D3 js примеры графиков: Галерея графиков в D3.js — JMS University

Галерея графиков в D3.js — JMS University

Галерея графиков в D3.js представляет собой инструмент для создания визуализации данных.

Работа в ней отнимает больше времени, чем работа в R или Python. Однако, именно галерея графиков в D3.js станет полезным инструментом для прорисовки интерактивных графиков.

Что такое галерея графиков в D3.js? ↑

Создателями галереи D3.j3 являются два друга из Франции – Ян Хольц (аналитик данных) и Конор Хили (дизайнер).

D3.js — это обширная библиотека JavaScript, созданная для управления документами на основе данных. Но здесь не получится просто нажать на функцию, которая построит график. D3.js — это целый набор полезных инструментов для визуализации. В библиотеку входят десятки небольших модулей и каждый из них создан для решения конкретной задачи.

Помимо модулей, которые строят различные фигуры, в галерее есть те модули, которые помогают работать на странице с отдельными элементами, форматированием, загрузкой данных, математическими функциями и масштабированием данных. Галерея отображает огромное количество диаграмм, предоставляя редактируемый и воспроизводимый исходный код.

Проект построен на двух основах:

1. Большая часть анализа имеющихся данных может быть представлена в 20 разных форматах наборов данных.
2. Соответствующая диаграмма определяется в зависимости от контекста и данных.

Метод, предложенный создателями сайта помогает рассмотреть все предполагаемые диаграммы и выбрать самую подходящую. После выбора графика ресурс поможет наилучшим образом его оформить.

Как работать с галереей D3.js? ↑

Прежде всего стоит подыскать подходящий график. На сайте вы найдете некоторые нюансы, которых стоит избегать при построении графика. Для создания графика предлагает выбрать его тип, беря за основу свои данные. Для удобства создатели сайта разместили «дерево решений», помогающее определиться с типом будущего графика. В зависимости от исходных данных (числовые, карты, сеть, категориальные, временные ряды) подбирается тип графика.

«Дерево решений» предоставляет 20 основных форматов с наиболее распространенными наборами данных. График составляется при помощи языка программирования R с воспроизводимым фрагментом кода.

Типы графиков ↑

В галерее собраны следующие типы графиков:

• часть целого;
• поток;
• карта;
• эволюция;
• распределение;
• ранжирование;
• корреляция.

В каждом типе графиков еще от 4 до 7 видов, помогающих создать подходящую визуализацию данных.

Все виды сопровождаются кратким описанием и рекомендациями по использованию.

Особенно полезными являются указанные в каждом разделе распространенные ошибки. Для удобства пользователей создатели сайта собрали все ошибки в отдельный раздел. Каждая из них имеет подробное описание.

Кроме галереи графиков в D3.js в работе с данными поможет каталог, в котором есть не только D3. В нем есть 60 видов графиков и диаграмм для создания визуализации любой сложности.

Представление большого объема данных в виде линейных графиков с D3.js | by Mikhail Shabrikov | factorymn

В этой статье мы разберём несколько приёмов, как сделать обычный линейный график более информативным и интерактивным. Для этого мы будем использовать JavaScript-библиотеку для визуализации данных — D3.js. Возьмём на вооружение хаб открытых данных и визуализируем статистику «динамики средневзвешенных процентных ставок по кредитам, предоставленным юридическим и физическим лицам» для регионов, входящих в состав Центрального федерального округа России. Я прокомментировал фрагменты кода, однако замечу, что человеку не знакомому с базовыми концептами библиотеки D3.js (такими как selection, scale, update pattern, transform, zoom), многие моменты могут показаться не очевидными. Также здесь используется последняя — четвёртая версия библиотеки, имеющая ряд существенных отличий от третьей версии, долгое время бывшей в ходу. Код примеров написан с использованием ES6 синтаксиса, и если вы будете переносить какие-то части кода в ваш проект, работающий в среде не поддерживающей какую-либо из используемых фич, убедитесь, что вы используете транслятор кода в нужную вам версию (скорее всего это будет Babel), либо сделайте это онлайн.

