Cluster-Streudiagramm-js-Tutorial-php.cn

Cluster-Streudiagramm

Linda Hamilton

Freigeben： 2024-10-31 20:37:02

Original

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Clustered Scatter Chart

Visualisierung der von Fußballspielern zurückgelegten Distanz mit ZingChart

In diesem Tutorial erstellen wir mit ZingChart ein Streudiagramm, um die von Spielern in verschiedenen Fußballspielen zurückgelegte Distanz zu visualisieren. Das Diagramm zeigt simulierte Daten über mehrere Spiele hinweg und gibt einen Einblick in die zurückgelegten Distanzen von Minute zu Minute.

Code-Erklärung

Dieses Code-Snippet generiert mithilfe von JavaScript gefälschte Daten für acht Spiele und konfiguriert und rendert dann ein Streudiagramm mit ZingChart.

Spieldaten:Jedes Spiel wird als einzigartige Datenreihe dargestellt.
Zufällige Distanzen:Die Distanzen für jede Minute im Spiel werden zufällig ausgewählt, um die Verteilung in der realen Welt nachzuahmen.
Diagrammkonfiguration: Das Diagramm wird mit dem Streudiagrammtyp von ZingChart, anpassbaren Markierungen und Achsen eingerichtet.

Unten finden Sie den vollständigen HTML- und JavaScript-Code zum Erstellen dieses Diagramms.

