Dieses Tutorial baut auf der vorherigen Tabelle auf. Wir werden Anpassungsoptionen untersuchen, um das Erscheinungsbild und die Datendarstellung von Diagramm zu verbessern.
Zeilendiagramme: Visualisieren von Veränderungen im Laufe der Zeit
Zeilendiagramme veranschaulichen effektiv, wie sich eine Variable in Bezug auf eine andere, oft Zeit ändert. Zum Beispiel sind sie ideal, um die Geschwindigkeit eines Fahrzeugs im Laufe der Zeit anzuzeigen.
Diagramm.js vereinfacht die Zeilendiagrammerstellung. Standardmäßig werden die Diagramme mit rgba(0, 0, 0, 0.1)
gefüllt. Um die Hintergrundfarbe sichtbar zu machen, stellen Sie sicher, dass die backgroundColor
-Eigenschaft festgelegt ist und die fill
-Eigenschaft true
ist. Der tension
ermöglicht eine benutzerdefinierte kubische Interpolation, die die Kurve der Linie zwischen Datenpunkten beeinflusst. Die stepped
in "middle"
erzeugt einen Schritt-ähnlichen Effekt.
Einzelne Segmente zwischen Datenpunkten können einzigartig gestaltet werden. Dieses Beispiel zeigt die Geschwindigkeit von zwei Autos:
const CheckSpeed = (ctx, color_a, color_b) => ctx.p0.parsed.y> ctx.p1.parsed.y? color_a: color_b; lass DataFirst = { Etikett: "Car a - Geschwindigkeit (mph)", Daten: [0, 59, 75, 20, 20, 55, 40], BorderColor: "Schwarz", BackgroundColor: "transparent", Borderdash: [3, 3], getreten: "Mitte" }; lass DataSecond = { Etikett: "Auto B - Geschwindigkeit (MPH)", Daten: [20, 15, 60, 60, 65, 30, 70], BorderColor: "Blue", BackgroundColor: "transparent", Segment: { BorderColor: CTX => Checkspeed (CTX, 'Orangered', 'Yellowgreen'), }, }; lass speeddata = { Labels: ["0S", "10S", "20S", "30S", "40S", "50S", "60S"], Datensätze: [DataFirst, DataSecond] }; lineechart = new chart (speedcanvas, { Typ: "Zeile", Daten: Speeddata });
Dieser Code vergleicht aufeinanderfolgende Datenpunkte. Wenn die Geschwindigkeit abnimmt, wird orangered
verwendet; Ansonsten yellowgreen
.
Balkendiagramme: Mehrere Y-Achsen für Klarheit
Für mehrere Datensätze mit unterschiedlichen Skalen verbessert die Verwendung mehrerer Y-Achse die Lesbarkeit. Jeder Datensatz kann einer bestimmten y-Achse unter Verwendung des yAxisID
Schlüssels zugeordnet werden.
lass GravityBars = '#f06292'; lass DensityBars = '#4db6ac'; lass DensityData = { Etikett: "Dichte des Planeten (kg/m3)", Daten: [5427, 5243, 5514, 3933, 1326, 687, 1271, 1638], BackgroundColor: Dichtungsbars, Yaxisid: "Y-Achse-Dichte" }; lass GravityData = { Etikett: "Schwerkraft des Planeten (M/S2)", " Daten: [3.7, 8,9, 9,8, 3,7, 23,1, 9,0, 8,7, 11,0], BackgroundColor: GravityBars, yaxisid: "y-achse-Grenze" }; lass planetdata = { Labels: ["Mercury", "Venus", "Erde", "Mars", "Jupiter", "Saturn", "Uranus", "Neptun"], Datensätze: [DensityData, GravityData] }; lass ChartOptions = { Barpercentage: 1, Categorypercentage: 0,8, Waage: { "y-axis-Dichte": {{ Netz: { Farbe: Dichtungsbars, Tickcolor: Dichtebars, BorderColor: Dichtebars }, Zecken: { Farbe: Dichtebalken }, Position: "links" }, "y-achse-Grenze": {{ Netz: { Farbe: GravityBars, Tickcolor: GravityBars, BorderColor: GravityBars }, Zecken: { Farbe: GravityBars }, Position: "Recht" } } }; lass barchart = new chart (densitycanvas, { Typ: "Bar", Daten: PlanetData, Optionen: Diagramme });
In diesem Beispiel werden einzigartige yAxisID
-Werte verwendet und für jede Achse in chartOptions
Gitter-, Zecken- und Randfarben angepasst. barPercentage
und categoryPercentage
-Kontrollstangenabstand.
Abschluss
Dieses Tutorial umfasst die Erstellung und -anpassung von grundlegenden Linien und Bar -Diagramme in Diagramm.js, sodass Sie visuell ansprechende und informative Diagramme erstellen können. Im nächsten Tutorial werden Radar- und Polar Area -Diagramme untersucht.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErste Schritte mit chart.js: Zeilen- und Balkendiagramme. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

