最常用的幾個JavaScript圖表庫
- php中世界最好的语言原創
- 2017-12-20 13:36:091325瀏覽
目前，資料視覺化已經成為資料科學領域非常重要的一部分。不同網路系統中產生的數據，都需要經過適當的視覺化處理，以便更好的呈現給使用者讀取和分析。
對任何一個組織來說，如果能夠充分的獲取數據、視覺化數據和分析數據，那麼就能很大程度上幫助了解數據產生的深層原因，以便據此做出正確的決定。
對於前端開發人員來說，如果能夠掌握互動式網頁中的資料視覺化技術，則是一項很棒的技能。當然，透過一些 JavaScript 的圖表庫也會讓前端的資料視覺化變得更加容易。使用這些函式庫，開發者可以在無需考慮不同的語法所帶來的程式設計難題的情況下，輕鬆實現將資料轉化為易於理解的圖表。
下面是挑選出的9 個JavaScript 圖表庫：
Chart.js Chartist FlexChart Echarts NVD3 C3.js TauCharts ReCharts Flot
Chart.js
Chart.js 是一個簡潔、使用者友善的圖表庫，同時也是基於HTML5 的JavaScript 函式庫，用於建立動畫、互動式和可自訂的圖表和圖形。
借助 Chart.js，使用者可以輕鬆直觀地查看混合圖表類型。預設情況下，也可以使用 Chart.js 建立響應式網頁。
Chart.js 函式庫允許使用者快速建立視覺化資料。 Chart.js 易於設置，對初學者十分友善。使用 Chart.js 則不必考慮瀏覽器的相容性問題，因為 Chart.js 支援舊瀏覽器。
使用npm 安裝Chart.js：
npm install chart.js --save
Chart.js 繪製雷達圖的程式碼範例：
const ctx = document.getElementById("myChart");
const options = {
scale: {
// Hides the scale
}
};
const data = {
labels: ['Running', 'Swimming', 'Eating', 'Cycling'],
datasets: [
{
data: [-10, -5, -3, -15],
label: "two",
borderColor: '#ffc63b'
},
{
data: [10, 5, 3, 10],
label: "three",
borderColor: '#1d9a58'
},
{
data: [18, 10, 4, 2],
label: "one",
borderColor: '#d8463c'
},
]
}
const myRadarChart = new Chart(ctx, {
data: data,
type: 'radar',
options: options
});
ChartistChartist 庫很適合創建美觀、反應能力強、閱讀友善的圖表。 Chartist 使用 SVG 來呈現圖表。
Chartist 也提供了使用 CSS 媒體查詢和創意動畫來自訂圖表的能力。使用者使用 Chartist 在圖表設計中實現自己的所有創意。
Chartist 易於配置，也易於使用 Sass 進行自訂。但是，它不支援舊瀏覽器。
使用 Chartist，可以透過 CSS 的樣式來美化你的 SVG，使用者完全可以現實自己所想的所有圖表樣式。
使用npm 安裝Chartist：
npm install chartist --save
Chartist 建立具有自訂標籤的餅圖的程式碼範例：
var data = {
labels: ['Bananas', 'Apples', 'Grapes'],
series: [20, 15, 40]
};
var options = {
labelInterpolationFnc: function(value) {
return value[0]
}
};
var responsiveOptions = [
['screen and (min-width: 640px)', {
chartPadding: 30,
labelOffset: 130,
labelDirection: 'explode',
labelInterpolationFnc: function(value) {
return value;
}
}],
['screen and (min-width: 1024px)', {
labelOffset: 80,
chartPadding: 20
}]
];
new Chartist.Pie('.ct-chart', data, options, responsiveOptions);
FlexChart
FlexChart 是高效能的圖表工具。使用 FlexChart，可輕鬆的將表格資料視覺化為業務圖表。 FlexChart 不但支援常見的圖表類型，如折線圖、餅狀圖、面積圖等，還支援氣泡圖、K線圖、長條圖、漏斗圖等進階圖表類型。
FlexChart 的使用也十分簡單，FlexChart 圖表將所有與資料有關的任務都委託給 CollectionView 類，只需操作 CollectionView 類，就能實現過濾、排序和分組資料等功能。
FlexChart 包含的圖表元素也比較全面，如圖表圖例、圖表標題、圖表頁尾、數軸、圖表series 和標籤等，使用者也可以為圖表添加自訂的元素，如平均線和趨勢線等。
FlexChart 本質上是一種互動的圖表，不論是資料進行任何的更改，都會自動反應在圖表上，如圖表曲線隨資料放大縮小、過濾、鑽取、動畫等。
查看 FlexChart 的中文學習指南和旭日圖Demo。
FlexChart 繪製長條圖的程式碼範例：
onload = function() {
// wrap data in a CollectionView so the grid and chart
// get notifications
var data = new wijmo.collections.CollectionView(getData());
// create the chart
var theChart = new wijmo.chart.FlexChart('#theChart', {
itemsSource: data,
