） 编译环境：Windows, Mac, Linux 条件：安装Graphviz or NodeXL 具有大量分析图和网络的功能 输入输出格式多样
Gephi
∗ 基于JVM的复杂网络分析软件 ∗ 可用于探索性数据分析、链接分析、社交网络分析、 生物网络分析 ∗ 包含制表、绘图、图上的数据处理 ∗ 支持DOT语言，graphml和GML格式 ∗ 分离方式多样，染色效果较好 ∗ 操作界面比较繁琐
Graphviz
∗ ∗ ∗ ∗
基于DOT语言的绘图工具 命令行，跨平台，方便调用 多种布局算法 多种格式输出
Cytoscape
∗ ∗ ∗ ∗
JAVA 环境：Linux, Windows, and Mac OS X 通过结点名称直接搜索结点信息 用于处理生物学信息
Igraph
∗ ∗ ∗ ∗ ∗
建立和操纵无向图、有向图的开源C程序库 提供了R语言和Python语言的接口 包含经典图论的算法及网络分析算法 把连通图缩成子图 建立3D模型
NetworkX
∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗
创建和操纵复杂网络的Python包 文档清晰易读，程序结构组织得较好 建立随机图和增长图的规模 扩展连通、度、图的直/半径、图的中心以及中间路径 支持中大型图的处理（1千万点和1亿边） 支持2D和3D绘图 仅能在Python语言中使用 执行效率较低
Snap
目前所使用的软件——NodeXL
∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗
基于Excel的模板 操作直观，不需考虑编写代码和处理GUI事件 功能丰富，具有灵活的定制性 支持多输入格式 提供高度的可编程性 查找群和相关边 动态过滤顶点和边
node读写Excel操作
node读写Excel操作⽬⽀持写Excel的node.js模块：node-xlsx: 基于Node.js解析excel⽂件数据及⽣成excel⽂件；excel-parser: 基于Node.js解析excel⽂件数据，⽀持xls及xlsx格式⽂件；excel-export : 基于Node.js将数据⽣成导出excel⽂件，⽣成⽂件格式为xlsx；node-xlrd: 基于node.js从excel⽂件中提取数据，仅⽀持xls格式⽂件。
下⾯通过node-xlsx模块来操作Excel⽂件。
1、安装node-xlsx模块每次npm的时候，⾛国外的镜像，⾮常的慢，甚⾄安装失败，可以配置⼀下通过改变默认npm镜像代理服务，以下三种办法任意⼀种都能解决问题，建议使⽤第三种，将配置写死，下次⽤的时候不⽤重新配置。
通过config命令npm info underscore (如果上⾯配置正确这个命令会有字符串response)命令⾏指定编辑 ~/.npmrc 加⼊下⾯内容注：有时候执⾏npm会失败，提⽰Cannot find module 'C:\Program Files\nodejs\node_modules\npm\bin\node_modules\npm\bin\npm-cli.js'此时发现node_modules⽂件夹下npm⽂件加不存在，经常会出现这样的情况，于是我对此⽂件夹做个备份。
安装node-xlsxnpm install node-xlsx安装成功后，会在node_modules⽂件夹存在node-xlsx⽂件夹2、读写xlsxJavaScript Codevar xlsx = require('node-xlsx');var fs = require('fs');var data = [{name : 'sheet1',data : [['ID','Name','Score'],['1','Michael','99'],['2','Jordan','98']]},{name : 'sheet2',data : [['AA','BB'],['23','24']]}]// 写xlsxvar buffer = xlsx.build(data);fs.writeFile('./resut.xls', buffer, function (err){if (err)throw err;console.log('Write to xls has finished');// 读xlsxvar obj = xlsx.parse("./" + "resut.xls");console.log(JSON.stringify(obj));});注意：⽂件扩展名可以是xls，也可以是xlsx运⾏后输出：附录：使⽤nodemon让node⾃动重启在我们开发node项⽬的时候，修改了服务的代码，但是node并⾃动重启来⽣效，必须⼿动去重启⼀下，这样很烦⼈的啊，很浪费时间，于是就有⼤神开发了⾃动重启的⼯具——nodemon，很简单的。
