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!

Node.js zeichnet sich bei effizienten E/A aus, vor allem bei Streams. Streams verarbeiten Daten inkrementell und vermeiden Speicherüberladung-ideal für große Dateien, Netzwerkaufgaben und Echtzeitanwendungen. Die Kombination von Streams mit der TypeScript -Sicherheit erzeugt eine POWE

Die Unterschiede in der Leistung und der Effizienz zwischen Python und JavaScript spiegeln sich hauptsächlich in: 1 wider: 1) Als interpretierter Sprache läuft Python langsam, weist jedoch eine hohe Entwicklungseffizienz auf und ist für eine schnelle Prototypentwicklung geeignet. 2) JavaScript ist auf einen einzelnen Thread im Browser beschränkt, aber Multi-Threading- und Asynchronen-E/A können verwendet werden, um die Leistung in Node.js zu verbessern, und beide haben Vorteile in tatsächlichen Projekten.

JavaScript stammt aus dem Jahr 1995 und wurde von Brandon Ike erstellt und realisierte die Sprache in C. 1.C-Sprache bietet Programmierfunktionen auf hoher Leistung und Systemebene für JavaScript. 2. Die Speicherverwaltung und die Leistungsoptimierung von JavaScript basieren auf C -Sprache. 3. Die plattformübergreifende Funktion der C-Sprache hilft JavaScript, auf verschiedenen Betriebssystemen effizient zu laufen.

JavaScript wird in Browsern und Node.js -Umgebungen ausgeführt und stützt sich auf die JavaScript -Engine, um Code zu analysieren und auszuführen. 1) abstrakter Syntaxbaum (AST) in der Parsenstufe erzeugen; 2) AST in die Kompilierungsphase in Bytecode oder Maschinencode umwandeln; 3) Führen Sie den kompilierten Code in der Ausführungsstufe aus.

Zu den zukünftigen Trends von Python und JavaScript gehören: 1. Python wird seine Position in den Bereichen wissenschaftlicher Computer und KI konsolidieren. JavaScript wird die Entwicklung der Web-Technologie fördern. Beide werden die Anwendungsszenarien in ihren jeweiligen Bereichen weiter erweitern und mehr Durchbrüche in der Leistung erzielen.

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.

Ja, der Motorkern von JavaScript ist in C. 1) Die C -Sprache bietet eine effiziente Leistung und die zugrunde liegende Steuerung, die für die Entwicklung der JavaScript -Engine geeignet ist. 2) Die V8-Engine als Beispiel wird sein Kern in C geschrieben, wobei die Effizienz und objektorientierte Eigenschaften von C kombiniert werden.

JavaScript ist das Herzstück moderner Websites, da es die Interaktivität und Dynamik von Webseiten verbessert. 1) Es ermöglicht die Änderung von Inhalten, ohne die Seite zu aktualisieren, 2) Webseiten durch DOMAPI zu manipulieren, 3) Komplexe interaktive Effekte wie Animation und Drag & Drop, 4) die Leistung und Best Practices optimieren, um die Benutzererfahrung zu verbessern.


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