このチュートリアルは、以前のchart.jsの導入に基づいており、ラインチャートの作成を実証しています。チャートの外観とデータ表現を強化するためのカスタマイズオプションを調べます。
ラインチャート:時間の経過とともに変化を視覚化する
ラインチャートは、変数が他の、多くの場合、他の時間との関係でどのように変化するかを効果的に示しています。たとえば、時間の経過とともに車両の速度を表示するのに理想的です。
Chart.jsは、ラインチャートの作成を簡素化します。デフォルトでは、チャートにはrgba(0, 0, 0, 0.1)
で満たされています。背景色を表示するには、 backgroundColor
プロパティが設定され、 fill
プロパティがtrue
あることを確認してください。 tension
キーにより、カスタム立方補間が可能になり、データポイント間のラインの曲線に影響があります。 "middle"
にstepped
設定は、ステップのような効果を生み出します。
データポイント間の個々のセグメントは、ユニークにスタイリングできます。この例は、2台の車の速度を示しています。
const checkspeed =(ctx、color_a、color_b)=> ctx.p0.parsed.y> ctx.p1.parsed.y? color_a:color_b; let dataFirst = { ラベル:「車A-スピード(mph)」、 データ:[0、59、75、20、20、55、40]、 bordercolor:「黒」、 BackgroundColor:「透明」、 BorderDash:[3、3]、 ステップ:「ミドル」 }; let dataSecond = { ラベル:「車B-スピード(MPH)」、 データ:[20、15、60、60、65、30、70]、 bordercolor:「青」、 BackgroundColor:「透明」、 セグメント:{ bordercolor:ctx => checkspeed(ctx、 'orangered'、 'yellowgreen')、 }、 }; let speeddata = { ラベル:["0S"、 "10s"、 "20s"、 "30s"、 "40s"、 "50s"、 "60s"]、 データセット:[datafirst、datasecond] }; let linechart = new Chart(speedcanvas、{ タイプ:「ライン」、 データ:SpeedData });
このコードは、連続したデータポイントを比較します。速度が低下すると、 orangered
が使用されます。それ以外の場合、 yellowgreen
。
バーチャート:明確にするための複数のY軸
スケールが異なる複数のデータセットの場合、複数のY軸を使用して読みやすさが向上します。各データセットは、 yAxisID
キーを使用して特定のY軸に割り当てることができます。
let gravitybars = '#f06292'; let denthesbars = '#4db6ac'; let desenceData = { ラベル:「惑星の密度(kg/m3)」、 データ:[5427、5243、5514、3933、1326、687、1271、1638]、 BackgroundColor:dencessbars、 yaxisid:「y軸密度」 }; GravityData = { ラベル:「惑星の重力(m/s2)」、 データ:[3.7、8.9、9.8、3.7、23.1、9.0、8.7、11.0]、 BackgroundColor:GravityBars、 yaxisid:「y軸の重力」 }; let planetdata = { ラベル:["Mercury"、 "Venus"、 "Earth"、 "Mars"、 "Jupiter"、 "Saturn"、 "uranus"、 "Neptune"]、 データセット:[DensityData、GravityData] }; let chartoptions = { バーパーセンター:1 categorypercentage:0.8、 スケール:{ 「Y軸密度」:{ グリッド:{ 色:dencessbars、 ティックコラー:densitybars、 bordercolor:dencessbars }、 ティック:{ 色:dencessbars }、 ポジション:「左」 }、 「Y軸の重力」:{ グリッド:{ 色:GravityBars、 ティックコラー:グラビティバー、 BorderColor:GravityBars }、 ティック:{ 色:GravityBars }、 ポジション:「正しい」 } } }; let barChart = new Chart(dencesscanvas、{ タイプ:「バー」、 データ:PlanetData、 オプション:Chartoptions });
この例では、一意のyAxisID
値を使用し、各軸のグリッド、ダニ、および境界線の色をchartOptions
します。 barPercentage
とcategoryPercentage
コントロールバー間隔。
結論
このチュートリアルでは、chart.jsの基本ラインとバーチャートの作成とカスタマイズをカバーしているため、視覚的に魅力的で有益なチャートを作成できます。次のチュートリアルでは、レーダーと極地の領域チャートを調べます。
以上がchart.js:ラインチャートとバーチャートを開始しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

C/CからJavaScriptへのシフトには、動的なタイピング、ゴミ収集、非同期プログラミングへの適応が必要です。 1)C/Cは、手動メモリ管理を必要とする静的に型付けられた言語であり、JavaScriptは動的に型付けされ、ごみ収集が自動的に処理されます。 2)C/Cはマシンコードにコンパイルする必要がありますが、JavaScriptは解釈言語です。 3)JavaScriptは、閉鎖、プロトタイプチェーン、約束などの概念を導入します。これにより、柔軟性と非同期プログラミング機能が向上します。

さまざまなJavaScriptエンジンは、各エンジンの実装原則と最適化戦略が異なるため、JavaScriptコードを解析および実行するときに異なる効果をもたらします。 1。語彙分析:ソースコードを語彙ユニットに変換します。 2。文法分析:抽象的な構文ツリーを生成します。 3。最適化とコンパイル:JITコンパイラを介してマシンコードを生成します。 4。実行:マシンコードを実行します。 V8エンジンはインスタントコンピレーションと非表示クラスを通じて最適化され、Spidermonkeyはタイプ推論システムを使用して、同じコードで異なるパフォーマンスパフォーマンスをもたらします。

現実世界におけるJavaScriptのアプリケーションには、サーバー側のプログラミング、モバイルアプリケーション開発、モノのインターネット制御が含まれます。 2。モバイルアプリケーションの開発は、ReactNativeを通じて実行され、クロスプラットフォームの展開をサポートします。 3.ハードウェアの相互作用に適したJohnny-Fiveライブラリを介したIoTデバイス制御に使用されます。

私はあなたの日常的な技術ツールを使用して機能的なマルチテナントSaaSアプリケーション(EDTECHアプリ)を作成しましたが、あなたは同じことをすることができます。 まず、マルチテナントSaaSアプリケーションとは何ですか? マルチテナントSaaSアプリケーションを使用すると、Singの複数の顧客にサービスを提供できます

この記事では、許可によって保護されたバックエンドとのフロントエンド統合を示し、next.jsを使用して機能的なedtech SaaSアプリケーションを構築します。 FrontEndはユーザーのアクセス許可を取得してUIの可視性を制御し、APIリクエストがロールベースに付着することを保証します

JavaScriptは、現代のWeb開発のコア言語であり、その多様性と柔軟性に広く使用されています。 1)フロントエンド開発:DOM操作と最新のフレームワーク(React、Vue.JS、Angularなど)を通じて、動的なWebページとシングルページアプリケーションを構築します。 2)サーバー側の開発:node.jsは、非ブロッキングI/Oモデルを使用して、高い並行性とリアルタイムアプリケーションを処理します。 3)モバイルおよびデスクトップアプリケーション開発:クロスプラットフォーム開発は、反応および電子を通じて実現され、開発効率を向上させます。

JavaScriptの最新トレンドには、TypeScriptの台頭、最新のフレームワークとライブラリの人気、WebAssemblyの適用が含まれます。将来の見通しは、より強力なタイプシステム、サーバー側のJavaScriptの開発、人工知能と機械学習の拡大、およびIoTおよびEDGEコンピューティングの可能性をカバーしています。


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