D3比例尺
D3中有个重要的概念就是比例尺。比例尺就是把一组输入域映射到输出域的函数。映射就是两个数据集之间元素相互对应的关系。比如输入是1,输出是100,输入是5,输出是10000,那么这其中的映射关系就是你所定义的比例尺。
D3中有各种比例尺函数,有连续性的,有非连续性的,本文对于常用比例尺进行一一介绍。
1. d3.scaleLinear() 线性比例尺
使用d3.scaleLinear()
创造一个线性比例尺,而domain()
是输入域,range()
是输出域,相当于将domain
中的数据集映射到range
的数据集中。
let scale = d3.scaleLinear().domain([1,5]).range([0,100])
映射关系:
接下来,我们来研究这个比例尺的输入和输出。
scale(1) // 输出:0
scale(4) // 输出:75
scale(5) // 输出:100
刚才的输入都是使用了domain
区域里的数据,那么使用区域外的数据会得出什么结果呢?
scale(-1) // 输出:-50
scale(10) // 输出:225
所以这只是定义了一个映射规则,映射的输入值并不局限于domain()
中的输入域。
2. d3.scaleBand() 序数比例尺
d3.scaleBand()
并不是一个连续性的比例尺,domain()
中使用一个数组,不过range()
需要是一个连续域。
let scale = d3.scaleBand().domain([1,2,3,4]).range([0,100])
映射关系:
看一下输入与输出:
scale(1) // 输出:0
scale(2) // 输出:25
scale(4) // 输出:75
当输入不是domain()
中的数据集时:
scale(0) // 输出:undefined
scale(10) // 输出:undefined
由此可见,d3.scaleBand()
只针对domain()
中的数据集映射相应的值。
3. d3.scaleOrdinal() 序数比例尺
d3.scaleOrdinal()
的输入域和输出域都使用离散的数据。
let scale = d3.scaleOrdinal().domain(['jack', 'rose', 'john']).range([10, 20, 30])
映射关系:
输入与输出:
scale('jack') // 输出:10
scale('rose') // 输出:20
scale('john') // 输出:30
当输入不是domain()
中的数据集时:
scale('tom') // 输出:10
scale('trump') // 输出:20
输入不相关的数据依然可以输出值。所以在使用时,要注意输入数据的正确性。
我们从上面的映射关系中可以看出,domain()
和range()
的数据是一一对应的,如果两边的值不一样呢?下面两张图说明这个问题:
domain()
的值按照顺序循环依次对应range()
的值。
4. d3.scaleQuantize() 量化比例尺
d3.scaleQuantize()
也属于连续性比例尺。定义域是连续的,而输出域是离散的。
let scale = d3.scaleQuantize().domain([0, 10]).range(['small', 'medium', 'long'])
映射关系:
输入与输出:
scale(1) // 输出:small
scale(5.5) // 输出:medium
scale(8) // 输出:long
而对于domain()
域外的情况:
scale(-10) // 输出:small
scale(10) // 输出:long
大概就是对于domain()
域的两侧的延展。
5. d3.scaleTime() 时间比例尺
d3.scaleTime()
类似于d3.scaleLinear()
线性比例尺,只不过输入域变成了一个时间轴。
let scale = d3.scaleTime()
.domain([new Date(2017, 0, 1, 0), new Date(2017, 0, 1, 2)])
.range([0,100])
输入与输出:
scale(new Date(2017, 0, 1, 0)) // 输出:0
scale(new Date(2017, 0, 1, 1)) // 输出:50
时间比例尺较多用在根据时间顺序变化的数据上。另外有一个d3.scaleUtc()
是依据世界标准时间(UTC)来计算的。
6. 颜色比例尺
D3提供了一些颜色比例尺,10就是10种颜色,20就是20种:
d3.schemeCategory10
d3.schemeCategory20
d3.schemeCategory20b
d3.schemeCategory20c
// 定义一个序数颜色比例尺
let color = d3.scaleOrdinal(d3.schemeCategory10)
7. 其他比例尺
另外有一些函数比例尺的功能,从名称上就可见一斑。
d3.scaleIdentity() // 恒等比例尺
d3.scaleSqrt() // 乘方比例尺
d3.scalePow() // 类似scaleSqrt的乘方比例尺
d3.scaleLog() // 对数比例尺
d3.scaleQuantile() // 分位数比例尺
8. invert()
与invertExtent()
方法
上述的各种使用比例尺的例子都相当于一个正序的过程,从domain
的数据集映射到range
数据集中,那么有没有逆序的过程呢?D3中提供了invert()
以及invertExtent()
方法可以实现这个过程。
let scale = d3.scaleLinear().domain([1,5]).range([0,100])
scale.invert(50) // 输出:3
let scale2 = d3.scaleQuantize().domain([0,10]).range(['small', 'big'])
scale2.invertExtent('small') // 输出:[0,5]
不过,值得注意的是,这两种方法只针对连续性比例尺有效,即domain()
域为连续性数据集的比例尺。那么非连续性的比例尺就没有invert()
方法了吗?
