英文: Anton Shaleynikov 译文:葡萄城控件
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当前,数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分。不同网络系统中产生的数据,都需要经过适当的可视化处理,以便更好的呈现给用户读取和分析。
对任何一个组织来说,如果能够充分的获取数据、可视化数据和分析数据,那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因,以便据此做出正确的决定。
对于前端开发人员来说,如果能够掌握交互式网页中的数据可视化技术,则是一项很棒的技能。当然,通过一些 JavaScript 的图表库也会使前端的数据可视化变得更加容易。使用这些库,开发者可以在无需考虑不同的语法所带来的编程难题的情况下,轻松实现将数据转化为易于理解的图表。
下面是挑选出的 9 个 JavaScript 图表库:
Chart.js
Chartist
FlexChart
Echarts
NVD3
C3.js
TauCharts
ReCharts
Flot
Chart.js
Chart.js 是一种简洁、用户友好的图表库,同时也是基于 HTML5 的 JavaScript 库,用于创建动画、交互式和可自定义的图表和图形。
借助 Chart.js,用户可以轻松直观地查看混合图表类型。默认情况下,也可以使用 Chart.js 创建响应式网页。
Chart.js 库允许用户快速创建可视化数据。Chart.js 易于设置,对初学者十分友好。使用 Chart.js 则不必考虑浏览器的兼容性问题,因为 Chart.js 支持旧浏览器。
使用 npm 安装 Chart.js:
npm install chart.js –save
Chart.js 绘制雷达图的代码示例:
constctx=document.getElementById("myChart");
constoptions={
scale:{
// Hides the scale
}
};
constdata={
labels:['Running','Swimming','Eating','Cycling'],
datasets:[
{
data:[-10,-5,-3,-15],
label:"two",
borderColor:'#ffc63b'
},
{
data:[10,5,3,10],
label:"three",
borderColor:'#1d9a58'
},
{
data:[18,10,4,2],
label:"one",
borderColor:'#d8463c'
},
]
}
constmyRadarChart=newChart(ctx,{
data:data,
type:'radar',
options:options
});
Chartist
Chartist 库很适合于创建美观、响应能力强、阅读友好的图表。Chartist 使用 SVG 来呈现图表。
Chartist 还提供了使用 CSS 媒体查询和创意动画来自定义图表的能力。用户使用 Chartist 在图表设计中实现自己的所有创意。
Chartist 易于配置,也易于使用 Sass 进行定制。但是,它不支持旧浏览器。
使用 Chartist,可以通过 CSS 的样式来美化你的 SVG,用户完全可以现实自己所想的所有图表样式。
使用 npm 安装 Chartist:
npm install chartist –save
Chartist 创建具有自定义标签的饼图的代码示例:
vardata={
labels:['Bananas','Apples','Grapes'],
series:[20,15,40]
};
varoptions={
labelInterpolationFnc:function(value){
returnvalue[]
}
};
varresponsiveOptions=[
['screen and (min-width: 640px)',{
chartPadding:30,
labelOffset:130,
labelDirection:'explode',
labelInterpolationFnc:function(value){
returnvalue;
}
}],
['screen and (min-width: 1024px)',{
labelOffset:80,
chartPadding:20
}]
];
newChartist.Pie('.ct-chart',data,options,responsiveOptions);
FlexChart
FlexChart 是高性能的图表工具。使用 FlexChart,可轻松的将表格数据可视化为业务图表。FlexChart 不但支持常见的图表类型,如折线图、饼状图、面积图等,还支持气泡图、K线图、条形图、漏斗图等高级图表类型。
FlexChart 的使用也十分简单,FlexChart 图表将所有与数据有关的任务都委托给 CollectionView 类,只需操作 CollectionView 类,就能实现过滤、排序和分组数据等功能。
FlexChart 包含的图表元素也比较全面,如图表图例、图表标题、图表页脚、数轴、图表 series 和标签等,用户也可以为图表添加自定义的元素,如平均线和趋势线等。
FlexChart 本质上是一种交互式的图表,不论是数据进行任何的更改,都会自动反应在图表上,如图表曲线随数据放大缩小、过滤、钻取、动画等。
查看 FlexChart 的中文学习指南和旭日图Demo。
FlexChart 绘制柱状图的代码示例:
onload=function(){
// wrap data in a CollectionView so the grid and chart
// get notifications
vardata=newwijmo.collections.CollectionView(getData());
// create the chart
vartheChart=newwijmo.chart.FlexChart('#theChart',{
itemsSource:data,
bindingX:'country',
series:[
{binding:'sales',name:'Sales'},
{binding:'expenses',name:'Expenses'},
{binding:'downloads',name:'Downloads'}
]
})
// create a grid to show the data
vartheGrid=newwijmo.grid.FlexGrid('#theGrid',{
itemsSource:data