bindingX: 'country',
series: [
{ binding: 'sales', name: 'Sales' },
{ binding: 'expenses', name: 'Expenses' },
{ binding: 'downloads', name: 'Downloads' }
]
})
// create a grid to show the data
var theGrid = new wijmo.grid.FlexGrid('#theGrid', {
itemsSource: data
})
// create some random data
function getData() {
var countries = 'US,Germany,UK,Japan,Italy,Greece'.split(','),
data = [];
for (var i = 0; i < countries.length; i++) {
data.push({
country: countries[i],
sales: Math.random() * 10000,
expenses: Math.random() * 5000,
downloads: Math.round(Math.random() * 20000),
});
}
return data;
}
}
EchartsEcharts 是網頁的資料視覺化方面的一個非常有用的函式庫。使用 Echarts，開發者可以建立直覺的、可自訂的互動式圖表，讓資料的展示和分析變得十分容易。
由於 Echarts 是用普通的 JavaScript 編寫的，所以 Echarts 不存在其它圖表庫存在的無法無縫遷移的問題。
同時，Echarts 也提供了許多官方文件供使用者檢視。
使用npm 可以輕鬆的完成Echarts 的安裝：
npm install echarts --save
Echarts 繪製散佈圖程式碼範例：
var dom = document.getElementById("container");
var myChart = echarts.init(dom);
var app = {};
option = null;
option = {
title: {
text: 'Large-scale scatterplot'
},
tooltip : {
trigger: 'axis',
showDelay : 0,
axisPointer:{
show: true,
type : 'cross',
lineStyle: {
type : 'dashed',
width : 1
}
},
zlevel: 1
},
legend: {
data:['sin','cos']
},
toolbox: {
show : true,
feature : {
mark : {show: true},
dataZoom : {show: true},
dataView : {show: true, readOnly: false},
restore : {show: true},
saveAsImage : {show: true}
}
},
xAxis : [
{
type : 'value',
scale:true
}
],
yAxis : [
{
type : 'value',
scale:true
}
],
series : [
{
name:'sin',
type:'scatter',
large: true,
symbolSize: 3,
data: (function () {
var d = [];
var len = 10000;
var x = 0;
while (len--) {
x = (Math.random() * 10).toFixed(3) - 0;
d.push([
x,
//Math.random() * 10
(Math.sin(x) - x * (len % 2 ? 0.1 : -0.1) * Math.random()).toFixed(3) - 0
]);
}
//console.log(d)
return d;
})()
},
{
name:'cos',
type:'scatter',
large: true,
symbolSize: 2,
data: (function () {
var d = [];
var len = 20000;
var x = 0;
while (len--) {
x = (Math.random() * 10).toFixed(3) - 0;
d.push([
x,
//Math.random() * 10
(Math.cos(x) - x * (len % 2 ? 0.1 : -0.1) * Math.random()).toFixed(3) - 0
]);
}
//console.log(d)
return d;
})()
}
]
};
;
if (option && typeof option === "object") {
myChart.setOption(option, true);
}Echarts 繪製散佈圖程式碼範例： /*These lines are all chart setup. Pick and choose which chart features you want to utilize. */nv.addGraph(function() { var chart = nv.models.lineChart() .margin({left: 100}) //Adjust chart margins to give the x-axis some breathing room. .useInteractiveGuideline(true) //We want nice looking tooltips and a guideline! .transitionDuration(350) //how fast do you want the lines to transition? .showLegend(true) //Show the legend, allowing users to turn on/off line series. .showYAxis(true) //Show the y-axis .showXAxis(true) //Show the x-axis ; chart.xAxis //Chart x-axis settings .axisLabel('Time (ms)') .tickFormat(d3.format(',r')); chart.yAxis //Chart y-axis settings .axisLabel('Voltage (v)') .tickFormat(d3.format('.02f')); /* Done setting the chart up? Time to render it!