Codeausschnitt

<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>ZingSoft Demo</title>
    <script src="https://cdn.zingchart.com/zingchart.min.js"></script>
    <script>
// CHART CONFIG
// -----------------------------
let chartConfig = {
    type: 'hbar',
    theme: 'dark',
    title: {
        text: 'Average Temperatures',
        marginLeft: '20px',
    },
    legend: {
        align: 'left',
        backgroundColor: 'none',
        borderWidth: '0px',
        item: {
            cursor: 'hand',
            fontColor: '#E3E3E5',
        },
        marker: {
            type: 'circle',
            borderWidth: '0px',
            cursor: 'hand',
        },
        offsetY: '25px',
        verticalAlign: 'top',
    },
    plot: {
        tooltip: {
            text: '%data-city<br>High: %data-highs<br>Low: %data-lows',
        },
    },
    plotarea: {
        margin: '120px 50px 60px 85px',
    },
    scaleX: {
        label: {
            text: '2020',
            fontSize: '14px',
        },
        labels: [
            'Jan',
            'Feb',
            'Mar',
            'Apr',
            'May',
            'Jun',
            'Jul',
            'Aug',
            'Sep',
            'Oct',
            'Nov',
            'Dec',
        ],
        zooming: true,
        zoomTo: [0, 5],
    },
    scaleY: {
        format: '%v°F',
        guide: {
            lineStyle: 'solid',
        },
        label: {
            text: 'Temperature',
            fontSize: '14px',
        },
    },
    shapes: [
        {
            type: 'rectangle',
            id: 'view_all',
            backgroundColor: '#5e5e5e',
            borderColor: '#E3E3E5',
            borderRadius: '3px',
            borderWidth: '1px',
            cursor: 'hand',
            height: '20px',
            label: {
                text: 'View All',
                bold: true,
                fontColor: '#E3E3E5',
                fontSize: '12px',
            },
            width: '75px',
            x: '89%',
            y: '7%',
        },
    ],
    series: [
        {
            text: 'New Orleans Average Temps 2020',
            values: [17, 17, 19, 18, 17, 15, 16, 16, 15, 17, 19, 17],
            dataCity: 'New Orleans',
            dataHighs: [62, 65, 72, 78, 85, 89, 91, 91, 87, 80, 72, 64],
            dataLows: [45, 48, 53, 60, 68, 74, 75, 75, 72, 63, 53, 47],
            offsetValues: [45, 48, 53, 60, 68, 74, 75, 75, 72, 63, 53, 47],
        },
        {
            text: 'San Diego Average Temps 2020',
            values: [16, 14, 13, 11, 10, 9, 10, 9, 9, 12, 15, 17],
            dataCity: 'San Diego',
            dataHighs: [65, 65, 66, 67, 69, 71, 75, 76, 76, 73, 69, 65],
            dataLows: [49, 51, 53, 56, 59, 62, 65, 67, 65, 61, 54, 48],
            offsetValues: [49, 51, 53, 56, 59, 62, 65, 67, 65, 61, 54, 48],
        },
        {
            text: 'Denver Average Temps 2020',
            values: [27, 27, 27, 27, 29, 30, 31, 31, 31, 29, 27, 27],
            dataCity: 'Denver',
            dataHighs: [45, 46, 54, 61, 72, 82, 90, 88, 79, 66, 52, 45],
            dataLows: [18, 19, 27, 34, 43, 52, 59, 57, 48, 37, 25, 18],
            offsetValues: [18, 19, 27, 34, 43, 52, 59, 57, 48, 37, 25, 18],
        },
    ],
    scrollX: {},
};
// RENDER CHARTS
// -----------------------------
zingchart.render({
    id: 'myChart',
    data: chartConfig,
    height: '100%',
    width: '100%',
});
// EVENTS
// -----------------------------
// store the original zoom level info
const origin_zoomin_level = zingchart.exec('myChart', 'getzoom');
// a flag to control the view
let switch_view = 'viewall';
zingchart.shape_click = (p) => {
    if (p.shapeid == 'view_all') {
        switch (switch_view) {
            case 'viewall':
                // change zoom level to viewall
                zingchart.exec(p.id, 'viewall');
                // update the switch button text label
                // to Previous View
                zingchart.exec(p.id, 'updateobject', {
                    type: 'shape',
                    data: {
                        id: 'view_all',
                        label: {
                            text: 'Original View',
                        },
                        width: '110px',
                    }
                });
                // set the flag to previous_view 
                switch_view = 'original_view';
                break;
            case 'original_view':
                // scale-x and scale-y are array from 
                // origina_zoomin_level object
                let scale_x = origin_zoomin_level['scale-x'];
                let scale_y = origin_zoomin_level['scale-y'];
                // use zoomtovalues to get back to original zoom
                // level, pass attributes from origin_zoomin_level 
                // object xmin, xmax, ymin, ymax as parameter
                zingchart.exec(p.id, 'zoomtovalues', {
                    graphid: 0,
                    xmin: scale_x.xmin,
                    xmax: scale_x.xmax,
                    ymin: scale_y.ymin,
                    ymax: scale_y.ymax
                });
                // update the switch button text label
                // to View All
                zingchart.exec(p.id, 'updateobject', {
                    type: 'shape',
                    data: {
                        id: 'view_all',
                        label: {
                            text: 'View All',
                        },
                        width: '75px',
                    }
                });
                // change the flag back to viewall
                switch_view = 'viewall';
                break;
        }
    }
};

    </script>
    <style>
      .zc-body { background:#000; }

.chart--container {
  height: 100%;
  width: 100%;
  min-height: 530px;
}

.zc-ref {
  display: none;
}
    </style>
  </head>
  <body class="zc-body">
  
    <div id="myChart" class="chart--container">
      <a href="https://www.zingchart.com/" rel="noopener" class="zc-ref">Powered by ZingChart</a>
    </div>

  </body>
</html>

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Ausführen des Codes

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Sie sollten bei jedem dargestellten Spiel ein Streudiagramm sehen, das zufällige Distanzen zeigt, die die Spieler innerhalb von 90 Minuten zurückgelegt haben.

Abschluss

Dieses Diagramm bietet eine klare und anpassbare Möglichkeit, zeitbasierte Daten, wie z. B. Spielerbewegungen, mit ZingChart darzustellen. Viel Spaß beim Codieren!

NEvolution #nabegh_anane

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonCluster-Streudiagramm. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!