线性比例尺

线性比例尺是常用比例尺常用方法有:

var linear = d3.scaleLinear() - 创建一个定量的线性比例尺.

linear.domain([numbers]) - 定义或获取定义域

linear.range([values]) - 定义或获取值域

linear(x) - 输入一个定义域内的值,返回一个值域的值

linear.invert(y) - 输入一个值域的值,返回一个定义域的值

linear.rangeRound([values]) - 代替range(), 比例尺的输出值会进行四舍五入返回整型

linear.clamp([boolean]) - 默认flase,当比例尺接受一个超出定义域范围的值当时候,依然能够按照同样的计算方法得到一个值,这个值是超出值域范围的。设置为true,则所有超出值域范围的值,都会被收缩到值域之内。

linear.nice([count]) - 将定义域的值扩展成比较理想的值并非四舍五入

linear.ticks([count]) - 设定或获取坐标轴刻度

大致的使用形式:

var linear = d3.scaleLinear().domain([0, 90]).rangeRound([0, 100]).clamp(true);
console.log(linear(95)); // 100
console.log(linear.nice().ticks(9)); //[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
console.log(linear.range()); //[0, 100]

指数,量子,阈值比例尺

比例尺中很多方法都是相同的,例如domain(), range(), invert()等,名称和作用都是相同的,下面指出一些不同的地方。

指数比例尺

相对线性比例尺多出一个exponent()用于指定指数。使用方法如下:

var pow = d3.scalePow().exponent(3).domain([0, 3]).rangeRound([0, 90]);
console.log(pow(2)); //27

指数为3,输入为2。这段代码中相当于定义一个线性比例尺。定义域为[0, 27], 值域为[0, 90],当计算2的3次方得到的结果为8,在对这个结果应用线性比例尺,最终到27,验证着一点,请看如下代码:

var pow = d3.scalePow().exponent(3).domain([0, 3]).rangeRound([0, 90]);
var linear = d3.scaleLinear().domain([0, Math.pow(3, 3)]).rangeRound([0, 90]);
console.log(pow(2)); //27
console.log(linear(Math.pow(2, 3))); //27

量子比例尺

量子比例尺定义域是连续的。值域是离散的,结果是对应的离散值。

var quantize = d3.scaleQuantize().domain([0, 10]).range(['a', 'b', 'c', 'd', 'e']);
console.log(quantize(1)) //a
console.log(quantize(4.1)) //c

使用量子比例尺后定义域将被分成[0, 2],[2, 4],[4, 6],[6, 8],[8, 10]这5段,分别对应值域的5个值。量子比例尺非常适合处理‘数值对应颜色’的问题

阈值比例尺

阈值比例尺和量子比例尺类似,阈值比例尺是将连续的定义域映射到离散的值域里。

var threshold = d3.scaleThreshold().domain([0, 2, 4, 6, 8]).range(['a', 'b', 'c', 'd', 'e']);
console.log(threshold(3)) //c
console.log(threshold.invertExtent('b')) // [0, 2]

量子和阈值十分相似,都是将连续的定义域映射到离散的值域里。

序数比例尺

序数比例尺

序数比例尺的定义域和值域都是离散的,通过输入一些离散的值(如名称,序号,ID号等),要得到另一些离散的值(如颜色,头衔等),这时就要考虑序数比例尺。常用方法有:

var ordinal = d3. scaleOrdinal() - 创建一个序数比例尺.

ordinal(x) - 根据输入值计算对应的输出值.

ordinal.domain([values]) - 设置输入范围.

ordinal.range([values]) - 设置输出范围.

ordinal.unknown([values]) - 设置未知输入的输出值.
大致的使用形式:

var ordinal = d3.scaleOrdinal().domain(['a', 'b', 'c', 'd', 'e']).range([0, 2, 4, 6, 8]).unknown('超出输入范围');
console.log(ordinal('a')) // 0
console.log(ordinal('g')) // 超出输入范围

坐标轴

坐标轴组件可以将scales显示为人类友好的刻度标尺参考,减轻了在可视化中的视觉任务。坐标轴相关的常用方法如下。
d3.axisLeft(linear) - 使用给定的 scale 构建一个刻度在左的坐标轴生成器

d3.axisBottom(linear) - 使用给定的 scale 构建一个刻度在下的坐标轴生成器

d3.axisRight(linear) - 使用给定的 scale 构建一个刻度在右的坐标轴生成器

d3.axisTop(linear) - 使用给定的 scale 构建一个刻度在上的坐标轴生成器

axis.ticks([argument...]) - 设定或获取坐标轴的分割数。

axis.tickValues([argument...]) - 指定 values 数组,则使用指定的数组作为刻度而不是自动计算刻度

axis.tickPadding([padding]) - 设置刻度和刻度文本之间的间距

大致的使用形式:

var linear = d3.scaleLinear().domain([1000, 0]).rangeRound([0, 250])
var axisLeft = d3.axisLeft(linear).ticks(4);
var svg = d3.select('#axis').append('svg').attr('width', '400').attr('height', '300');
var gLeft = svg.append("g").attr("transform", "translate(40, 20)").call(axisLeft);

交互式数据可视化-D3.js(三)比例尺的更多相关文章

  1. Python调用matplotlib实现交互式数据可视化图表案例

    交互式的数据可视化图表是 New IT 新技术的一个应用方向,在过去,用户要在网页上查看数据,基本的实现方式就是在页面上显示一个表格出来,的而且确,用表格的方式来展示数据,显示的数据量会比较大,但是, ...

