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这篇文章将会给大家介绍了另外两种可视化图表，利用D3.js实现散点图和气泡图，文章通过多个方面介绍的非常详细，下面来一起看看吧。
前言
小编之前已经跟大家分享过了《D3.js实现柱状图的方法详解》和《D3.js实现折线图的方法详解》这两篇文章，已经介绍过柱状图和折线图了。下面就来说说和这两种非常相似的图表——散点图和气泡图。有需要的朋友们可以参考学习。
散点图和气泡图的实现
还是和之前一样，我们先把简单的画图框架搭起来，添加SVG画布：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>散点图和气泡图</title>
<style>
.container {
margin: 30px auto;
width: 600px;
height: 300px;
border: 1px solid #000;
}
</style>
</head>
<body>
<div class="container">
<svg width="100%" height="100%"></svg>
</div>
<script src="d3/d3.js"></script>
<script>
window.onload = function() {
var width = 600, height = 300;
// SVG画布边缘与图表内容的距离
var padding = { top: 50, right: 50, bottom: 50, left: 50 };
// 创建一个分组用来组合要画的图表元素
var main = d3.select('.container svg').append('g')
// 给这个分组加上main类
.classed('main')
// 设置该分组的transform属性
.attr('transform', "translate(" + padding.top + ',' + padding.left + ')');
};
</script>
</body>
</html>
散点图和气泡图虽然在展现意义上是不同的，但从技术实现的角度来讲，它们还是很类似的，都是由坐标轴和一个个的圆所组成的。
散点图
坐标轴的实现
为了实现真实的效果，散点图和气泡图我们使用不同的模拟数据。与折线图同理，散点图的各点的坐标的关系在坐标轴上的关系是连续的，所以它的x轴和y轴都使用线性比例尺（线性比例尺和序数比例尺的区别参见《D3.js实现柱状图的方法详解》）。
// 模拟数据
var dataset = [[161.2, 51.6], [167.5, 59.0], [159.5, 49.2], [157.0, 63.0], [155.8, 53.6],
[170.0, 59.0], [159.1, 47.6], [166.0, 69.8], [176.2, 66.8], [160.2, 75.2],
[172.5, 55.2], [170.9, 54.2], [172.9, 62.5], [153.4, 42.0], [160.0, 50.0],
[147.2, 49.8], [168.2, 49.2], [175.0, 73.2], [157.0, 47.8], [167.6, 68.8],
[159.5, 50.6], [175.0, 82.5], [166.8, 57.2], [176.5, 87.8], [170.2, 72.8],
[174.0, 54.5], [173.0, 59.8], [179.9, 67.3], [170.5, 67.8], [160.0, 47.0],
[154.4, 46.2], [162.0, 55.0], [176.5, 83.0], [160.0, 54.4], [152.0, 45.8],
[162.1, 53.6], [170.0, 73.2], [160.2, 52.1], [161.3, 67.9], [166.4, 56.6],
[168.9, 62.3], [163.8, 58.5], [167.6, 54.5], [160.0, 50.2], [161.3, 60.3],
[167.6, 58.3], [165.1, 56.2], [160.0, 50.2], [170.0, 72.9], [157.5, 59.8],
[167.6, 61.0], [160.7, 69.1], [163.2, 55.9], [152.4, 46.5], [157.5, 54.3],
[168.3, 54.8], [180.3, 60.7], [165.5, 60.0], [165.0, 62.0], [164.5, 60.3],
[156.0, 52.7], [160.0, 74.3], [163.0, 62.0], [165.7, 73.1], [161.0, 80.0],
[162.0, 54.7], [166.0, 53.2], [174.0, 75.7], [172.7, 61.1], [167.6, 55.7],
[151.1, 48.7], [164.5, 52.3], [163.5, 50.0], [152.0, 59.3], [169.0, 62.5],
[164.0, 55.7], [161.2, 54.8], [155.0, 45.9], [170.0, 70.6], [176.2, 67.2],
[170.0, 69.4], [162.5, 58.2], [170.3, 64.8], [164.1, 71.6], [169.5, 52.8],
[163.2, 59.8], [154.5, 49.0], [159.8, 50.0], [173.2, 69.2], [170.0, 55.9],