*/ var myData = sinAndCos(); //You need data... d3.select('#chart svg') //Select the <svg> element you want to render the chart in. .datum(myData) //Populate the <svg> element with chart data... .call(chart); //Finally, render the chart! //Update the chart when window resizes. nv.utils.windowResize(function() { chart.update() }); return chart;});/************************************** * Simple test data generator */function sinAndCos() { var sin = [],sin2 = [], cos = []; //Data is represented as an array of {x,y} pairs. for (var i = 0; i < 100; i++) { sin.push({x: i, y: Math.sin(i/10)}); sin2.push({x: i, y: Math.sin(i/10) *0.25 + 0.5}); cos.push({x: i, y: .5 * Math.cos(i/10)}); } //Line chart data should be sent as an array of series objects. return [ { values: sin, //values - represents the array of {x,y} data points key: 'Sine Wave', //key - the name of the series. color: '#ff7f0e' //color - optional: choose your own line color. }, { values: cos, key: 'Cosine Wave', color: '#2ca02c' }, { values: sin2, key: 'Another sine wave', color: '#7777ff', area: true //area - set to true if you want this line to turn into a filled area chart. } ];}
C3.jsNVD3 NVD3 是由Mike Bostock 撰寫的基於D3 的JavaScript 函式庫。 NVD3 讓使用者在 Web 應用程式中建立美觀的、可重複使用的圖表。 NVD3 具有強大的圖表功能，能夠很方便的創建箱形圖、旭日形和燭台圖等。如果使用者想在 JavaScript 圖表庫中使用大量的能力，建議試用 NVD3NVD3 圖表庫的速度有時可能會成為一個問題，與 Fastdom 安裝搭配使用，速度會更快。 NVD3 繪製簡單的折線圖程式碼範例：
var chart = c3.generate({ data: { columns: [ ['data1', 30, 20, 50, 40, 60, 50], ['data2', 200, 130, 90, 240, 130, 220], ['data3', 300, 200, 160, 400, 250, 250], ['data4', 200, 130, 90, 240, 130, 220], ['data5', 130, 120, 150, 140, 160, 150], ['data6', 90, 70, 20, 50, 60, 120], ], type: 'bar', types: { data3: 'spline', data4: 'line', data6: 'area', }, groups: [ ['data1','data2'] ] }});
TauCharts 與 TauCharts 相同，C3.js 也是一個非常有效的基於 D3 的圖表視覺化函式庫。另外，C3.js 允許使用者建立可自訂的具有個人風格的類別。 ######C3.js 看起來是個比較難的函式庫，但是一旦掌握了 C3.js 技巧，就能得心應手的使用了。 ###有了 C3.js 图表库，即使在第一次渲染之后，用户也可以通过创建回调来更新图表。C3.js 也允许用户为自己的 Web 应用程序创建可复用的图表，从而减少工作量。
使用 npm 安装 C3.js 图表库：
npm install c3
C3.js 绘制组合图的代码示例：
var chart = c3.generate({ data: { columns: [ ['data1', 30, 20, 50, 40, 60, 50], ['data2', 200, 130, 90, 240, 130, 220], ['data3', 300, 200, 160, 400, 250, 250], ['data4', 200, 130, 90, 240, 130, 220], ['data5', 130, 120, 150, 140, 160, 150], ['data6', 90, 70, 20, 50, 60, 120], ], type: 'bar', types: { data3: 'spline', data4: 'line', data6: 'area', }, groups: [ ['data1','data2'] ] }});
