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Voronoi布局对于无形的交互地区尤其有用，在Nate Vack’s Voronoi picking例子中被证实，看Tovi Grossman’s关于 bubble cursors的论文，以了解相关内容。
Voronoi picking：http://bl.ocks.org/njvack/1405439
# d3.geom.()
创建一个带默认访问器的Voronoi布局。
# voronoi(data)
返回多边形的数组，用于指定的数据数组中的每个输入顶点。如果有任何顶点重合或具有NaN的位置，这个方法的行为是undefined：最有可能的，将返回无效的多边形！你应该在计算曲面细分之前过滤无效的顶点，合并重合的顶点。
# voronoi.x([x])
如果x是指定了的，则设置x坐标访问器。如果x坐标没被指定，返回当前的x坐标访问器。默认为：
function(d){returnd[0];}
# voronoi.y([y])
如果y是指定了的，则设置y坐标访问器。如果y坐标没被指定，返回当前的y坐标访问器。默认为：
function(d){returnd[1];}
# voronoi.clipExtent([extent])
如果范围是指定的，设置Voromoi布局的剪切范围为指定的范围并返回这个布局。范围边界被指定为一个数组[[x0, y0], [x1, y1]]，其中X0是范围的左侧，Y0是顶部， x1为右侧和Y1是底部。如果范围为空，剪切不执行。如果没有指定范围，则返回当前剪切的范围，默认为空。
看这个例子：http://bl.ocks.org/mbostock/4237768，剪切范围的使用被强烈推荐，因为没剪切的多边形可能有很大部分坐标没有被正确显示。
另外，你也可以使用自定义的没有指定大小的剪裁，无论是在SVG或者通过 polygon.clip后续处理。
# voronoi.links(data)
返回指定数据数组的Delaunay三角作为links的数组。每一个link都有下面的属性：
Source-源节点（数据中的一个元素）
• target-目标节点（数据中的一个元素）
案例力导向美国地图：http://bl.ocks.org/mbostock/1073373使用这样的链接数组创建了一个力导向的地图。
# voronoi.triangles(data)
返回指定的数据数组的Delaunay三角作为三角形的阵列。每个三角形是包含data中的元素的一个三元素数组。
* 谁浮T20141125
* guluP2014-12-8 20:55:17
