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D3.js - 图表

Created: November-04, 2018

图表是表示为矩形的二维平面空间。图形具有坐标空间，其中 x = 0, y = 0 坐标位于左下方。根据数学笛卡尔坐标空间，图形的 X 坐标从左到右增加，Y 坐标从下到上增加。

当我们谈论绘制一个 x = 30 和 y = 30 坐标的圆时，我们从左下到右走 30 个单位，然后我们走 30 个单位。

SVG 坐标空间

除了两个重要特征外，SVG 坐标空间的工作方式与数学图坐标空间的工作方式相同 -

  • SVG 坐标空间的 x = 0，y = 0 坐标位于左上角。
  • SVG 坐标空间的 Y 坐标从上到下增长。

SVG 坐标空间图

当我们谈到在 SVG 坐标空间中绘制一个 x = 30 和 y = 30 坐标的圆时，我们从左上角到右边走 30 个单位，然后向下走 30 个单位。它的定义如下。

var svgContainer = d3
   .select("body")
   .append("svg")
   .attr("width", 200)
   .attr("height", 200);

考虑一下，SVG 元素作为 200 单位宽和 200 单位高的图形。我们现在知道 X 和 Y 零坐标位于左上角。我们现在也知道，随着 Y 坐标的增长，它将从图形的顶部移动到底部。你可以设置 SVG 元素的样式，如下所示。

var svgContainer = d3
   .select("body").append("svg")
   .attr("width", 200)
   .attr("height", 200)
   .style("border", "1px solid black");

图示例

让我们考虑一下线图的一个例子。

折线图 - 折线图用于显示某些内容的值随时间的变化。它比较了两个变量。每个变量沿轴绘制。折线图具有垂直轴和水平轴。

在这个示例图中，我们可以将 csv 文件记录作为 2006 年至 2017 年的印度国家人口增长。让我们首先创建一个 data.csv 来显示人口记录。

在 D3 文件夹中创建一个新的 csv 文件 -

year,population
2006,40
2008,45
2010,48
2012,51
2014,53
2016,57
2017,62

现在，保存文件并执行以下步骤在 D3 中绘制折线图。让我们详细介绍每一步。

步骤 1 - 添加样式 - 让我们使用下面给出的代码为 line 类添加样式。

.line {
   fill: none;
   stroke: green;
   stroke-width: 5px;
}

步骤 2 - 定义变量 - SVG 属性定义如下。

var margin = {top: 20, right: 20, bottom: 30, left: 50},
   width = 960 - margin.left - margin.right,
   height = 500 - margin.top - margin.bottom;

这里，第一行定义了四个边距，它们围绕图形所在的块。

步骤 3 - 定义直线 - 使用 d3.line() 函数绘制一条新线，如下所示。

var valueline = d3.line()
   .x(function(d) { return x(d.year); })
   .y(function(d) { return y(d.population); });

这里，Year 表示 X 轴记录中的数据，而总体表示 Y 轴中的数据。

步骤 4 - 附加 SVG 属性 - 使用以下代码附加 SVG 属性和组元素。

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 + ")");

在这里，我们附加了组元素并应用了转换。

步骤 5 - 读取数据 - 现在，我们可以从数据集 data.csv 中读取数据。

d3.csv("data.csv", function(error, data) {
   if (error) throw error;
}

这里，data.csv 不存在，它会抛出错误。

步骤 6 - 格式化数据 - 现在，使用以下代码格式化数据。

data.forEach(function(d) {
   d.year = d.year;
   d.population = +d.population;
});

上面的代码确保从 csv 文件中提取的所有值都已正确设置和格式化。每行包含两个值 - 一个值为’year’，另一个值为’population’。该功能一次拉出一行’年’和’人口’的值。

步骤 7 - 设置比例范围 - 格式化数据后，你可以设置 X 和 Y 的比例范围。

x.domain(d3.extent(data, function(d) { return d.year; }));
y.domain([0, d3.max(data, function(d) { return d.population; })]);

步骤 8 - 追加路径 - 追加路径和数据，如下所示。

svg.append("path").data([data])
   .attr("class", "line").attr("d", valueline);

步骤 9 - 添加 X 轴 - 现在，你可以使用下面的代码添加 X 轴。

svg.append("g")
   .attr("transform", "translate(0," + height + ")")
   .call(d3.axisBottom(x));

步骤 10 - 添加 Y 轴 - 我们可以将 Y 轴添加到组中，如下所示。

svg.append("g")
   .call(d3.axisLeft(y));

步骤 11 - 工作示例 - 完整代码在以下代码块中给出。创建一个简单的网页 linegraphs.html 并添加以下更改。

graph.html

<!DOCTYPE html>
<html>
   <head>
      <script type = "text/javascript" src = "https://d3js.org/d3.v4.min.js"></script>
      <style> 
         .line {
            fill: none;
            stroke: green;
            stroke-width: 5px;
         }
      </style>
   </head>

   <body>
      <script>
         // set the dimensions and margins of the graph
         var margin = {top: 20, right: 20, bottom: 30, left: 50},
         width = 960 - margin.left - margin.right,
         height = 500 - margin.top - margin.bottom;

         // set the ranges
         var x = d3.scaleTime().range([0, width]);
         var y = d3.scaleLinear().range([height, 0]);

         // define the line
         var valueline = d3.line()
            .x(function(d) { return x(d.year); })
            .y(function(d) { return y(d.population); });

         // append the svg obgect to the body of the page
         // appends a 'group' element to 'svg'
         // moves the 'group' element to the top left margin
         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 + ")");

         // Get the data
         d3.csv("data.csv", function(error, data) {
            if (error) throw error;
            // format the data
            data.forEach(function(d) {
               d.year = d.year;
               d.population = +d.population;
            });

            // Scale the range of the data
            x.domain(d3.extent(data, function(d) { return d.year; }));
            y.domain([0, d3.max(data, function(d) { return d.population; })]);

            // Add the valueline path.
            svg.append("path")
               .data([data])
               .attr("class", "line")
               .attr("d", valueline);

            // Add the X Axis
            svg.append("g")
               .attr("transform", "translate(0," + height + ")")
               .call(d3.axisBottom(x));

            // Add the Y Axis
            svg.append("g")
               .call(d3.axisLeft(y));
         });
      </script>
   </body>
</html>

现在请求浏览器，我们将看到以下结果。

图形