TauChartsTauCharts 是最灵活的 JavaScript 图表库之一。它是基于 D3 创建的，是一个以数据为中心的 JavaScript 图表库，可以改进数据可视化的效果。
TauCharts 十分灵活，访问其 API 也十分轻松。TauCharts 为用户提供了无缝映射和可视化的数据，使用 TauCharts 能够设计出十分美观的数据界面。同时，TauCharts 也和易于学习。
通过 npm 安装 TauCharts：
npm install taucharts
TauCharts 绘制水平线的代码示例：
var defData = [ {"team": "d", "cycleTime": 1, "effort": 1, "count": 1, "priority": "low"}, { "team": "d", "cycleTime": 2, "effort": 2, "count": 5, "priority": "low" }, {"team": "d", "cycleTime": 3, "effort": 3, "count": 8, "priority": "medium"}, { "team": "d", "cycleTime": 4, "effort": 4, "count": 3, "priority": "high" }, {"team": "l", "cycleTime": 2, "effort": 1, "count": 1, "priority": "low"}, { "team": "l", "cycleTime": 3, "effort": 2, "count": 5, "priority": "low" }, {"team": "l", "cycleTime": 4, "effort": 3, "count": 8, "priority": "medium"}, { "team": "l", "cycleTime": 5, "effort": 4, "count": 3, "priority": "high" }, {"team": "k", "cycleTime": 2, "effort": 4, "count": 1, "priority": "low"}, { "team": "k", "cycleTime": 3, "effort": 5, "count": 5, "priority": "low" }, {"team": "k", "cycleTime": 4, "effort": 6, "count": 8, "priority": "medium"}, { "team": "k", "cycleTime": 5, "effort": 8, "count": 3, "priority": "high" }];var chart = new tauCharts.Chart({ data: defData, type: 'horizontalBar', x: 'effort', y: 'team', color:'priority' });chart.renderTo('#bar');
RechartsReCharts 是一个使用 React 构建的，基于 D3 的图表库。
使用 ReCharts，用户可以在 React Web 应用程序中无缝地编写图表。
Recharts 非常轻巧，并使用 SVG 元素来创建很奇特的图表。
使用 npm 安装 Recharts：
npm install recharts
Recharts 没有冗长的文档，它很直接。当你遇到困难时，使用 Recharts 可以很容易找到解决方案。
Recharts 创建自定义内容树图的代码示例：
const {Treemap} = Recharts;
const data = [
{
name: 'axis',
children: [
{ name: 'Axes', size: 1302 },
{ name: 'Axis', size: 24593 },
{ name: 'AxisGridLine', size: 652 },
{ name: 'AxisLabel', size: 636 },
{ name: 'CartesianAxes', size: 6703 },
],
},
{
name: 'controls',
children: [
{ name: 'AnchorControl', size: 2138 },
{ name: 'ClickControl', size: 3824 },
{ name: 'Control', size: 1353 },
{ name: 'ControlList', size: 4665 },
{ name: 'DragControl', size: 2649 },
{ name: 'ExpandControl', size: 2832 },
{ name: 'HoverControl', size: 4896 },
{ name: 'IControl', size: 763 },
{ name: 'PanZoomControl', size: 5222 },
{ name: 'SelectionControl', size: 7862 },
{ name: 'TooltipControl', size: 8435 },
],
},
{
name: 'data',
children: [
{ name: 'Data', size: 20544 },
{ name: 'DataList', size: 19788 },
{ name: 'DataSprite', size: 10349 },
{ name: 'EdgeSprite', size: 3301 },
{ name: 'NodeSprite', size: 19382 },
{
name: 'render',
children: [
{ name: 'ArrowType', size: 698 },
{ name: 'EdgeRenderer', size: 5569 },
{ name: 'IRenderer', size: 353 },
{ name: 'ShapeRenderer', size: 2247 },
],
},
{ name: 'ScaleBinding', size: 11275 },
