当前,数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分。不同网络系统中产生的数据,都需要经过适当的可视化处理,以便更好的呈现给用户读取和分析。
对任何一个组织来说,如果能够充分的获取数据、可视化数据和分析数据,那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因,以便据此做出正确的决定。
对于前端开发人员来说,如果能够掌握交互式网页中的数据可视化技术,则是一项很棒的技能。当然,通过一些 JavaScript 的图表库也会使前端的数据可视化变得更加容易。使用这些库,开发者可以在无需考虑不同的语法所带来的编程难题的情况下,轻松实现将数据转化为易于理解的图表。
下面是挑选出的 9 个 JavaScript 图表库:
Chart.js Chartist FlexChart Echarts NVD3 C3.js TauCharts ReCharts Flot
Chart.js
Chart.js 是一种简洁、用户友好的图表库,同时也是基于 HTML5 的 JavaScript 库,用于创建动画、交互式和可自定义的图表和图形。
借助 Chart.js,用户可以轻松直观地查看混合图表类型。默认情况下,也可以使用 Chart.js 创建响应式网页。
Chart.js 库允许用户快速创建可视化数据。Chart.js 易于设置,对初学者十分友好。使用 Chart.js 则不必考虑浏览器的兼容性问题,因为 Chart.js 支持旧浏览器。
使用 npm 安装 Chart.js:
npm install chart.js --save
Chart.js 绘制雷达图的代码示例:
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 }); Chartist
Chartist 库很适合于创建美观、响应能力强、阅读友好的图表。Chartist 使用 SVG 来呈现图表。
Chartist 还提供了使用 CSS 媒体查询和创意动画来自定义图表的能力。用户使用 Chartist 在图表设计中实现自己的所有创意。
Chartist 易于配置,也易于使用 Sass 进行定制。但是,它不支持旧浏览器。
使用 Chartist,可以通过 CSS 的样式来美化你的 SVG,用户完全可以现实自己所想的所有图表样式。
使用 npm 安装 Chartist:
npm install chartist --save
Chartist 创建具有自定义标签的饼图的代码示例:
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 是高性能的图表工具。使用 FlexChart,可轻松的将表格数据可视化为业务图表。FlexChart 不但支持常见的图表类型,如折线图、饼状图、面积图等,还支持气泡图、K线图、条形图、漏斗图等高级图表类型。
FlexChart 的使用也十分简单,FlexChart 图表将所有与数据有关的任务都委托给 CollectionView 类,只需操作 CollectionView 类,就能实现过滤、排序和分组数据等功能。
FlexChart 包含的图表元素也比较全面,如图表图例、图表标题、图表页脚、数轴、图表 series 和标签等,用户也可以为图表添加自定义的元素,如平均线和趋势线等。
FlexChart 本质上是一种交互式的图表,不论是数据进行任何的更改,都会自动反应在图表上,如图表曲线随数据放大缩小、过滤、钻取、动画等。
查看 FlexChart 的中文学习指南和旭日图Demo。
FlexChart 绘制柱状图的代码示例:
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; } } Echarts
Echarts 是网页的数据可视化方面的一个非常有用的库。使用 Echarts,开发者可以创建直观的、可自定义的交互式图表,让数据的展示和分析变得十分容易。
由于 Echarts 是用普通的 JavaScript 编写的,所以 Echarts 不存在其它图表库存在的无法无缝迁移的问题。
同时,Echarts 也提供了很多官方文档供用户查看。
使用 npm 可以很容易的完成 Echarts 的安装:
npm install echarts --save
Echarts 绘制散点图代码示例:
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); }
NVD3
NVD3 是由 Mike Bostock 撰写的基于 D3 的 JavaScript 库。NVD3 允许用户在 Web 应用程序中创建美观的、可复用的图表。
NVD3 具有很强大的图表功能,能够很方便的创建箱形图、旭日形和烛台图等。如果用户想在 JavaScript 图表库中用到大量的能力,推荐试用 NVD3
NVD3 图表库的速度有时可能会成为一个问题,与 Fastdom 安装配合使用,速度会更快。
NVD3 绘制简单的折线图代码示例:
/*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.js
与 TauCharts 相同,C3.js 也是一个非常有效的基于 D3 的图表可视化库。另外,C3.js 允许用户创建可定制的具有个人风格的类。
C3.js 看起来是个比较难的库,但是一旦掌握了 C3.js 技巧,就能得心应手的使用了。
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'] ] }}); TauCharts
TauCharts 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'); Recharts
ReCharts 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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