如何使用d3.js制作可视化图表

JavaScript014

如何使用d3.js制作可视化图表,第1张

D3是目前最流行的JavaScript可视化图表库之一,D3的图表类型非常丰富,并且支持SVG格式,因此应用十分广泛,也有很多图表插件基于D3开发,比如MetricsGraphics.js,在D3上构建的数据图表非常强大。

D3的特点

允许绑定任意数据到DOM,将数据驱动转换应用到Document中。

不仅可以创建精美的HTML表格,而且可以绘制折线图、柱形图和饼图等数据图表。

支持SVG,在Web页面上渲染毫无压力。

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D3的使用方法

关于D3的具体用法,可以看D3图形库API参考这篇文章。本文主要对介绍一些经典图表的实现效果及代码。

index.html代码:

<!DOCTYPE html>

<meta charset="utf-8">

<style>

 

svg {

  font: 10px sans-serif

}

 

.y.axis path {

  display: none

}

 

.y.axis line {

  stroke: #fff

  stroke-opacity: .2

  shape-rendering: crispEdges

}

 

.y.axis .zero line {

  stroke: #000

  stroke-opacity: 1

}

 

.title {

  font: 300 78px Helvetica Neue

  fill: #666

}

 

.birthyear,

.age {

  text-anchor: middle

}

 

.birthyear {

  fill: #fff

}

 

rect {

  fill-opacity: .6

  fill: #e377c2

}

 

rect:first-child {

  fill: #1f77b4

}

 

</style>

<body>

<script src="http://d3js.org/d3.v3.min.js"></script>

<script>

 

var margin = {top: 20, right: 40, bottom: 30, left: 20},

    width = 960 - margin.left - margin.right,

    height = 500 - margin.top - margin.bottom,

    barWidth = Math.floor(width / 19) - 1

 

var x = d3.scale.linear()

    .range([barWidth / 2, width - barWidth / 2])

 

var y = d3.scale.linear()

    .range([height, 0])

 

var yAxis = d3.svg.axis()

    .scale(y)

    .orient("right")

    .tickSize(-width)

    .tickFormat(function(d) { return Math.round(d / 1e6) + "M" })

 

// An SVG element with a bottom-right origin.

var svg = d3.select("body").append("svg")

    .attr("width", width + margin.left + margin.right)

    .attr("height", height + margin.top + margin.bottom)

  .append("g")

    .attr("transform", "translate(" + margin.left + "," + margin.top + ")")

 

// A sliding container to hold the bars by birthyear.

var birthyears = svg.append("g")

    .attr("class", "birthyears")

 

// A label for the current year.

var title = svg.append("text")

    .attr("class", "title")

    .attr("dy", ".71em")

    .text(2000)

 

d3.csv("population.csv", function(error, data) {

 

  // Convert strings to numbers.

  data.forEach(function(d) {

    d.people = +d.people

    d.year = +d.year

    d.age = +d.age

  })

 

  // Compute the extent of the data set in age and years.

  var age1 = d3.max(data, function(d) { return d.age }),

      year0 = d3.min(data, function(d) { return d.year }),

      year1 = d3.max(data, function(d) { return d.year }),

      year = year1

 

  // Update the scale domains.

  x.domain([year1 - age1, year1])

  y.domain([0, d3.max(data, function(d) { return d.people })])

 

  // Produce a map from year and birthyear to [male, female].

  data = d3.nest()

      .key(function(d) { return d.year })

      .key(function(d) { return d.year - d.age })

      .rollup(function(v) { return v.map(function(d) { return d.people }) })

      .map(data)

 

  // Add an axis to show the population values.

  svg.append("g")

      .attr("class", "y axis")

      .attr("transform", "translate(" + width + ",0)")

      .call(yAxis)

    .selectAll("g")

    .filter(function(value) { return !value })

      .classed("zero", true)

 

  // Add labeled rects for each birthyear (so that no enter or exit is required).

  var birthyear = birthyears.selectAll(".birthyear")

      .data(d3.range(year0 - age1, year1 + 1, 5))

    .enter().append("g")

      .attr("class", "birthyear")

      .attr("transform", function(birthyear) { return "translate(" + x(birthyear) + ",0)" })

 

  birthyear.selectAll("rect")