sdxl结构
sdxl结构
SDXL，全称Standardized Dataflow Acceleration Layer，是一种用于数据流计算的硬件加速层。
它通过将数据流计算任务映射到硬件加速器上，以实现高效的数据流处理。
SDXL的结构包括以下几个主要组件：
数据流图（Dataflow Graph）：数据流图是SDXL的核心组件，它表示了数据流计算任务中各个节点的依赖关系。
数据流图中的节点表示计算操作，边表示数据依赖关系。
硬件加速器（Hardware Accelerator）：硬件加速器是SDXL 中用于执行数据流计算任务的物理设备。
它可以是一些专用的硬件模块，例如FPGA、GPU或其他类型的处理器。
任务调度器（Task Scheduler）：任务调度器负责将数据流图中的节点映射到硬件加速器上，并按照依赖关系顺序执行这些节点。
它负责管理任务的调度和执行，以确保数据流的正确性和效率。
数据传输控制器（Data Transfer Controller）：数据传输控制器负责控制数据在硬件加速器和内存之间的传输。
它确保数据的正确性和及时性，以避免数据依赖冲突和死锁等问题。
配置管理器（Configuration Manager）：配置管理器负责管理和配置SDXL的各个组件。
它提供了接口，使得用户可以配置和调整SDXL的参数和行为，以满足不同的应用需求。
SDXL的结构通过将数据流图、硬件加速器、任务调度器、
数据传输控制器和配置管理器等组件有机地结合在一起，实现了高效的数据流计算处理。
它能够加速数据流计算任务，并减少功耗和成本等方面的开销，因此在云计算、大数据处理等领域具有广泛的应用前景。
Postgres-XL使用说明文档
Postgres-XL使用说明文档一、知识点介绍Postgres-XL是一个基于PostgreSQL数据库的横向扩展开源SQL数据库集群，XL代表eXtensible Lattice，即可扩展的PG“格子”之意，以下简称PGXL。
官方称其既适合写操作压力较大的OLTP1应用，又适合读操作为主的大数据应用。
它的前身是Postgres-XC（简称PGXC），PGXC是在PG的基础上加入了集群功能，主要适用于OLTP2应用；PGXL是在PGXC的基础上的升级产品，加入了一些适用于OLAP应用的特性，如Massively Parallel Processing (MPP) 特性。
通俗的说PGXL的代码是包含PG代码的，使用PGXL安装PG集群并不需要单独安装PG。
总体感觉PGXL这款工具还是相当成熟的，有官方网站/，文档也比较完善，也有商业公司2ndQuadrant在支持。
上面这张图就是PGXL集群的架构图，来自官方网站。
所有节点中分为三种角色：GTM （全局事务管理器）、Coordinator（协调器）和Datanode（数据节点）。
需要注意一点是图中1OLTP联机事务处理过程（On-Line Transaction Processing），也称为面向交易的处理过程，其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果，是对用户操作快速响应的方式之一。
OLTP系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作；2OLAP，也叫联机分析处理（On-line Analytical Processing）系统，有的时候也叫DSS 决策支持系统，就是我们说的数据仓库。
在这样的系统中，语句的执行量不是考核标准，因为一条语句的执行时间可能会非常长，读取的数据也非常多。
所以，在这样的系统中，考核的标准往往是磁盘子系统的吞吐量（带宽），如能达到多少MB/s的流量。
nodexl pro 使用方法
nodexl pro 使用方法NodeXL Pro 是一款强大的社交网络分析工具，它可以帮助用户分析和可视化各种社交网络数据。
本文将介绍NodeXL Pro 的使用方法，帮助读者快速上手并充分发挥其功能。
一、安装和启动我们需要在官方网站上下载NodeXL Pro 的安装包，并按照提示完成安装。
安装完成后，双击桌面上的快捷方式，即可启动NodeXL Pro。
