実際のデータ: 高度なデータ視覚化手法と例
基本
まず、D3.js ライブラリをインポートし、グラフを配置するためのキャンバスを準備するための HTML ファイルが必要です。
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Getting Started with D3.js Example</title> <script src="https://d3js.org/d3.v7.min.js"></script> </head> <body> <svg width="500" height="500"></svg> </body> </html>
単純な折れ線グラフを作成する
// Assume we have the following data var data = [4, 8, 15, 16, 23, 42]; // Create an SVG canvas var svg = d3.select("svg"), margin = {top: 20, right: 20, bottom: 30, left: 50}, width = +svg.attr("width") - margin.left - margin.right, height = +svg.attr("height") - margin.top - margin.bottom; // Create x and y scales var x = d3.scaleLinear() .domain(d3.extent(data, d => d)) .range([0, width]); var y = d3.scaleLinear() .domain([0, d3.max(data)]) .range([height, 0]); // Create the x and y axes var xAxis = d3.axisBottom(x), yAxis = d3.axisLeft(y); // Add axis svg.append("g") .attr("transform", "translate(0," + height + ")") .call(xAxis); svg.append("g") .call(yAxis); // Draw the polyline var line = d3.line() .x(d => x(d)) .y(d => y(d)); svg.append("path") .datum(data) .attr("class", "line") .attr("d", line);
棒グラフの作成
// Suppose we have the following data var data = [4, 8, 15, 16, 23, 42]; // Creating the SVG canvas and scale var svg = d3.select("svg").attr("width", 500).attr("height", 500); var margin = {top: 20, right: 20, bottom: 30, left: 40}; var width = +svg.attr("width") - margin.left - margin.right; var height = +svg.attr("height") - margin.top - margin.bottom; var x = d3.scaleBand().rangeRound([0, width]).padding(0.1); var y = d3.scaleLinear().rangeRound([height, 0]); // Mapping data to scale x.domain(data.map(function(d) { return d; })); y.domain([0, d3.max(data)]); // Creating an SVG g Element var g = svg.append("g") .attr("transform", "translate(" + margin.left + "," + margin.top + ")"); // Adding x and y axes g.append("g") .attr("transform", "translate(0," + height + ")") .call(d3.axisBottom(x)); g.append("g") .call(d3.axisLeft(y)); // Draw a bar chart g.selectAll(".bar") .data(data) .enter().append("rect") .attr("class", "bar") .attr("x", function(d) { return x(d); }) .attr("y", function(d) { return y(d); }) .attr("width", x.bandwidth()) .attr("height", function(d) { return height - y(d); });
円グラフを作成する
// Suppose we have the following data var data = [4, 8, 15, 16, 23, 42]; // Creating the SVG canvas and scale var svg = d3.select("svg").attr("width", 500).attr("height", 500); var radius = Math.min(svg.attr("width"), svg.attr("height")) / 2; // Creating an arc scale var arc = d3.arc().outerRadius(radius).innerRadius(0); var pie = d3.pie().value(function(d) { return d; }); // Draw a pie chart var g = svg.append("g") .attr("transform", "translate(" + radius + "," + radius + ")"); var arcs = g.selectAll("arc") .data(pie(data)) .enter().append("g") .attr("class", "arc"); arcs.append("path") .attr("d", arc) .attr("fill", function(d, i) { return d3.schemeCategory10[i]; }); arcs.append("text") .attr("transform", function(d) { return "translate(" + arc.centroid(d) + ")"; }) .attr("dy", ".35em") .text(function(d) { return d.data; });
インタラクティブ性とアニメーション
インタラクティブ性の例: 棒グラフにホバー効果を追加する
// Assuming that the bar chart base code already exists // ... // Add hover effects g.selectAll(".bar") .on("mouseover", function(event, d) { d3.select(this) .transition() .duration(200) .attr("fill", "orange"); // Mouseover color change // Show Data Tips var tooltip = g.append("text") .attr("class", "tooltip") .attr("x", x(d) + x.bandwidth() / 2) .attr("y", y(d) - 10) .text(d); }) .on("mouseout", function(event, d) { d3.select(this) .transition() .duration(200) .attr("fill", "steelblue"); // Restore original color // Remove data tips g.selectAll(".tooltip").remove(); });
アニメーションの例: スムーズな遷移折れ線グラフのデータ更新
