¿Cómo se declara la proyección en D3?

| Última modificación: 21 de mayo de 2024 | Tiempo de Lectura: 2 minutos

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Saber cómo se declara la proyección en D3 forma parte de las funciones de una de las librerías visuales más conocidas en el mundo Big Data, como lo es Data-Driven DocumentsTen en cuenta que su desarrollo se basa en ayudar a la comprensión y visualización de los datos.

En efecto, a la hora de encontrarte en esta última instancia del procesamiento de los macrodatos, los más importante es conocer cuáles son las alternativas que se ofrecen para poder seleccionar las más propicias según el estudio de la información y su personalización para el público receptor.

Por esta razón, en este post, te explicamos cómo se declara la proyección en D3 (Data-Driven Documents).

¿Cómo se declara la proyección en D3?

El proceso de cómo se declara la proyección en D3 (Data-Driven Documents), en realidad, es un comando muy sencillo que se inscribe desde JavaScript y se reporta en la consola para, posteriormente, mostrar la información esquematizada. Como su nombre indica, declara la proyección de determinada información procesada.

Por otra parte, uno de los factores más importantes es que se remite a determinada operación relacionada con la esquematización de mapas. A continuación te exponemos un breve ejemplo de cómo se escribe en la consola:

const projection = d3.geoMercator().translate([width / 2, height / 2]).scale(100)
let path = d3.geoPath().projection(projection)

Como has podido notar, este funciona a partir del comando const projection; sin embargo, lo que hace es ordenar la esquematización del siguiente comando: d3.geoMercator().

En suma, como esta es una función esférica, las demás medidas forman parte de cómo se declara la proyección en D3 (Data-Driven Documents), ya que se encargan de traducir visualmente los datos procesados.

Por medio de este post, te hemos explicado cómo se declara la proyección en D3 (Data-Driven Documents) para llevar a cabo una visualización de datos apropiada y dinámica para los resultados de la información procesada. No obstante, te recomendamos practicar por medio de la metodología de ensayo y error hasta que lo conozcas en profundidad.

Una de las mejores formas de continuar aprendiendo es el Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning que ofrecemos en KeepCoding, ya que en este conocerás los fundamentos del aprendizaje automático con énfasis en algoritmos de clasificación y regresión con sus respectivas ventajas y desventajas en el manejo del Big Data. Asimismo, podrás aplicar buenas prácticas en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Lo mejor es que, en menos de nueve meses, podrás convertirte en todo un experto Big Data. ¡Apúntate ya y triunfa en el sector IT!

Sandra Navarro

Business Intelligence & Big Data Advisor & Coordinadora del Bootcamp en Data Science, Big Data & Machine Learning.

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