数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。因此做数据可视化前需要想明白2件事：
- 你有什么数据？
- 你要传达什么信息？
本文中的示例中，将以不同的颜色显示澳大利亚不同地区的客户数量。
因此，首先需要澳大利亚的地图数据，D3中的Geo模块可以处理GeoJSON格式的地理数据。（GeoJSON是一种对各种地理数据结构进行编码的格式。GeoJSON对象可以表示几何、特征或者特征集合。GeoJSON支持下面几何类型：点、线、面、多点、多线、多面和几何集合。GeoJSON里的特征包含一个几何对象和其他属性，特征集合表示一系列特征。参见： http://www.oschina.net/translate/geojson-spec?cmp）
开发者可以从Natural Earth（ http://www.naturalearthdata.com/）获取到全球所有的地理数据，使用其地理数据需要 注意2点：
- 其有3种比例的数据1：10m，1：50m和1：110m。1：10m比例的数据拥有更细节的数据，只有它才有州（省）的信息。
- 其数据不是GeoJSON格式的（Shapefile），需要通过GDAL(Geospatial Data Abstraction Library）库转换为GeoJSON格式。
在Mac下安装GDAL非常方便，感谢Homebrew：
brew install gdal
然后通过如下命令就可以Shapefile中的澳大利亚的数据提取出来。
ogr2ogr -f GeoJSON -where "sr_adm0_a3 = 'AUS'" aus.states.json 10m_cultural/ne_10m_admin_1_states_provinces_lakes_shp.shp
是一个类似下文这样的一个GeoJSON格式数据。
{
"type": "FeatureCollection",
"features": [
{
"type": "Feature",
"properties": {
...
},
"geometry": {
"type": "Polygon",
"coordinates": [
[
....
]
]
}
},
......
顺道提一下，Geo数据一般都比较大，尤其是GeoJSON格式下的数据，像上面生成的数据就有741KB，这对于Web应用来说已经是很大的一个数值。开发者可以通过Topojson（ https://github.com/mbostock/topojson/wiki）压缩数据。Topojson是GeoJSON的一个扩展，使用方式大致相同，这儿就不讲Topojson了，下图可以让开发者大致了解一下三种格式下数据的大小：
画图
有了数据，接下来就开始画图。D3画图都有一定的套路，首先需要确定把矢量图SVG放到那儿，以及图的大小
var width = 960;
var height = 580;
var svg = d3.select("#geo_distribution").append("svg")
.attr("width", width)
.attr("height", height)
.append("g")
.attr("transform", "translate(0,0)");
接着，需要创建一个路径生成器，路径生成器可以接收一个投射函数，该投射函数存在的目的是把圆形地球上的经纬度投射到平面的Web界面上。D3自带了各种各样的投射函数（ https://github.com/mbostock/d3/wiki/Geo-Projections），本例中使用的是墨卡托投影（ http://baike.baidu.com/view/301981.htm?fr=aladdin）。
var projection = d3.geo.mercator()
.center([132, -28])
.scale(850)
.translate([width/2, height/2]);
var path = d3.geo.path()
.projection(projection);
然后，根据读取的GeoJSON数据绘制路径：
var color = d3.scale.category20();
var states = svg.append("svg:g")
.attr("id", "states");
d3.json("data/aus.states.json", function(error, root) {
if (error)
return console.error(error);
states.selectAll("path")
.data( root.features)
.enter()
.append("path")
.attr("stroke","#000")//路径线颜色
.attr("stroke-width",1)//路径线宽度
.attr("fill", function(d,i){
return color(i);//color函数可根据数据设置每个州板块的颜色，示例中使用的是D3自带的颜色函数。
})
.attr("d", path )
.on("mouseover",function(d,i){//添加鼠标事件
d3.select(this)
.attr("fill","yellow");
})
.on("mouseout",function(d,i){
d3.select(this)
.attr("fill",color(i));
});
});
画到这儿一个澳大利亚的地图就是下面这个样子了：
加点佐料
画了地区之后，纯属个人乐趣，还想画点城市在上面，做法也是一样的， 首先获取Geo数据，还是可以从Natural Earth的地理数据中转换得到（注：转换数据时，开发者可以根据个人爱好过滤掉一些数据，比方说下面的命令中我过滤掉了规模上第四等级以后的小城市）：
ogr2ogr -f GeoJSON -where "ADM0_A3 = 'AUS' and SCALERANK <=4" aus.big.cities.json 10m_cultural/ne_10m_populated_places.shp
接着，把用于描述城市的小圆点和城市名字的SVG添加到底层SVG上：
var circles = svg.append("svg:g")
.attr("id", "circles");
var texts = svg.append("svg:g")
.attr("id", "texts");
然后，根据前面得到的数据在创建的SVG上画图
d3.json("data/aus.cities.json", function(error, root) {
circles.selectAll("circle")
.data(root.features)
.enter().
append("svg:circle")
.attr("cx", function(d){return projection([d.properties['LONGITUDE'],d.properties['LATITUDE']])[0];})//根据城市的经纬度投射确定圆点坐标
.attr("cy",function(d){return projection([d.properties['LONGITUDE'],d.properties['LATITUDE']])[1];})
.attr("r", 3)
.attr('fill','#29FF57');
texts.selectAll("text")
.data(root.features)
.enter()
.append("svg:text")
.text(function(d){return d.properties['NAME'];})
.attr("x", function(d){
return projection([ d.properties['LONGITUDE'],d.properties['LATITUDE']])[0];})
.attr("y",function(d){
return projection([d.properties['LONGITUDE'],d.properties['LATITUDE']])[1];
})
.attr('fill','#000')
.attr('font-size','9px');
});最后得到的结果如下：
参考：
http://www.tnoda.com/blog/2013-12-07
https://github.com/mbostock/d3/wiki/Geo-Paths#path
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