Erstellen einfacher Zeilen- und Balkendiagramme mit D3.Js
Dieser Artikel baut auf einem früheren Tutorial über Blasendiagramme mit D3.JS, einer JavaScript -Bibliothek zur Datenvisualisierung auf. Wir werden jetzt das Erstellen von Zeilen- und Balkendiagrammen mit D3.JS erforschen und HTML, SVG und CSS nutzen. Die Vertrautheit mit dem vorherigen Artikel wird empfohlen. Zu den wichtigsten Imbissbuden gehört das Verständnis der Rolle von D3.JS bei interaktiven Visualisierungen, der Mechanik der Leitungsdiagrammerstellung (Skalen, Achsen, Liniengeneratoren), Stabdiagrammkonstruktion (Ordnungsskalen, Rechtecke) und Verbesserung der Benutzererfahrung durch Interaktivität (Tooltips, Ereignishandler, Übergänge ). Anpassungsoptionen wie Achsenskalierung und Styling werden ebenfalls hervorgehoben.
Zeilendiagramme: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
Unser Beispiel verwendet den folgenden Datensatz:
var lineData = [{x: 1, y: 5}, {x: 20, y: 20}, {x: 40, y: 10}, {x: 60, y: 40}, {x: 80, y: 5}, {x: 100, y: 60}];
und ein SVG -Element:
<svg id="visualisation" width="1000" height="500"></svg>
Wir definieren Skalen, Achsen und Ränder:
var vis = d3.select('#visualisation'), WIDTH = 1000, HEIGHT = 500, MARGINS = {top: 20, right: 20, bottom: 20, left: 50}, xRange = d3.scale.linear().range([MARGINS.left, WIDTH - MARGINS.right]).domain([d3.min(lineData, function(d) { return d.x; }), d3.max(lineData, function(d) { return d.x; })]), yRange = d3.scale.linear().range([HEIGHT - MARGINS.top, MARGINS.bottom]).domain([d3.min(lineData, function(d) { return d.y; }), d3.max(lineData, function(d) { return d.y; })]), xAxis = d3.svg.axis().scale(xRange).tickSize(5).tickSubdivide(true), yAxis = d3.svg.axis().scale(yRange).tickSize(5).orient('left').tickSubdivide(true); vis.append('svg:g').attr('class', 'x axis').attr('transform', 'translate(0,' + (HEIGHT - MARGINS.bottom) + ')').call(xAxis); vis.append('svg:g').attr('class', 'y axis').attr('transform', 'translate(' + (MARGINS.left) + ',0)').call(yAxis);
Eine Zeilengeneratorfunktion wird dann erstellt:
var lineFunc = d3.svg.line() .x(function(d) { return xRange(d.x); }) .y(function(d) { return yRange(d.y); }) .interpolate('linear');
Schließlich ist die Zeile an SVG angehängt:
vis.append('svg:path') .attr('d', lineFunc(lineData)) .attr('stroke', 'blue') .attr('stroke-width', 2) .attr('fill', 'none');
Balkendiagramme: Aufbau auf der Grundlage
Für Balkendiagramme verwenden wir die Erstellung der Achsen wieder, ändern jedoch die Skalen und fügen Rechtecke hinzu:
function InitChart() { // ... (barData remains the same as lineData, for simplicity) ... var xRange = d3.scale.ordinal().rangeRoundBands([MARGINS.left, WIDTH - MARGINS.right], 0.1).domain(barData.map(function(d) { return d.x; })); var yRange = d3.scale.linear().range([HEIGHT - MARGINS.top, MARGINS.bottom]).domain([0, d3.max(barData, function(d) { return d.y; })]); // ... (xAxis and yAxis remain the same) ... vis.selectAll('rect') .data(barData) .enter() .append('rect') .attr('x', function(d) { return xRange(d.x); }) .attr('y', function(d) { return yRange(d.y); }) .attr('width', xRange.rangeBand()) .attr('height', function(d) { return ((HEIGHT - MARGINS.bottom) - yRange(d.y)); }) .attr('fill', 'grey') .on('mouseover', function(d) { d3.select(this).attr('fill', 'blue'); }) .on('mouseout', function(d) { d3.select(this).attr('fill', 'grey'); }); } InitChart();
Dieses erweiterte Beispiel umfasst Mausover- und Mausout -Event -Handler für die Interaktivität. Weitere Anpassungen und fortschrittliche Techniken sind mit D3.Js möglich, was hochgeschnittene und dynamische Datenvisualisierungen ermöglicht. Der Abschnitt "FAQs" für FAQs bietet weitere Anleitungen zum Hinzufügen von Etiketten, Tooltips, Reaktionsfähigkeit, Animationen, Sortierungen, Titeln, Legenden und Handhabung fehlender Daten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen einfacher Zeilen- und Balkendiagramme mit D3.Js. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Unterschiedliche JavaScript -Motoren haben unterschiedliche Auswirkungen beim Analysieren und Ausführen von JavaScript -Code, da sich die Implementierungsprinzipien und Optimierungsstrategien jeder Engine unterscheiden. 1. Lexikalanalyse: Quellcode in die lexikalische Einheit umwandeln. 2. Grammatikanalyse: Erzeugen Sie einen abstrakten Syntaxbaum. 3. Optimierung und Kompilierung: Generieren Sie den Maschinencode über den JIT -Compiler. 4. Führen Sie aus: Führen Sie den Maschinencode aus. V8 Engine optimiert durch sofortige Kompilierung und versteckte Klasse.

Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.

Die Verschiebung von C/C zu JavaScript erfordert die Anpassung an dynamische Typisierung, Müllsammlung und asynchrone Programmierung. 1) C/C ist eine statisch typisierte Sprache, die eine manuelle Speicherverwaltung erfordert, während JavaScript dynamisch eingegeben und die Müllsammlung automatisch verarbeitet wird. 2) C/C muss in den Maschinencode kompiliert werden, während JavaScript eine interpretierte Sprache ist. 3) JavaScript führt Konzepte wie Verschlüsse, Prototypketten und Versprechen ein, die die Flexibilität und asynchrone Programmierfunktionen verbessern.

Zu den Hauptanwendungen von JavaScript in der Webentwicklung gehören die Interaktion der Clients, die Formüberprüfung und die asynchrone Kommunikation. 1) Dynamisches Inhaltsaktualisierung und Benutzerinteraktion durch DOM -Operationen; 2) Die Kundenüberprüfung erfolgt vor dem Einreichung von Daten, um die Benutzererfahrung zu verbessern. 3) Die Aktualisierung der Kommunikation mit dem Server wird durch AJAX -Technologie erreicht.

Die Anwendung von JavaScript in der realen Welt umfasst Front-End- und Back-End-Entwicklung. 1) Zeigen Sie Front-End-Anwendungen an, indem Sie eine TODO-Listanwendung erstellen, die DOM-Operationen und Ereignisverarbeitung umfasst. 2) Erstellen Sie RESTFUFFUPI über Node.js und express, um Back-End-Anwendungen zu demonstrieren.

Es ist für Entwickler wichtig, zu verstehen, wie die JavaScript -Engine intern funktioniert, da sie effizientere Code schreibt und Leistungs Engpässe und Optimierungsstrategien verstehen kann. 1) Der Workflow der Engine umfasst drei Phasen: Parsen, Kompilieren und Ausführung; 2) Während des Ausführungsprozesses führt die Engine dynamische Optimierung durch, wie z. B. Inline -Cache und versteckte Klassen. 3) Zu Best Practices gehören die Vermeidung globaler Variablen, die Optimierung von Schleifen, die Verwendung von const und lass und die Vermeidung übermäßiger Verwendung von Schließungen.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Sowohl Python als auch JavaScripts Entscheidungen in Entwicklungsumgebungen sind wichtig. 1) Die Entwicklungsumgebung von Python umfasst Pycharm, Jupyternotebook und Anaconda, die für Datenwissenschaft und schnelles Prototyping geeignet sind. 2) Die Entwicklungsumgebung von JavaScript umfasst Node.JS, VSCODE und WebPack, die für die Entwicklung von Front-End- und Back-End-Entwicklung geeignet sind. Durch die Auswahl der richtigen Tools nach den Projektbedürfnissen kann die Entwicklung der Entwicklung und die Erfolgsquote der Projekte verbessert werden.