})
// create some random data
functiongetData(){
varcountries='US,Germany,UK,Japan,Italy,Greece'.split(','),
data=[];
for(vari=;i){
data.push({
country:countries[i],
sales:Math.random()*10000,
expenses:Math.random()*5000,
downloads:Math.round(Math.random()*20000),
});
}
returndata;
}
}
Echarts
Echarts 是网页的数据可视化方面的一个非常有用的库。使用 Echarts,开发者可以创建直观的、可自定义的交互式图表,让数据的展示和分析变得十分容易。
由于 Echarts 是用普通的 JavaScript 编写的,所以 Echarts 不存在其它图表库存在的无法无缝迁移的问题。
同时,Echarts 也提供了很多官方文档供用户查看。
使用 npm 可以很容易的完成 Echarts 的安装:
npm install echarts –save
Echarts 绘制散点图代码示例:
vardom=document.getElementById("container");
varmyChart=echarts.init(dom);
varapp={};
option=null;
option={
title:{
text:'Large-scale scatterplot'
},
tooltip:{
trigger:'axis',
showDelay:,
axisPointer:{
show:true,
type:'cross',
lineStyle:{
type:'dashed',
width:1
}
},
zlevel:1
},
legend:{
data:['sin','cos']
},
toolbox:{
show:true,
feature:{
mark:{show:true},
dataZoom:{show:true},
dataView:{show:true,readOnly:false},
restore:{show:true},
saveAsImage:{show:true}
}
},
xAxis:[
{
type:'value',
scale:true
}
],
yAxis:[
{
type:'value',
scale:true
}
],
series:[
{
name:'sin',
type:'scatter',
large:true,
symbolSize:3,
data:(function(){
vard=[];
varlen=10000;
varx=;
while(len--){
x=(Math.random()*10).toFixed(3)-;
d.push([
x,
//Math.random() * 10
(Math.sin(x)-x *(len%2?0.1: -0.1)*Math.random()).toFixed(3)-
]);
}
//console.log(d)
returnd;
})()
},
{
name:'cos',
type:'scatter',
large:true,
symbolSize:2,
data:(function(){
vard=[];
varlen=20000;
varx=;
while(len--){
x=(Math.random()*10).toFixed(3)-;
d.push([
x,
//Math.random() * 10
(Math.cos(x)-x *(len%2?0.1: -0.1)*Math.random()).toFixed(3)-
]);
}
//console.log(d)
returnd;
})()
}
]
};
;
if(option&&typeofoption==="object"){
myChart.setOption(option,true);
}
NVD3
NVD3 是由 Mike Bostock 撰写的基于 D3 的 JavaScript 库。NVD3 允许用户在 Web 应用程序中创建美观的、可复用的图表。
NVD3 具有很强大的图表功能,能够很方便的创建箱形图、旭日形和烛台图等。如果用户想在 JavaScript 图表库中用到大量的能力,推荐试用 NVD3
NVD3 图表库的速度有时可能会成为一个问题,与 Fastdom 安装配合使用,速度会更快。
NVD3 绘制简单的折线图代码示例:
/*These lines are all chart setup. Pick and choose which chart features you want to utilize. */
nv.addGraph(function(){
.margin({left:100})//Adjust chart margins to give the x-axis some breathing room.
.useInteractiveGuideline(true)//We want nice looking tooltips and a guideline!
.transitionDuration(350)//how fast do you want the lines to transition?
.showLegend(true)//Show the legend, allowing users to turn on/off line series.
.showYAxis(true)//Show the y-axis
.showXAxis(true)//Show the x-axis
;
chart.xAxis//Chart x-axis settings
.axisLabel('Time (ms)')
.tickFormat(d3.format(',r'));
chart.yAxis//Chart y-axis settings
.axisLabel('Voltage (v)')
.tickFormat(d3.format('.02f'));
/* Done setting the chart up? Time to render it!*/
varmyData=sinAndCos();//You need data...
d3.select('#chart svg')//Select the element you want to render the chart in.
.datum(myData)//Populate the element with chart data...
.call(chart);//Finally, render the chart!
