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 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
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:
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:
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:
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
//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:
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:
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。
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 (
const SimpleTreemap = React.createClass({
render () {
return (
<Treemap
width={400}
height={200}
data={data}
dataKey="size"
ratio={4/3}
stroke="#fff"
fill="#8884d8"
content={
/>
);
}
})
ReactDOM.render(
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。
var d2 = [[0,3],[4,8],[8,5],[9,13]];
// a null signifies separate line segments
var d3 = [[0,12],[7,null,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。
原文链接:https://www.f2er.com/js/34617.html