[161.4, 63.4], [169.0, 58.2], [166.2, 58.6], [159.4, 45.7], [162.5, 52.2],
[159.0, 48.6], [162.8, 57.8], [159.0, 55.6], [179.8, 66.8], [162.9, 59.4],
[161.0, 53.6], [151.1, 73.2], [168.2, 53.4], [168.9, 69.0], [173.2, 58.4],
[171.8, 56.2], [178.0, 70.6], [164.3, 59.8], [163.0, 72.0], [168.5, 65.2],
[166.8, 56.6], [172.7, 105.2], [163.5, 51.8], [169.4, 63.4], [167.8, 59.0],
[159.5, 47.6], [167.6, 63.0], [161.2, 55.2], [160.0, 45.0], [163.2, 54.0],
[162.2, 50.2], [161.3, 60.2], [149.5, 44.8], [157.5, 58.8], [163.2, 56.4],
[172.7, 62.0], [155.0, 49.2], [156.5, 67.2], [164.0, 53.8], [160.9, 54.4],
[162.8, 58.0], [167.0, 59.8], [160.0, 54.8], [160.0, 43.2], [168.9, 60.5],
[158.2, 46.4], [156.0, 64.4], [160.0, 48.8], [167.1, 62.2], [158.0, 55.5],
[167.6, 57.8], [156.0, 54.6], [162.1, 59.2], [173.4, 52.7], [159.8, 53.2],
[170.5, 64.5], [159.2, 51.8], [157.5, 56.0], [161.3, 63.6], [162.6, 63.2],
[160.0, 59.5], [168.9, 56.8], [165.1, 64.1], [162.6, 50.0], [165.1, 72.3],
[166.4, 55.0], [160.0, 55.9], [152.4, 60.4], [170.2, 69.1], [162.6, 84.5],
[170.2, 55.9], [158.8, 55.5], [172.7, 69.5], [167.6, 76.4], [162.6, 61.4],
[167.6, 65.9], [156.2, 58.6], [175.2, 66.8], [172.1, 56.6], [162.6, 58.6],
[160.0, 55.9], [165.1, 59.1], [182.9, 81.8], [166.4, 70.7], [165.1, 56.8],
[177.8, 60.0], [165.1, 58.2], [175.3, 72.7], [154.9, 54.1], [158.8, 49.1],
[172.7, 75.9], [168.9, 55.0], [161.3, 57.3], [167.6, 55.0], [165.1, 65.5],
[175.3, 65.5], [157.5, 48.6], [163.8, 58.6], [167.6, 63.6], [165.1, 55.2],
[165.1, 62.7], [168.9, 56.6], [162.6, 53.9], [164.5, 63.2], [176.5, 73.6],
[168.9, 62.0], [175.3, 63.6], [159.4, 53.2], [160.0, 53.4], [170.2, 55.0],
[162.6, 70.5], [167.6, 54.5], [162.6, 54.5], [160.7, 55.9], [160.0, 59.0],
[157.5, 63.6], [162.6, 54.5], [152.4, 47.3], [170.2, 67.7], [165.1, 80.9],
[172.7, 70.5], [165.1, 60.9], [170.2, 63.6], [170.2, 54.5], [170.2, 59.1],
[161.3, 70.5], [167.6, 52.7], [167.6, 62.7], [165.1, 86.3], [162.6, 66.4],
[152.4, 67.3], [168.9, 63.0], [170.2, 73.6], [175.2, 62.3], [175.2, 57.7],
[160.0, 55.4], [165.1, 104.1], [174.0, 55.5], [170.2, 77.3], [160.0, 80.5],
[167.6, 64.5], [167.6, 72.3], [167.6, 61.4], [154.9, 58.2], [162.6, 81.8],
[175.3, 63.6], [171.4, 53.4], [157.5, 54.5], [165.1, 53.6], [160.0, 60.0],
[174.0, 73.6], [162.6, 61.4], [174.0, 55.5], [162.6, 63.6], [161.3, 60.9],
[156.2, 60.0], [149.9, 46.8], [169.5, 57.3], [160.0, 64.1], [175.3, 63.6],
[169.5, 67.3], [160.0, 75.5], [172.7, 68.2], [162.6, 61.4], [157.5, 76.8],