//Update the chart when window resizes.
returnchart;
});
/**************************************
* Simple test data generator
*/
functionsinAndCos(){
varsin=[],sin2=[],
cos=[];
//Data is represented as an array of pairs.
for(vari=;i){
sin.push({x:i,y:Math.sin(i/10)});
sin2.push({x:i,y:Math.sin(i/10)*0.25+0.5});
cos.push({x:i,y:.5*Math.cos(i/10)});
}
//Line chart data should be sent as an array of series objects.
return[
{
values:sin,//values - represents the array of data points
key:'Sine Wave',//key - the name of the series.
color:'#ff7f0e'//color - optional: choose your own line color.
},
{
values:cos,
key:'Cosine Wave',
color:'#2ca02c'
},
{
values:sin2,
key:'Another sine wave',
color:'#7777ff',
area:true//area - set to true if you want this line to turn into a filled area chart.
}
];
}
C3.js
与 TauCharts 相同,C3.js 也是一个非常有效的基于 D3 的图表可视化库。另外,C3.js 允许用户创建可定制的具有个人风格的类。
C3.js 看起来是个比较难的库,但是一旦掌握了 C3.js 技巧,就能得心应手的使用了。
有了 C3.js 图表库,即使在第一次渲染之后,用户也可以通过创建回调来更新图表。C3.js 也允许用户为自己的 Web 应用程序创建可复用的图表,从而减少工作量。
使用 npm 安装 C3.js 图表库:
npm install c3
C3.js 绘制组合图的代码示例:
varchart=c3.generate({
data:{
columns:[
['data1',30,20,50,40,60,50],
['data2',200,130,90,240,130,220],
['data3',300,200,160,400,250,250],
['data4',200,130,90,240,130,220],
['data5',130,120,150,140,160,150],
['data6',90,70,20,50,60,120],
],
type:'bar',
types:{
data3:'spline',
data4:'line',
data6:'area',
},
groups:[
['data1','data2']
]
}
});
TauCharts
TauCharts 是最灵活的 JavaScript 图表库之一。它是基于 D3 创建的,是一个以数据为中心的 JavaScript 图表库,可以改进数据可视化的效果。
TauCharts 十分灵活,访问其 API 也十分轻松。TauCharts 为用户提供了无缝映射和可视化的数据,使用 TauCharts 能够设计出十分美观的数据界面。同时,TauCharts 也和易于学习。
通过 npm 安装 TauCharts:
npm install taucharts
TauCharts 绘制水平线的代码示例:
vardefData=[
{"team":"d","cycleTime":1,"effort":1,"count":1,"priority":"low"},{
"team":"d",
"cycleTime":2,
"effort":2,
"count":5,
"priority":"low"
},{"team":"d","cycleTime":3,"effort":3,"count":8,"priority":"medium"},{
"team":"d",
"cycleTime":4,
"effort":4,
"count":3,
"priority":"high"
},{"team":"l","cycleTime":2,"effort":1,"count":1,"priority":"low"},{
"team":"l",
"cycleTime":3,
"effort":2,
"count":5,
"priority":"low"
},{"team":"l","cycleTime":4,"effort":3,"count":8,"priority":"medium"},{
"team":"l",
"cycleTime":5,
"effort":4,
"count":3,
"priority":"high"
},
{"team":"k","cycleTime":2,"effort":4,"count":1,"priority":"low"},{
"team":"k",
"cycleTime":3,
"effort":5,
"count":5,
"priority":"low"
},{"team":"k","cycleTime":4,"effort":6,"count":8,"priority":"medium"},{
"team":"k",
"cycleTime":5,
"effort":8,
"count":3,
"priority":"high"
}];
varchart=newtauCharts.Chart({
data:defData,
type:'horizontalBar',
x:'effort',
y:'team',
color:'priority'
});
chart.renderTo('#bar');
Recharts
ReCharts 是一个使用 React 构建的,基于 D3 的图表库。
使用 ReCharts,用户可以在 React Web 应用程序中无缝地编写图表。
Recharts 非常轻巧,并使用 SVG 元素来创建很奇特的图表。
使用 npm 安装 Recharts:
npm install recharts
Recharts 没有冗长的文档,它很直接。当你遇到困难时,使用 Recharts 可以很容易找到解决方案。
Recharts 创建自定义内容树图的代码示例:
const{Treemap}=Recharts;
constdata=[
{
name:'axis',
children:[
{name:'Axes',size:1302},
{name:'Axis',size:24593},
{name:'AxisGridLine',size:652},
{name:'AxisLabel',size:636},
{name:'CartesianAxes',size:6703},
