这篇文章继续介绍d3的基础知识app
在绘制柱状图时,咱们每每会定义很大的画布,然而咱们要可视化的数据确很小,这时会出现不少留白 的状况。为了根据显示刻度灵活变化宽高,而不是定死,特别是数据差别性很大的时候,咱们但愿图表 显示范围都在画布里面,这时就会引入**比例尺**的概念来进行缩放(scale)。 咱们在数学里有函数的概念y=f(x),定义域为x(输入)的取值范围,值域为y(输出)的取值范围。输 入x,根据函数规则会输出一个y。 d3中的比例尺与数学中的函数相似,首先咱们须要指定函数类别,即比例尺的类别,如scaleLinear, scalePow, scaleQuantise, scaleOrdinal, scaleSqrt, scaleLog, scaleSequential等等。 而后咱们须要给定函数的定义域domain([]),最后须要给定函数的值域range([])。根据这些规则, d3会为咱们返回一个比例尺**函数**。
示例dom
var linearScale=d3.scaleLinear() .domain([0,d3.max(dataset,function (d) { return d; })]) .range([0,height]); //这里linearScale为一个函数,咱们可直接执行linearScale(d)
完整示例svg
import * as d3 from "d3"; var width=300;//svg画布宽 var height=200;//svg画布高 var rectWidth=30;//每一个矩形的默认宽度 var dataset=[45,70,12,79,4,127,33,90]; //定义画布 var svg=d3.select("body") .append("svg") .attr("width",width) .attr("height",height) .style("background-color","yellow"); //定义比例尺 var linearScale=d3.scaleLinear() .domain([0,d3.max(dataset,function (d) { return d; })]) .range([0,height]); //绑定数据集 绘制柱形图 svg.selectAll("rect") .data(dataset) .enter() .append("rect") .attr("width",rectWidth-2) .attr("height",function (d,i) { return linearScale(d) }) .attr("x",function (d,i) { return rectWidth*i }) .attr("y",200) .attr("transform",function (d,i) { return `translate(0,${linearScale(-d)})` }) .attr("fill","blue")
结果
结果显示,数据集被比例尺进行缩放(scale)可视化出来。 d3还提供不少数据处理的方法,max min extent sum median mean shuffle等等。函数
要定义坐标轴,主要两个步骤: (1)定义坐标轴的比例尺; (2)定义坐标轴朝向,刻度;
示例spa
import * as d3 from "d3"; var width = 300;//svg画布宽 var height = 200;//svg画布高 var dataset = [45, 70, 12, 79, 4, 127, 33, 150]; var testDataset = [4.5, 7.0, 1.2, 7.9, 0.4, 12.7, 3.3, 9.0]; var rectWidth = 30;//每一个矩形的默认宽度 //定义画布 var svg = d3.select("body") .append("svg") .attr("width", width) .attr("height", height) .style("background-color", "yellow"); //定义矩形比例尺 var linearScale = d3.scaleLinear() .domain([0, d3.max(dataset, function (d) { return d; })]) .range([0, 200]); var g = svg.append("g") .attr("transform", "translate(40,0)"); g.selectAll("rect") .data(dataset) .enter() .append("rect") .attr("width", rectWidth - 2) .attr("height", function (d, i) { return linearScale(d) }) .attr("x", function (d, i) { return rectWidth * i }) .attr("y", 200) .attr("transform", function (d, i) { return `translate(0,${linearScale(-d)})` }) .attr("fill", "blue"); //定义坐标轴比例尺 var yScale = d3.scaleLinear() .domain([0, d3.max(dataset, function (d) { return d; })]) .range([200,0]); //定义坐标轴 var yAxis = d3.axisLeft(yScale) .ticks(5); //调用坐标轴 g.append("g") .attr("transform", `translate(0,0)`) .call(yAxis);
结果code
补充知识点orm
1.“g”标签 g标签是svg的经常使用标签,至关于一个容器标签,把相关元素进行组合。经过g标签组合在一块儿的元素,能够 经过g标签设置属性等,进行坐标变换等操做,如attr("transform","translate()"),进行元素平移; 2.定义坐标轴 var yAxis = d3.axisLeft(yScale) .ticks(5); 首先须要设置坐标轴的朝向,这里是向左,将坐标轴的比例尺做为参数传入axisLeft中; 经过ticks设置刻度的数目(不过好像并无什么用处) 3.call() g.append("g") .attr("transform", `translate(0,0)`) .call(yAxis); yAxis是咱们定义的一个坐标轴,其实它自己也是一个函数,将新建的分组<g>传给yAxis()函数,用以绘制, 因此这句代码等价于yAixs (g.append("g") ) ;