  2. 交互式数据可视化-D3.js(四)形状生成器

    使用JavaScript和D3.js实现数据可视化 形状生成器 线段生成器 var linePath = d3.line() - 使用默认的设置构造一个 line 生成器. linePath.x() ...

  3. 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 ...

  4. 前端数据可视化echarts.js使用指南

    一.开篇 首先这里要感谢一下我的公司,因为公司需求上面的新颖(奇葩)的需求,让我有幸可以学习到一些好玩有趣的前端技术,前端技术中好玩而且比较实用的我想应该要数前端的数据可视化这一方面,目前市面上的数据 ...

  5. 前端数据可视化echarts.js

    一.echarts.js的优势与总体情况 echarts.js作为国内的IT三巨头之一的百度的推出一款相对较为成功的开源项目,总体上来说有这样的一些优点 1.容易使用 echarts.js的官方文档比 ...

  6. 交互式数据可视化-D3.js(二)选择集和数据

    选择集 select和selectAll类似jquery: d3.select('body') d3.select('.body') d3.select('#body') d3.selectAll(' ...

  7. 数据可视化d3.v4.js

    <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>做一个简单的条形图</title> ...

  8. 干货 | Bokeh交互式数据可视化快速入门

    Bokeh简介 Bokeh是一款交互式可视化库,在浏览器上进行展示. Bokeh可以通过Python(或其它语言),快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表. 安装 在python中有多 ...

  9. 数据可视化实例(三): 散点图(pandas,matplotlib,numpy)

    关联 (Correlation) 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系. 也就是说,一个变量如何相对于另一个变化. 散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和 ...

随机推荐

  1. react和vue配置本地代理

    React 在react中配置开发环境下的本地代理相对比较简单,直接在package.json文件中修改即可. 但是这样做有其局限性,如果开发中代理多个接口的时候将无法满足需求,我们需要的是下面这种的 ...

  2. ES5与ES6常用语法教程之 ④展开运算符...在数组和对象中的作用

    展开操作符(spread) 展开运算符(spread operator)允许一个表达式在某处展开.展开运算符在多个参数(用于函数调用)或多个元素(用于数组字面量)或者多个变量(用于解构赋值)的地方可以 ...

  3. 【ABAP系列】SAP Smartforms 设置纸张打印格式

    公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[ABAP系列]SAP Smartforms 设 ...

  4. ubuntu 16.04 server 扩容(LVM)磁盘

    因为发现我的本地server出现磁盘满了的情况 所以进行lvm的扩容 1 查看磁盘情况 df -h 原本发现 /dev/mapper/ubuntu1604--vg-root 这个磁盘满了 所以要进行扩 ...

  5. channel 介绍

    !!!1.Memory Channel 内存通道 事件将被存储在内存中的具有指定大小的队列中. 非常适合那些需要高吞吐量但是失败是会丢失数据的场景下.   属性说明: !type – 类型,必须是“m ...

  6. HDU 1231 最大连续子序列 (动态规划)

    最大连续子序列 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Sub ...

  7. xshell设置

    登录脚本: #定义rz,sz自动下载路径 #保持窗口活动状态, 空闲时每120秒发送一个回车

  8. C# while循环及for循环,for循环的嵌套,冒泡循环

    循环四要素:初始条件.循环条件.循环体.状态改变 初始条件:开始进入循环 所需要的 第一次条件 循环条件:执行循环所需要满足的条件 循环体:每次循环要执行的代码 状态改变:执行完当前循环体后 循环条件 ...

  9. CF949E Binary Cards 题解

    题面 首先发现:一个数最多会出现1次: 然后深入推出:一个数不会既用它又用它的相反数: 这样就可以依次考虑每一位了: 如果所有的数都不含有这一位,那么就直接把所有的数除以2 如果含有,那么就减去这一位 ...

  10. 3的倍数 或运算构造x(牛客第四场)-- triples I

    题意: 给你一个数,希望你能用最少的3的倍数或运算成它,让你输出答案. 思路: 进制%3有规律,1.2.4.8.16%3是1.2.1.2.1 ... 利用这一点分情况取一些位合成一些数就是答案了. # ...