JavaScript -Kerndatentypen sind in Browsern und Knoten.js konsistent, werden jedoch unterschiedlich als die zusätzlichen Typen behandelt. 1) Das globale Objekt ist ein Fenster im Browser und global in node.js. 2) Node.js 'eindeutiges Pufferobjekt, das zur Verarbeitung von Binärdaten verwendet wird. 3) Es gibt auch Unterschiede in der Leistung und Zeitverarbeitung, und der Code muss entsprechend der Umgebung angepasst werden.

JavaScriptUSESTWOTYPESOFCOMMENMENTEN: Einzelzeilen (//) und Multi-Linie (//). 1) Verwendung // Forquicknotesorsingle-Linexplanationen.2 Verwendung // ForlongerExPlanationsCompomentingingoutblocks-

Der Hauptunterschied zwischen Python und JavaScript sind die Typ -System- und Anwendungsszenarien. 1. Python verwendet dynamische Typen, die für wissenschaftliche Computer- und Datenanalysen geeignet sind. 2. JavaScript nimmt schwache Typen an und wird in Front-End- und Full-Stack-Entwicklung weit verbreitet. Die beiden haben ihre eigenen Vorteile bei der asynchronen Programmierung und Leistungsoptimierung und sollten bei der Auswahl gemäß den Projektanforderungen entschieden werden.

Ob die Auswahl von Python oder JavaScript vom Projekttyp abhängt: 1) Wählen Sie Python für Datenwissenschafts- und Automatisierungsaufgaben aus; 2) Wählen Sie JavaScript für die Entwicklung von Front-End- und Full-Stack-Entwicklung. Python ist für seine leistungsstarke Bibliothek in der Datenverarbeitung und -automatisierung bevorzugt, während JavaScript für seine Vorteile in Bezug auf Webinteraktion und Full-Stack-Entwicklung unverzichtbar ist.

Python und JavaScript haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1. Python ist leicht zu erlernen, mit prägnanter Syntax, die für Datenwissenschaft und Back-End-Entwicklung geeignet ist, aber eine langsame Ausführungsgeschwindigkeit hat. 2. JavaScript ist überall in der Front-End-Entwicklung und verfügt über starke asynchrone Programmierfunktionen. Node.js macht es für die Entwicklung der Vollstapel geeignet, die Syntax kann jedoch komplex und fehleranfällig sein.

JavaScriptisnotbuiltoncorc; Es ist angehört, dass sich JavaScriptWasdedeSthatrunsonGineoFtencninc.

JavaScript kann für die Entwicklung von Front-End- und Back-End-Entwicklung verwendet werden. Das Front-End verbessert die Benutzererfahrung durch DOM-Operationen, und die Back-End-Serveraufgaben über node.js. 1. Beispiel für Front-End: Ändern Sie den Inhalt des Webseitentextes. 2. Backend Beispiel: Erstellen Sie einen Node.js -Server.

Die Auswahl von Python oder JavaScript sollte auf Karriereentwicklung, Lernkurve und Ökosystem beruhen: 1) Karriereentwicklung: Python ist für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet, während JavaScript für die Entwicklung von Front-End- und Full-Stack-Entwicklung geeignet ist. 2) Lernkurve: Die Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet; Die JavaScript -Syntax ist flexibel. 3) Ökosystem: Python hat reichhaltige wissenschaftliche Computerbibliotheken und JavaScript hat ein leistungsstarkes Front-End-Framework.


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