Перед стартом давайте ознакомимся со структурой наших исходных данных:

Каждая строка данных в csv файле это: ID региона (поле regionId), название региона (regionName), дата (date) и значение процентной ставки (percent).

Установив русскую дефолтную локаль, загружаем csv файл с данными с помощью метода d3. csv который получает url ресурса и callback-функцию. После загрузки библиотека распарсит содержимое csv файла и вызовет callback-функцию, передав первым аргументом массив данных.

Непосредственно в функции для отрисовки графика первым делом определяем дефолтные размеры и три шкалы, которые нам понадобятся — шкала оси X, шкала оси Y и цветовая шкала, которую мы будем использовать для задания цвета графикам. Добавляем на страницу и сохраняем в переменную svg DOM-ноду, которая будет являться контейнером для прочих элементов визуализации.

Обновим свойства date и percent каждого элемента нашего массива данных, преобразовав их значения из строки в Date-объект и из строки в число, соответственно. Теперь мы можем задать domain для наших шкал.

Определяем ось X (xAxis) и ось Y (yAxis), добавляем их на страницу. Обратите внимание, мы задали tickSize для оси X равный ширине графика, а для оси Y равный высоте. За счет этого мы получили сетку в области графиков.

Затем отрисовываем непосредственно линии графика. Проделав еще ряд манипуляций с исходным массивом данных, получаем объект (сохранен в переменной regions) в виде: ключи объекта — ID регионов, значения — массив данных (дата/процентная ставка) для данного региона. Таким образом, используя массив ID регионов для привязки данных — .data(regionIds), мы передаем необходимые данные в lineGenerator (функцию, которая вернет нужное значение аргумента d) просто обращаясь к объекту по ключу:

.attr('d', regionId => lineGenerator(regions[regionId]))

Итак, графики построены, и вот здесь-то мы и видим весь масштаб проблемы — графиков очень много, плотность данных высокая, графики перекрываются, и пользователю совершенно не возможно вычленить сколько-нибудь полезной информации из этого клубка линий.

В последующих разделах статьи мы постараемся добавить максимум возможностей для пользователя распутать этот клубок, сделаем график интерактивным, а пока добавим вещь, без которой даже столь несуразный график не имеет смысла — легенду.

Построение графиков в Vue.js с использованием D3.js.

D3.js — библиотека для построения динамической интерактивной визуализации данных, используя SVG, HTML5 и CSS. D3 — сокращение Data-Driven Documents, что в переводе на русский — «документ управляемый данными». Нам предстоит создать компонент Vue.js, который будет динамически отображать данные в виде графика «японских свечей», при этом следует учесть, что как D3.js так и Vue.js выполняют манипуляции элементами DOM и для корректной работы их в связке следует принять решение о распределении обязанностей между ними.

Для реализации проекта нам потребуются: Node.js(opens new window) версии выше 10. Установленный Vue CLI(opens new window).

Создадим проект d3js-project:

Из предложенных вариантов выберем Default (Vue 3 Preview):

В директории src удалим созданные стартовые файлы:

Содержимое src/App.vue

Здесь мы создали компонент App который содержит данные для построения графика в списке fcandlestickData, подключает компонент CandlestickComponent. vue (мы создадим его далее) и передает ему данные: <candlestick-component :data="canlestickData"/>. Данные генерируются в методе updateData который вызывается в при создании компонента в хуке created() а также по нажатию кнопки «Обновить данные».

В директории src/components создадим компонент с именем CandlestickComponent.vue со следующим содержимым:

Проверим, что наши данные генерируются и отображаются корректно:

В браузере открываем localhost:8080 и на странице должен быть отображенa таблица сгенерированных данных:

Нажмите на кнопку «Обновить данные» данные в таблице должны измениться. В дальнейшем все изменения будем выполнять исключительно в файле компонента нашего графика CandlestickComponent.vue.