],
},
{
name:'controls',
children:[
{name:'AnchorControl',size:2138},
{name:'ClickControl',size:3824},
{name:'Control',size:1353},
{name:'ControlList',size:4665},
{name:'DragControl',size:2649},
{name:'ExpandControl',size:2832},
{name:'HoverControl',size:4896},
{name:'IControl',size:763},
{name:'PanZoomControl',size:5222},
{name:'SelectionControl',size:7862},
{name:'TooltipControl',size:8435},
],
},
{
name:'data',
children:[
{name:'Data',size:20544},
{name:'DataList',size:19788},
{name:'DataSprite',size:10349},
{name:'EdgeSprite',size:3301},
{name:'NodeSprite',size:19382},
{
name:'render',
children:[
{name:'ArrowType',size:698},
{name:'EdgeRenderer',size:5569},
{name:'IRenderer',size:353},
{name:'ShapeRenderer',size:2247},
],
},
{name:'ScaleBinding',size:11275},
{name:'Tree',size:7147},
{name:'TreeBuilder',size:9930},
],
},
{
name:'layout',
children:[
{name:'AxisLayout',size:6725},
{name:'BundledEdgeRouter',size:3727},
{name:'CircleLayout',size:9317},
{name:'CirclePackingLayout',size:12003},
{name:'DendrogramLayout',size:4853},
{name:'ForceDirectedLayout',size:8411},
{name:'IcicleTreeLayout',size:4864},
{name:'IndentedTreeLayout',size:3174},
{name:'Layout',size:7881},
{name:'NodeLinkTreeLayout',size:12870},
{name:'PieLayout',size:2728},
{name:'RadialTreeLayout',size:12348},
{name:'RandomLayout',size:870},
{name:'StackedAreaLayout',size:9121},
{name:'TreeMapLayout',size:9191},
],
},
{name:'Operator',size:2490},
{name:'OperatorList',size:5248},
{name:'OperatorSequence',size:4190},
{name:'OperatorSwitch',size:2581},
{name:'SortOperator',size:2023},
],
}
];
constCOLORS=['#8889DD','#9597E4','#8DC77B','#A5D297','#E2CF45','#F8C12D'];
constCustomizedContent=React.createClass({
render(){
const{root,depth,x,y,width,height,index,payload,colors,rank,name}=this.props;
return(
rect
x={x}
y={y}
width={width}
height={height}
style={{
fill:depth,
stroke:'#fff',
strokeWidth:2/(depth+1e-10),
strokeOpacity:1/(depth+1e-10),
}}
{
depth===1?
text
x={x+width/2}
y={y+height/2+7}
textAnchor="middle"
fill="#fff"
fontSize={14}
{name}
:null
}
{
depth===1?
text
x={x+4}
y={y+18}
fill="#fff"
fontSize={16}
fillOpacity={0.9}
{index+1}
:null
}
);
}
});
constSimpleTreemap=React.createClass({
render(){
return(
Treemap
width={400}
height={200}
data={data}
dataKey="size"
ratio={4/3}
stroke="#fff"
fill="#8884d8"
content={}
);
}
})
ReactDOM.render(
,
document.getElementById('container')
);
Flot
目前,jQuery 已经成为 Web 开发人员非常重要的工具。有了 Flot.js,前端设计也变得更加容易。
Flot.js 是 JavaScript 库中较为古老的图表库之一。尽管如此,Flot.js 也不会因为绘制折线图、饼图、条形图、面积图、甚至堆叠图表而降低其性能。
Flot.js 有一个很完善的文档。当用户遇到困难时,可以很容易地找到解决办法。Flot.js 也支持旧版本的浏览器。
可以选择不使用 npm 来安装 Flot.js,而是在 HTML5 中包含 jQuery 和 JavaScript 文件。
Flot.js 的基本用法代码示例:
$(function(){
vard1=[];
for(vari=;i)
d1.push([i,Math.sin(i)]);
vard2=[[,3],[4,8],[8,5],[9,13]];
// a null signifies separate line segments
vard3=[[,12],[7,12],null,[7,2.5],[12,2.5]];
$.plot($("#placeholder"),[d1,d2,d3]);
});
总结
以上介绍的 JavaScript 库都是高质量的图表库。但是在学习这些库的过程中,可能会因为学习曲线陡峭或是缺乏学习资料而遇到困难,一种很好的方案是将这些库结合起来使用。最后也欢迎大家补充更多的 JavaScript 图表库。
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