二、导入数据在NodeXL Pro 的主界面中，点击左上角的“导入”按钮，选择要导入的数据文件。
NodeXL Pro 支持导入多种格式的数据，如Excel、CSV等。
导入完成后，我们可以在主界面的右侧看到数据的摘要信息。
三、数据预处理在进行社交网络分析之前，我们通常需要对数据进行一些预处理操作。
NodeXL Pro 提供了一系列的数据处理功能，如去除重复数据、填充空值、筛选数据等。
可以根据实际需求选择相应的功能进行处理。
四、网络分析NodeXL Pro 提供了丰富的社交网络分析功能，可以帮助用户深入了解网络的结构和特征。
其中一些常用的功能包括：1.节点度中心性分析：用于计算每个节点的度中心性指标，了解节点在网络中的重要程度。
2.介数中心性分析：用于计算每个节点的介数中心性指标，了解节点在网络中的信息传递能力。
3.社群检测：用于发现网络中的社群结构，帮助用户识别具有相似特征的节点群体。
4.连接预测：基于网络的结构和属性，预测节点之间的连接关系，帮助用户发现潜在的联系。
5.可视化分析：NodeXL Pro 提供了丰富的可视化选项，可以将网络数据以图表的形式展示出来，帮助用户更直观地理解网络的结构和特征。
五、结果输出在分析完成后，我们可以将结果导出为各种格式的文件，如Excel、CSV、图像文件等。
NodeXL Pro 还支持将结果直接发布到社交媒体平台，与他人分享分析结果。
六、插件扩展除了内置的功能外，NodeXL Pro 还支持插件扩展，用户可以根据自己的需求选择并安装相应的插件。
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NodeXL
社交网络可视化：NodeXL | civn中文信息可视化社区
社交网络可视化：NodeXL
2012年06月11日? 社交网络, 视频? 暂无评论
NodeXL是一个免费、开源的插件，适用于Excel 2007 & 2010。
NodeXL的主要功能是社交网络可视化，输入一张网络边（关系）的列表，点击一个按钮就可以看到你的关系图。
功能特点
灵活的输入输出：输入和输出图表格式包括GraphML，Pajek，UCINet，和矩阵格式。
与社交媒体直接连接：直接从Twitter、YouTube、Flickr和电子邮件导入社交网络，或用一个多功能插件从Facebook、Exchange和万维网超链接中获取网络数据。
缩放：缩放到感兴趣的区域，调整顶点大小以减少混乱。
灵活的布局：使用“力量导向“算法进行布局，或用鼠标拖动。
很容易地调整显示属性：通过填写工作表的单元格来设置颜色、形状、大小、标签和透明度，或选择根据度中心性、中介中心性等度量自动填写。
动态筛选：使用滑动条就能立刻隐藏一些节点和边，例如，隐藏所有度中心性小于5的节点。
强大的节点分组功能：根据节点的共同属性将它们分组，或让NodeXL分析它们的连通性并自动分组。
为不同组的节点设置不同的颜色、形状，以便于区分。
图度量计算：轻松计算度中心性、中介中心性和接近中心性等。
任务自动化：点击一次完成多个重复的任务。
操作界面
工具视频
怎样从多个社交网络导入数据到NodeXL
应用案例
CHI2012
这是NodeXL的Gallery中的案例之一。
展示的是1000位最近的Twitter中包含“CHI2012”的Twitter用户的网络图，数据在2012年5月4日21：14分（UTC）抓取。
参数
图形类型：有向的（directed)
布局算法：the Harel-Koren Fast Multiscale layout algorithm
边的颜色：关系值（ relationship values）
节点大小：跟随者值（followers values)
NodeXL入门级体验分享
2012年06月08日? 产品体验? 评论数1
NodeXL的强大在于，具备复杂社交网络可视化和分析的能力，同时又非常易用。
小编
今天跟大家分享的是，怎样用NodeXL一步一步将关系数据可视化生成网络图。
前面说到过，NodeXL是一个非常易用却功能强大的社会网络分析软件，只要你会用Excel，用NodeXL就基本上没困难了。
不过，易用是易用，总得有个入门的过程。
小编今
天就用简单的数据做一个图出来，看看在NodeXL中从填入数据到生成网络图的操作过程。
至于怎样用NodeXL做社交网络分析，我们会在后续与各位有心的朋友探讨（欢迎注册为CIVN论坛（)的会员，发起主题讨论）。
在开始之前，先准备一组数据。
你也可以认为是两组数据，分别关于节点、节点之间的