{ name: 'Tree', size: 7147 },
{ name: 'TreeBuilder', size: 9930 },
],
},
{
name: 'layout',
children: [
{ name: 'AxisLayout', size: 6725 },
{ name: 'BundledEdgeRouter', size: 3727 },
{ name: 'CircleLayout', size: 9317 },
{ name: 'CirclePackingLayout', size: 12003 },
{ name: 'DendrogramLayout', size: 4853 },
{ name: 'ForceDirectedLayout', size: 8411 },
{ name: 'IcicleTreeLayout', size: 4864 },
{ name: 'IndentedTreeLayout', size: 3174 },
{ name: 'Layout', size: 7881 },
{ name: 'NodeLinkTreeLayout', size: 12870 },
{ name: 'PieLayout', size: 2728 },
{ name: 'RadialTreeLayout', size: 12348 },
{ name: 'RandomLayout', size: 870 },
{ name: 'StackedAreaLayout', size: 9121 },
{ name: 'TreeMapLayout', size: 9191 },
],
},
{ name: 'Operator', size: 2490 },
{ name: 'OperatorList', size: 5248 },
{ name: 'OperatorSequence', size: 4190 },
{ name: 'OperatorSwitch', size: 2581 },
{ name: 'SortOperator', size: 2023 },
],
}
];
const COLORS = ['#8889DD', '#9597E4', '#8DC77B', '#A5D297', '#E2CF45', '#F8C12D'];
const CustomizedContent = React.createClass({
render() {
const { root, depth, x, y, width, height, index, payload, colors, rank, name } = this.props;
return (
<g>
<rect
x={x}
y={y}
width={width}
height={height}
style={{
fill: depth < 2 ? colors[Math.floor(index / root.children.length * 6)] : 'none',
stroke: '#fff',
strokeWidth: 2 / (depth + 1e-10),
strokeOpacity: 1 / (depth + 1e-10),
}}
/>
{
depth === 1 ?
<text
x={x + width / 2}
y={y + height / 2 + 7}
textAnchor="middle"
fill="#fff"
fontSize={14}
>
{name}
</text>
: null
}
{
depth === 1 ?
<text
x={x + 4}
y={y + 18}
fill="#fff"
fontSize={16}
fillOpacity={0.9}
>
{index + 1}
</text>
: null
}
</g>
);
}
});
const SimpleTreemap = React.createClass({
render () {
return (
<Treemap
width={400}
height={200}
data={data}
dataKey="size"
ratio={4/3}
stroke="#fff"
fill="#8884d8"
content={<CustomizedContent colors={COLORS}/>}
/>
);
}
})
ReactDOM.render(
<SimpleTreemap />,
document.getElementById('container')
);Flot
目前，jQuery 已经成为 Web 开发人员非常重要的工具。有了 Flot.js，前端设计也变得更加容易。
Flot.js 是 JavaScript 库中较为古老的图表库之一。尽管如此，Flot.js 也不会因为绘制折线图、饼图、条形图、面积图、甚至堆叠图表而降低其性能。
Flot.js 有一个很完善的文档。当用户遇到困难时，可以很容易地找到解决办法。Flot.js 也支持旧版本的浏览器。
可以选择不使用 npm 来安装 Flot.js，而是在 HTML5 中包含 jQuery 和 JavaScript 文件。
Flot.js 的基本用法代码示例：
$(function () {
var d1 = [];
for (var i = 0; i < 14; i += 0.5)
d1.push([i, Math.sin(i)]);
var d2 = [[0, 3], [4, 8], [8, 5], [9, 13]];
// a null signifies separate line segments
var d3 = [[0, 12], [7, 12], null, [7, 2.5], [12, 2.5]];
$.plot($("#placeholder"), [ d1, d2, d3 ]);
});总结
以上介绍的 JavaScript 库都是高质量的图表库。但是在学习这些库的过程中，可能会因为学习曲线陡峭或是缺乏学习资料而遇到困难，一种很好的方案是将这些库结合起来使用。最后也欢迎大家补充更多的 JavaScript 图表库。
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