// Assume that there is already a line chart basic code // ... // Update data var newData = [8, 15, 16, 23, 42, 45]; // Update scale domain x.domain(d3.extent(newData)); y.domain([0, d3.max(newData)]); // Update axis g.select(".axis--x").transition().duration(750).call(xAxis); g.select(".axis--y").transition().duration(750).call(yAxis); // Update path var path = g.select(".line"); path.datum(newData).transition().duration(750).attr("d", line);
複雑なグラフ: 力指向グラフ
力指向グラフはノードとエッジ間の関係を示し、ネットワークやソーシャル グラフなどのデータを視覚化するのに非常に適しています。
// Assume we have data on nodes and edges var nodes = [{id: "A"}, {id: "B"}, {id: "C"}]; var links = [{source: nodes[0], target: nodes[1]}, {source: nodes[1], target: nodes[2]}]; // Creating the SVG Canvas var svg = d3.select("svg"), width = +svg.attr("width"), height = +svg.attr("height"); // Creating a Force Simulation var simulation = d3.forceSimulation(nodes) .force("link", d3.forceLink(links).id(function(d) { return d.id; })) .force("charge", d3.forceManyBody()) .force("center", d3.forceCenter(width / 2, height / 2)); // Creating links and nodes var link = svg.append("g") .attr("stroke", "#999") .attr("stroke-opacity", 0.6) .selectAll("line") .data(links) .join("line") .attr("stroke-width", 2); var node = svg.append("g") .attr("stroke", "#fff") .attr("stroke-width", 1.5) .selectAll("circle") .data(nodes) .join("circle") .attr("r", 5) .call(d3.drag() .on("start", dragstarted) .on("drag", dragged) .on("end", dragended)); node.append("title") .text(function(d) { return d.id; }); simulation.on("tick", ticked); function ticked() { link .attr("x1", function(d) { return d.source.x; }) .attr("y1", function(d) { return d.source.y; }) .attr("x2", function(d) { return d.target.x; }) .attr("y2", function(d) { return d.target.y; }); node .attr("cx", function(d) { return d.x; }) .attr("cy", function(d) { return d.y; }); } // Drag event handling function function dragstarted(event, d) { if (!event.active) simulation.alphaTarget(0.3).restart(); d.fx = d.x; d.fy = d.y; } function dragged(event, d) { d.fx = event.x; d.fy = event.y; } function dragended(event, d) { if (!event.active) simulation.alphaTarget(0); d.fx = null; d.fy = null; }
地図の視覚化
D3.js は、GeoJSON などの地理データ形式を操作して、インタラクティブなマップを作成できます。これには、国、州、都市の境界などが含まれます。
基本的な手順:
マップ データのロード: D3 の d3.json または d3.geoJson を使用して GeoJSON データをロードします。
縮尺の作成: メルカトル図法やアルバース USA などの地理投影法と縮尺を定義します。
データのバインドと描画: GeoJSON データを SVG パス要素にバインドし、射影を適用します。
インタラクションの追加: ホバー効果、クリック イベントなど
d3.json("world.geojson").then(function(geoData) { var svg = d3.select("svg"), projection = d3.geoMercator().scale(130).translate([400, 250]), path = d3.geoPath().projection(projection); svg.selectAll("path") .data(geoData.features) .enter().append("path") .attr("d", path) .attr("fill", "#ccc") .attr("stroke", "#fff"); });
データバインディングと動的更新
基本的な手順:
データ バインディングの初期化: data() メソッドを使用して、データを DOM 要素にバインドします。
モードに入る、更新、終了: 新しいデータを処理し、既存のデータを更新し、不要なデータを削除します。
動的更新: データの変更を監視し、バインドとレンダリングのプロセスを再実行します。
var svg = d3.select("svg"), data = [4, 8, 15, 16, 23, 42]; // Initialize the bar chart var bars = svg.selectAll("rect").data(data); bars.enter().append("rect") .attr("x", function(d, i) { return i * 50; }) .attr("y", function(d) { return 300 - d; }) .attr("width", 40) .attr("height", function(d) { return d; }); // Dynamic Updates setInterval(function() { data = data.map(function(d) { return Math.max(0, Math.random() * 50); }); bars.data(data) .transition() .duration(500) .attr("y", function(d) { return 300 - d; }) .attr("height", function(d) { return d; }); }, 2000);
複雑なチャートと高度なテクニック
高度なテクニック:
D3 コンポーネント ライブラリを使用する: D3fc のようなライブラリは、複雑なグラフの作成を簡素化する高度なグラフ コンポーネントを提供します。
アニメーションとトランジション: スムーズなアニメーション効果を作成するには、transition() メソッドを使用します。
インタラクティブ性: クリックとホバー イベントを追加し、ブラシとズーム機能を使用してユーザー エクスペリエンスを向上させます。
パフォーマンスの最適化: selectAll()、data()、enter()、exit() を合理的に使用して DOM 操作を減らし、requestAnimationFrame() を使用してアニメーションのパフォーマンスを最適化します。
以上が実際のデータ: 高度なデータ視覚化手法と例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