      .data(function(birthyear) { return data[year][birthyear] || [0, 0] })

    .enter().append("rect")

      .attr("x", -barWidth / 2)

      .attr("width", barWidth)

      .attr("y", y)

      .attr("height", function(value) { return height - y(value) })

 

  // Add labels to show birthyear.

  birthyear.append("text")

      .attr("y", height - 4)

      .text(function(birthyear) { return birthyear })

 

  // Add labels to show age (separate not animated).

  svg.selectAll(".age")

      .data(d3.range(0, age1 + 1, 5))

    .enter().append("text")

      .attr("class", "age")

      .attr("x", function(age) { return x(year - age) })

      .attr("y", height + 4)

      .attr("dy", ".71em")

      .text(function(age) { return age })

 

  // Allow the arrow keys to change the displayed year.

  window.focus()

  d3.select(window).on("keydown", function() {

    switch (d3.event.keyCode) {

      case 37: year = Math.max(year0, year - 10) break

      case 39: year = Math.min(year1, year + 10) break

    }

    update()

  })

 

  function update() {

    if (!(year in data)) return

    title.text(year)

 

    birthyears.transition()

        .duration(750)

        .attr("transform", "translate(" + (x(year1) - x(year)) + ",0)")

 

    birthyear.selectAll("rect")

        .data(function(birthyear) { return data[year][birthyear] || [0, 0] })

      .transition()

        .duration(750)

        .attr("y", y)

        .attr("height", function(value) { return height - y(value) })

  }

})

本节内容将描述饼状图、力导向图、弦图、集群图、树状图、打包图、分区图、圆形分区图、直方图、捆图、堆栈图、矩阵树图、地图的绘制过程,参考 D3.js入门系列

温馨提示:对于有D3基础的人,本节内容能够帮助其快速掌握各图表的绘制。若没有掌握基础知识,不建议直接学习本节内容。

对图表绘制的重点内容进行了总结,下述图表绘制步骤相似,总结如下:

布局内容总结:

转换后的数据:

弧生成器计算路径(svg的path)

绘制路径path,需要调用弧生成器

或者

绘制文本text,计算路径中心位置,放入文本值

转换后的数据:

然后,使力学作用生效:

绘制节点时,使节点拖动

力导向图布局force有一个事件tick,每进行到一个时刻,都要调用它,更新的内容就写在它的监听器里就好。

数据转换

转换后的数据:

首先绘制外部圆环,使用arc弧生成器

绘制path,使用数据为groups

绘制text,使用数据为groups。首先旋转适当角度,然后向上移动外半径个长度,135-225度范围的文字倒置

然后,绘制弦,使用chord生成器生成路径

绘制path,使用数据为chords

使用数据

转换后的数据:

首先,创建对角线生成器

绘制连线,使用生成器

然后绘制节点circle。

和集群图写法基本相同,使用布局不同。

转换后的数据与集群图相同。

数据格式与树状图相同,布局如下:

数据转换写法也类似。

转换后的数据:

然后分别绘制circle和text。

数据类型与集群图、树状图、打包图相同。用于表示包含与被包含关系的。布局如下:

value设定表示分区大小的值。这里的意思是:如果数据文件中用size值表示结点大小,那么这里可写成return d.size。

数据转换写法也类似。(nodes、links)

转换后的数据:

然后绘制rect和text。rect的width、height属性分别对应数据属性dx、dy。

与前面相同。

数据转换写法也类似。(nodes、links)

转换后的数据:

分别绘制path和text。

首先创建弧生成器。

绘制path使调用弧生成器。

绘制text时要进行一下转换:

数据转换

转换后的数据:

矩形rect、坐标轴line、刻度line、文字text。

需要使用集群图布局和捆图布局。

转换后的数据:

创建放射式的线段生成器:

首先绘制path,调用线段生成器:

接着创建g,在g中绘制circle和text

绘制g需要旋转、平移:

创建堆栈图布局

数据转换

转换后的数据:

分别绘制矩形rect、圆形circle、文字text、坐标轴axis,绘制过程与柱形图相似。

创建矩阵树图布局

数据转换

转换后的数据:

分别绘制矩形rect、文字text。

更多内容: Github个人博客

备注:本文发表于 https://cnyangkui.github.io/2017/11/15/d3-graphlist/