Теперь можем приступить к созданию графика. Для начала установим D3.js и пакет для отображения осей:

При реализации графика мы должны учесть ряд требований, а именно:

• при изменении данных график должен автоматически быть перерисован с учетом новых данных;
• при изменении размеров графика, он должен автоматически масштабироваться;
• возможность влиять на внешний вид графика через стили CSS.

Используя Vue мы получаем возможность создать шаблон графика в секции <template>, разбив его на логические компоненты, такие как ось абсцисс, ось ординат, поле графика.

Чтобы иметь возможность управлять внешним видом графика через CSS мы создадим соответствующие классы для его элементов. Обилие классов в реальных проектах может привести к конфликтам имен, чего можно избежать, используя инкапсуляцию стилей Vue — scoped или module. Т.к. нам необходимо передавать имена классов в D3.js единственным выбором для нас является module. В теге

Секция template нашего компонента CandlestickComponent.vue будет выглядеть следующим образом:

Секция style:

В секции script импортируем модуль d3 и укажем поля props, которые получает наш компонент. Среди них обязательное поле data с данными для построения нашего графика, размеры нашего компонента и отступы со значениями по умолчанию:

Для того чтобы иметь возможность динамически масштабировать SVG компонент мы задаем ему вычисляемое свойство ViewBox, которое обновляется при изменений свойств ширины и высоты графика. Также создадим вычисляемые свойства для компонентов шкал D3, которые трансформируют реальные значения (domain) в координаты графика (range).

Чтобы построить график «японских свечей» для каждой свечи нам нужно нарисовать 2 вертикальные линии. Одна линия тонкая от минимума до максимума цены — тень свечи. Вторая широкая отражающая разницу цен открытия и закрытия — тело свечи. Кроме того тело свечи изменяет цвет в зависимости от разницы цены открытия и закрытия, при этом цвет и толщину тела свечи зададим в соответствующем стиле CSS.

При использовании режима style module, важно чтобы класс (в данном случае .candlestick__plot) был определен в секции

Далее устанавливаем данные и для каждого элемента данных создаем группу представляющую отдельную свечу join(g) смещая ее по шкале x используя атрибут transform. Внутри каждой группы создаем тень свечи в виде линии со свойствами указанными в классе candlestick__plot__candle_shadow. Далее создаем тело свечи применяя класс candlestick__plot__candle_body_down или candlestick__plot__candle_body_up в соответствии с направлением цены.

Теперь можно запустить наше приложение:

И в браузере должен отобразиться график:

У данного графика есть ряд недостатков — он не обновляется динамически и на нем отсутствуют оси. Чем мы и займемся далее.

Для того чтобы динамически обновлять график нам необходимо отслеживать изменение данных data. И при каждом изменении перерисовывать свечи. Но прежде чем рисовать свечи с новыми данными необходимо удалить старые. Соответственно нам нужно создать дополнительный метод, который бы удалял старые свечи с графика clear() и выполнять его вызов в методе plot() перед вызовом drawCandlesticks():

Для слежения за изменениями данных data создадим хук created(). В нем организуем наблюдение за свойством data и при его изменении вызовем метод plot():

Теперь график динамически обновляет свои значения, что можно проверить нажатием на кнопку «Обновить данные» данные обновятся вместе с графиком. Осталось добавить оси, для чего создадим методы setXAxis(x) и setYAxis(y) и выполним их вызов в методе plot(), не забывая добавить соответствующие классы в секции style. Итоговое содержимое файла CandlestickComponent.vue должно выглядеть следующим образом:

Таким образом, мы создали компонент Vue который позволяет строить динамически обновляемый график, внешний вид которого может быть настроен с помощью стилей CSS. Данный график может быть улучшен путем реализации оси абсцисс d3.scaleBand и динамического изменения ширины тела свечи, добавлением всплывающего поля с данными свечи при наведении на нее мыши, добавлением сетки и т.д. Но данный функционал выходит за рамки данной статьи. Пример реализации на чистом d3.js вы можете посмотреть на сайте Observable(opens new window).