Web開発におけるJavaScriptの主な用途には、クライアントの相互作用、フォーム検証、非同期通信が含まれます。 1)DOM操作による動的なコンテンツの更新とユーザーインタラクション。 2)ユーザーエクスペリエンスを改善するためにデータを提出する前に、クライアントの検証が実行されます。 3)サーバーとのリフレッシュレス通信は、AJAXテクノロジーを通じて達成されます。

現実世界でのJavaScriptのアプリケーションには、フロントエンドとバックエンドの開発が含まれます。 1)DOM操作とイベント処理を含むTODOリストアプリケーションを構築して、フロントエンドアプリケーションを表示します。 2)node.jsを介してRestfulapiを構築し、バックエンドアプリケーションをデモンストレーションします。

JavaScriptエンジンが内部的にどのように機能するかを理解することは、開発者にとってより効率的なコードの作成とパフォーマンスのボトルネックと最適化戦略の理解に役立つためです。 1)エンジンのワークフローには、3つの段階が含まれます。解析、コンパイル、実行。 2)実行プロセス中、エンジンはインラインキャッシュや非表示クラスなどの動的最適化を実行します。 3)ベストプラクティスには、グローバル変数の避け、ループの最適化、constとletsの使用、閉鎖の過度の使用の回避が含まれます。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

開発環境におけるPythonとJavaScriptの両方の選択が重要です。 1)Pythonの開発環境には、Pycharm、Jupyternotebook、Anacondaが含まれます。これらは、データサイエンスと迅速なプロトタイピングに適しています。 2)JavaScriptの開発環境には、フロントエンドおよびバックエンド開発に適したnode.js、vscode、およびwebpackが含まれます。プロジェクトのニーズに応じて適切なツールを選択すると、開発効率とプロジェクトの成功率が向上する可能性があります。

CとCは、主に通訳者とJITコンパイラを実装するために使用されるJavaScriptエンジンで重要な役割を果たします。 1)cは、JavaScriptソースコードを解析し、抽象的な構文ツリーを生成するために使用されます。 2)Cは、Bytecodeの生成と実行を担当します。 3)Cは、JITコンパイラを実装し、実行時にホットスポットコードを最適化およびコンパイルし、JavaScriptの実行効率を大幅に改善します。

Pythonはデータサイエンスと自動化により適していますが、JavaScriptはフロントエンドとフルスタックの開発により適しています。 1. Pythonは、データ処理とモデリングのためにNumpyやPandasなどのライブラリを使用して、データサイエンスと機械学習でうまく機能します。 2。Pythonは、自動化とスクリプトにおいて簡潔で効率的です。 3. JavaScriptはフロントエンド開発に不可欠であり、動的なWebページと単一ページアプリケーションの構築に使用されます。 4. JavaScriptは、node.jsを通じてバックエンド開発において役割を果たし、フルスタック開発をサポートします。