[176.5, 71.8], [164.4, 55.5], [160.7, 48.6], [174.0, 66.4], [163.8, 67.3]
];
// 创建x轴的比例尺
var xScale = d3.scale.linear()
.domain([140, 190])
.range([0, width - padding.left - padding.right]);
// 创建y轴的比例尺
var yScale = d3.scale.linear()
.domain([40, 120])
.range([height - padding.top - padding.bottom, 0]);
// 创建x轴
var xAxis = d3.svg.axis()
.scale(xScale)
.orient('bottom');
// 创建y轴
var yAxis = d3.svg.axis()
.scale(yScale)
.orient('left');
// 把x轴应用到对应的SVG元素上
main.append('g')
.attr('class', 'axis')
.attr('transform', 'translate(0,' + (height - padding.top - padding.bottom) + ')')
.call(xAxis);
// 把y轴应用到对应的SVG元素上
main.append('g')
.attr('class', 'axis')
.call(yAxis);
同折线图的坐标轴的实现是相同的，先用d3.scale.linear()创建比例尺，再用d3.svg.axis()创建坐标轴并且设置对应的比例尺，最后添加SVG元素并“绑定”坐标轴到其上，就可以看到完成以后的坐标轴。注意这里需要对移动SVG元素，使它们在视觉上组装成一个坐标系（但实际上它们在位置上是零散的，并没有很强的关系）。
散点的实现
在图表中一般点都是通过画圆来实现的，当圆的半径足够小的时候，它就是点。
// 添加散点
main.selectAll('.point')
.data(dataset)
.enter()
.append('circle')
.attr('class', 'point')
.attr('cx', function(d) {
return xScale(d[0]);
})
.attr('cy', function(d) {
return yScale(d[1]);
})
.attr('r', 5);
与折线图添加点的方式是一样的。在main元素中选择到所有的圆先“占位”（因为此时选择到的是一个空的集合，只是这个集合代表main中所有的圆），然后绑定dataset到此集合上，通过enter()和append()搭配使用添加新的circle元素直到集合元素个数与dataset子元素个数相同为止。用比例尺计算出各圆的坐标并对其相关属性进行赋值，就完成了点的添加。因为散点图的点有点多，为了图表更加美观，给圆设置一下样式。
.point {
fill: #2ec7c9;
fill-opacity: 0.5;
}
最后，散点图长这样。
气泡图
坐标轴的实现
因为只有模拟的数据结构不同，实现原理都是类似的，这里就不再赘述，直接上代码。
// 模拟数据
var dataset = [
{ x: 69, y: 45, weight: 5 },{ x: 30, y: 37, weight: 10 },
{ x: 43, y: 10, weight: 23 },{ x: 54, y: 48, weight: 41 },
{ x: 18, y: 18, weight: 41 },{ x: 88, y: 21, weight: 32 },
{ x: 45, y: 48, weight: 12 },{ x: 14, y: 32, weight: 9 },
{ x: 78, y: 18, weight: 16 },{ x: 13, y: 45, weight: 32 }
];
// 添加x轴和y轴
var xScale = d3.scale.linear()
.domain([0, 100])
.range([0, width - padding.left - padding.right]);
var yScale = d3.scale.linear()
.domain([0, 50])
.range([height - padding.top - padding.bottom, 0]);
var xAxis = d3.svg.axis()
.scale(xScale)
.orient('bottom');
var yAxis = d3.svg.axis()
.scale(yScale)
.orient('left');
气泡的实现
// 添加气泡
main.selectAll('.bubble')
.data(dataset)
.enter()
.append('circle')
.attr('class', 'bubble')
.attr('cx', function(d) {
return xScale(d.x);
})
.attr('cy', function(d) {
return yScale(d.y);
})
.attr('r', function(d) {
return d.weight;
});
最后的气泡图是长这样的。
总结
以上就是利用D3.js实现散点图和气泡图的全部内容，希望这篇文章对大家的学习和工作能有所帮助。小编还会陆续更新关于D3.js的文章，请大家继续关注脚本之家，如果有疑问大家可以留言交流。 |
发表于 2018-12-25 04:30:35