收尾
到此,对于D3V4版本中的常见比例尺的映射关系都进行了介绍,而各个比例尺还提供了许多其他功能,比如在绘制坐标轴中用到的ticks()
,tickFormat()
等功能,具体API可以参见此处。关于第8点最后提出的问题,请听下回分解。
D3比例尺的更多相关文章
- d3 比例尺
.domain([, ]) 定义域范围 .range([, ]) 值域范围 var scale = d3.scale.linear() .domain([, ]) .range([, ]); 将100 ...
- D3.js使用过程中的常见问题(D3版本D3V4)
目录 一.学习D3我必须要学习好SVG矢量图码? 二.如何理解D3给Dom节点绑定数据时的Update.Enter和Exit模式 三.D3绑定数据时用datum与data有什么不一样? 四.SVG图中 ...
- 百度数据可视化图表套件echart实战
最近我一直在做数据可视化的前端工作,我用的最多的绘图工具是d3.d3有点像photoshop,功能很强大,例子也很多,但是学习成本也不低,做项目是需要较大人力投入的.3月底由在亚马逊工作的同学介绍下使 ...
- 精通D3.js学习笔记(2)比例尺和坐标
1.线性比例尺 d3.scale.linear() 创建一个线性比例尺 .domain([0,500]) 定义域 .range([0,1000]) 值域 l ...
- D3.js 比例尺的使用
比例尺是 D3 中很重要的一个概念,直接用数值的大小来代表像素不是一种好方法 一.为什么需要比例尺 制作一个柱形图,会有一个数组:var dataset = [ 250 , 210 , 170 , 1 ...
- 【 D3.js 入门系列 — 4 】 如何使用比例尺( scale )
上一章中使用了一个很重要的概念 — 比例尺( scale ),本节将解说其使用方法. 1. 最大值和最小值 在介绍比例尺( scale )之前,先介绍两个经常和比例尺一起出现的函数,在[第3章]中也出 ...
- d3里的比例尺
// d3中的比例尺也有定义域和值域,分别是domain和range,开发者需要指定domain和range的范围,如此即可以得到一个计算关系: // 线性比例尺:能将一个连续的区间映射到另一区间,要 ...
- D3基础---比例尺
转载请注明出处! 比例尺简述: 比例尺是一组把输入域映射到输出范围的函数. 一般来说数据集中的值不可能恰好与图表中的像素尺度一一对应.比例尺就是把这些数据值映射到可视化图形中使用的新值的便捷手段. D ...
- D3.js系列——比例尺和坐标轴
比例尺是 D3 中很重要的一个概念.绘制图形时直接用数值的大小来代表像素不是一种好方法,本章正是要解决此问题. 一.为什么需要比例尺 上一章制作了一个柱形图,当时有一个数组,绘图时,直接使用 250 ...
随机推荐
- redis 无序集合(set)函数
sAdd 命令/方法/函数 Adds a value to the set value stored at key. If this value is already in the set, FALS ...
- js数组创建两种方法
一.数组直接量形式创建数组 var arr=[];//空数组 ,,,,,]; ,,,],{x:,y:}]; ; ,x+,x+]; console.log(arr3); //[1,3,3,4] ,,]; ...
- source insight 4.0.86.0 安装过程中出现的问题
1.sourceinsight_4.0.86.0-setup.exe 2.sourceinsight4.exe覆盖安装目录中的sourceinsight4.exe 3.导入lic文件 过程中360会将 ...
- 3、SpringBoot集成Storm WorldCount
RandomSentenceSpout //数据源,在已知的英文句子中,随机发送一条句子出去. public class RandomSentenceSpout extends BaseRichSpo ...
- Gatling实战(一)
对Gatling早有耳闻,据说比jmeter的性能要好很多,我第一次试用的时候因为本机安装的jdk版本不对无法跑起来,试用失败后,因为没时间就一直没继续研究了.我当时是去java官网下载最新的jdk覆 ...
- 01: kerberos认证原理
1.1 kerberos认证浅析 1.kerberos定义 1. Kerberos 是一种网络认证协议,其设计目标是通过密钥系统为客户机 / 服务器应用程序提供强大的认证服务. 2. Kerberos ...
- centos7安装supervisor
安装supervisor cd /root/tools/ wget http://pnxcvm0bq.bkt.clouddn.com/get-pip.py python get-pip.py pip ...
- python脚本练习之编译安装python
练习 py-shelll #coding=utf-8 import os,sys if os.getuid() == 0: pass else: print('当前用户不是root,请以root用户执 ...
- topcoder srm 575 div1
problem1 link 如果$k$是先手必胜那么$f(k)=1$否则$f(k)=0$ 通过对前面小的数字的计算可以发现:(1)$f(2k+1)=0$,(2)$f(2^{2k+1})=0$,(3)其 ...
- dict字典的一些优势和劣势
01. 键必须是可散列的一个可散列的对象必须满足以下要求. (1) 支持 hash() 函数,并且通过 __hash__() 方法所得到的散列值是不变的. (2) 支持通过 __eq__() 方法来检 ...