连接（边）的数据。
小编就地取材，用上个月CIVN报道过的可视化作品以及作品的分类作
为原数据。
作品名称内容类别图形类别Neighborhoood Visualizer地理信息地图Citydashboard地理信息地图Centennia Historical Atlas地理信息地图Barefoot World Atlas地理信息地图交互式媒体地图数据新闻地图1000个囚犯是怎么死的数据新闻地图The Facebook Offering：How It Compares数据新闻气泡图英国政府内阁办公室开销公共数据树图飞行模式公共数据轨迹数据准备好了，打开NodeXL。
如果已经安装了NodeXL，它会在开始程序里，打开的
将是一个NodeXL模板。
打开后看到的是非常熟悉的Excel界面，正如前面所说的，NodeXL是Excel的一个插件。
左侧是数据，右侧是可视化图形。
点击文档操作中的show graph将看到图形（前提是数据已经填入表格中）。
看左下方，第一个工作表是边（Edges），第二个表是节点（Vertices），这是今天会用到的两个工作表。
现在将上面准备的原数据中每一个作品名称和分类作为一个节点填入Vertices工作表中，将每组关系作为一个边（实际就是一组有连接的节点）填入Edges工作表中。
小编是按这个顺序填表的，但后来发现先填Edges会节省功夫，因为Edges中涉及的节点，都会在Vertices中出现，即使人为疏乎了，NodeXL也会给补上。
除了填好节点的名称，还可以设置每个作品的图作为节点的“头像”，在Vertices工作表的Visual Properties-Shape中选择Image，然后在Image File中输入图片地址，可以是本地地址，也可以是网络地址。
作品分类等节点没有图片，可以在Shape下拉选项中选个普通的图形。
这时候就可以Refresh Graph一下了。
这里得说明，下面这个图跟上面的Shape设置不一致，因为图是在开始就截下了，上面的Shape是后来“改良”的，对应的是最终的效果图。
选择其它的布局（Layout），点击Lay Out Again，对比效果怎么样。
选Circle布局，所有节点会形成一个圆。
基本的图生成后，就开始设置节点、边的属性，例如大小、颜色等。
以节点的设置为例。
从前面的图可以看到，工作表中是有颜色一列的，如果你对RGB非常熟悉，可以直接填入“R，G，B”（填的时候不用双引号，数字从0到255）。
否则的话，点击相应的单元格，再点击工具栏上的“可视化属性”组中的“颜色”，选择喜欢的颜色。
颜色选定了，还可以修改节点的大小。
节点大小的值必段在1到100之间。
但随意的大小有什么意义呢？小编想让关系越多的节点越大。
所以，先使用一下NodeXL的分析功能。
NodeXL工具栏有一个分析组（Analysis），顶部是Graph Metrics。
点击可看到有关网络的测量，包括度中心性测量。
全选然后计算。
在Show/Hide-Workbook Columns的下拉菜单中勾选Graph Metrics，在工作表中就看到测量的计算结果。
接下来是根据度中心性（即Degree，表示节点的链接数量）的值来设置节点的大小。
除了手动输入，比较好的方法是点击可视化属性最左侧的Autofill columns，设置Vertices-Vertex Size，选择Degree，启动Autofill。
再次Refresh Graph一下，可以看到“地图”节点变得比其它节点大。
将节点名设置为标签的方法跟设置节点大小的方法一样，Vertex Label选择Vertex即可。
除非节点Shape中选择Label，否则标签不会取代节点的图像图形，而是在图像下方以文本框的形式出现。
如果你不想Label总是出现，可以改为设置Vertex Tooltip，那提示信息只会在鼠标停留的时候才显示。
在Graph Options中可以统一设置边、节点的颜色、粗细（大小）、被选时的颜色、阴影、透明度得显示属性。
更改布局类型为Harel-Koren Fast Multiscale，拖动个别节点，细调布局。
全选节点和边，拖到中间位置。
最后的结果：
在这个图中很容易看到，地图形式的可视化最多，而这其中不仅有地理信息相关的作品，也有数据新闻相关的作品。
有关NodeXL用于社交网络可视化和分析的分享请继续关注CIVN。
欢迎留言探讨NodeXL的应用问题！
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