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D3.js - 图表

图表是以矩形表示的二维平面空间.图形具有坐标空间，其中x = 0并且y = 0坐标位于左下方.根据数学笛卡尔坐标空间，图形的X坐标从左到右增长，Y坐标从下到上增长.

当我们谈论绘制一个x = 30的圆圈时y = 30坐标，我们从左下到右走30个单位，然后我们走30个单位.

SVG坐标空间

SVG坐标空间的工作方式与数学图形坐标空间的工作方式相同，但两个重要特征除外;

SVG坐标空间有x = 0和y = 0坐标位于左上角.
SVG坐标空间的Y坐标从上到下增长.

SVG坐标空间图

当我们谈到在SVG坐标空间中绘制一个x = 30和y = 30坐标的圆时，我们从顶部开始走30个单位向左走，然后我们向下走30个单位.它定义如下.

var svgContainer = d3
   .select("body")
   .append("svg")
   .attr("width", 200)
   .attr("height", 200);

考虑一下，SVG元素为200单位宽和200单位高的图形.我们现在知道X和Y零坐标位于左上角.我们现在也知道，随着Y坐标的增长，它将从图形的顶部移动到底部.您可以设置SVG元素的样式，如下所示.

var svgContainer = d3
   .select("body").append("svg")
   .attr("width", 200)
   .attr("height", 200)
   .style("border", "1px solid black");

图表示例

让我们考虑一下线图的示例.

线图 : 线图用于可视化某些东西的价值.它比较了两个变量.每个变量沿轴绘制.折线图有一个垂直轴和一个水平轴.

在这个示例图中，我们可以将csv文件记录作为2006年到2017年的印度国家人口增长.让我们先创建一个 data.csv 显示人口记录.

在D3文件夹中创建一个新的csv文件 :

year,population
2006,40
2008,45
2010,48
2012,51
2014,53
2016,57
2017,62

现在，保存文件并执行以下步骤在D3中绘制折线图.让我们详细介绍每一步.

第1步 : 添加样式 : 让我们使用下面给出的代码为 line 类添加一个样式.

.line {
   fill: none;
   stroke: green;
   stroke-width: 5px;
}

第2步 : 定义变量 : SVG属性定义如下.

var margin = {top: 20, right: 20, bottom: 30, left: 50},
   width = 960 - margin.left - margin.right,
   height = 500 - margin.top - margin.bottom;

这里，第一行定义了四个边距，它围绕图形所在的块.

第3步 : 定义行 : 使用 d3.line()函数绘制一个新行，如下所示.

var valueline = d3.line()
   .x(function(d) { return x(d.year); })
   .y(function(d) { return y(d.population); });

这里，Year表示X轴记录中的数据，而总体表示Y轴中的数据.

第4步 : 附加SVG属性 : 使用下面的代码附加SVG属性和组元素.

var svg = d3.select("body").append("svg")
   .attr("width", width + margin.left + margin.right)
   .attr("height", height + margin.top + margin.bottom)
   .append("g").attr("transform",
      "translate(" + margin.left + "," + margin.top + ")");

在这里，我们附加了组元素并应用了转换.

第5步 : 读取数据 : 现在，我们可以从数据集中读取数据 data.csv .

d3.csv("data.csv", function(error, data) {
   if (error) throw error;
}

这里，data.csv不是现在，它会抛出一个错误.

第6步 : 格式化数据 : 现在，使用下面的代码格式化数据.

data.forEach(function(d) {
   d.year = d.year;
   d.population = +d.population;
});

以上代码确保从csv文件中提取的所有值都已设置和格式化每行包含两个值 : 一个值为'year'，另一个值为'population'.该函数一次抽出一行'year'和'population'的值.

第7步 : 设置比例范围 : 数据格式化后，您可以设置X和Y的比例范围.

x.domain(d3.extent(data, function(d) { return d.year; }));
y.domain([0, d3.max(data, function(d) { return d.population; })]);

第8步 : 追加路径 : 追加路径和数据，如下所示.

svg.append("path").data([data])
   .attr("class", "line").attr("d", valueline);

第9步 : 添加X轴 : 现在，您可以使用以下代码添加X轴.

svg.append("g")
   .attr("transform", "translate(0," + height + ")")
   .call(d3.axisBottom(x));

第10步 : 添加Y轴 : 我们可以将Y轴添加到组中，如下所示.

svg.append("g")
   .call(d3.axisLeft(y));

步骤11 : 工作实例 : 完整代码在以下代码块中给出.创建一个简单的网页 linegraphs.html 并添加以下更改.

graph.html

<!DOCTYPE html>
<html>
   <head>
      <script type = "text/javascript" src = "https://d3js.org/d3.v4.min.js"></script>
      <style> 
         .line {
            fill: none;
            stroke: green;
            stroke-width: 5px;
         }
      </style>
   </head>

   <body>
      <script>
         // set the dimensions and margins of the graph
         var margin = {top: 20, right: 20, bottom: 30, left: 50},
         width = 960 - margin.left - margin.right,
         height = 500 - margin.top - margin.bottom;

         // set the ranges
         var x = d3.scaleTime().range([0, width]);
         var y = d3.scaleLinear().range([height, 0]);

         // define the line
         var valueline = d3.line()
            .x(function(d) { return x(d.year); })
            .y(function(d) { return y(d.population); });

         // append the svg obgect to the body of the page
         // appends a 'group' element to 'svg'
         // moves the 'group' element to the top left margin
         var svg = d3.select("body").append("svg")
            .attr("width", width + margin.left + margin.right)
            .attr("height", height + margin.top + margin.bottom)
            .append("g").attr("transform",
               "translate(" + margin.left + "," + margin.top + ")");

         // Get the data
         d3.csv("data.csv", function(error, data) {
            if (error) throw error;
            // format the data
            data.forEach(function(d) {
               d.year = d.year;
               d.population = +d.population;
            });

            // Scale the range of the data
            x.domain(d3.extent(data, function(d) { return d.year; }));
            y.domain([0, d3.max(data, function(d) { return d.population; })]);

            // Add the valueline path.
            svg.append("path")
               .data([data])
               .attr("class", "line")
               .attr("d", valueline);

            // Add the X Axis
            svg.append("g")
               .attr("transform", "translate(0," + height + ")")
               .call(d3.axisBottom(x));

            // Add the Y Axis
            svg.append("g")
               .call(d3.axisLeft(y));
         });
      </script>
   </body>
</html>