Быстрое построение динамических графиков на D3 с помощью Plottable.js

Свобода D3.js библиотека – это лишь одна из многих, которая позволяет создавать интерактивную графику на странице. В то время как D3, пожалуй, самый популярный из всех, научиться использовать его – непростая задача.

Вот почему Plottable.js такая ценная библиотека. Это бесплатный проект с открытым исходным кодом, созданный на основе D3.js, который позволяет любому создавать интерактивные графы данных с нуля.

Эта библиотека обрабатывает всю грязную работу, поэтому вы можете сосредоточиться на специфике, такой как данные. Plottable генерирует правильный код для размера и положения любого выбранного вами графика.

У каждого графика есть свой Составная часть в Plottable, где вы можете скопировать / вставить код шаблона для самостоятельного восстановления диаграммы. На момент написания этой статьи вы можете выбрать один из 10 стилей графических диаграмм, включая гистограммы, круговые диаграммы, точечные диаграммы и диаграммы площади.

Вы можете перестроить компоненты по отдельности и динамически настраивать их параметры. Таким образом, вы можете легко изменять интерактивные элементы, цвета, анимацию, расположение, размеры и все, что вам нужно.

Читайте также: 9 библиотек Javascript для создания интерактивных диаграмм

Полная библиотека доступна на GitHub если вы хотите просмотреть исходный код и скачать копию.

Но лучший способ учиться – это на примере. Вот почему вы должны взглянуть на их примеры графиков под управлением Plottable чтобы увидеть, как это работает в действии.
Каждый график полностью интерактивен, с исходным кодом для загрузки. Если вы хотите перестроить похожий граф, просто скопируйте / вставьте код JS и отформатируйте его по мере необходимости.

У меня есть два личных фаворита с их сайта: Календарь Тепловая карта по образцу деятельности GitHub доска и Синхронизированные графики с функциями динамического выбора.
Если вы никогда не использовали D3.js до этого, вы будете бороться учиться эта библиотека. Особенно потому, что написано в Машинописьтак что вы, вероятно, захотите это тоже поднять. Окончательный код скомпилирован в ES5 JavaScript, поэтому он должен работать во всех основных браузерах.

Если вы готовы погрузиться, взгляните на их Страница учебных пособий полна удобных ресурсов. Вы узнаете все, что вам нужно, чтобы начать работу с Plottable и создавать динамические веб-графики с нуля.

Читайте также: Визуализация данных: 20+ полезных инструментов и ресурсов

14 полезных инструментов для визуализации данных – Blog Imena.UA

«Сырые» данные скучны и сложны для восприятия. Но если добавить к ним визуальный образ – уже намного легче изучать материал. Вы не просто поймёте информацию быстрее, но и сможете пронаблюдать за интересными закономерностями, представление о которых нельзя составить, исходя лишь из одной статистики. Чтобы упростить процесс создания красивых диаграмм и карт мы подготовили список полезных инструментов для визуализации данных. Список разделён на две части: в первую входят инструменты, которые требуют познаний в кодировании и соответственно предназначены для разработчиков. А вторая часть включает в себя инструменты, не требующие никаких специальных навыков.

Для разработчиков

D3.js

D3.js, (сокращённое от «Data Driven Documents») – первое что приходит на ум, когда мы думаем о визуализации данных. D3.js использует HTML, CSS и SVG для графиков и диаграмм. Если вы можете представить какую-либо визуализацию, D3 поможет воплотить её в жизнь. Многофункциональный инструмент интерактивный и красиво выполненный, с бесплатными функциями (по большей части) и открытым исходным кодом. Готовые диаграммы не встроены по умолчанию, однако вы можете воспользоваться галереей, демонстрирующей основные возможности D3.

У D3 есть только две основные проблемы: необходимость обучаться и совместимость исключительно с новыми браузерами. Поэтому выбирайте этот инструмент только если у вас есть достаточно времени и вам не принципиально чтобы все графики и диаграммы отображались в старых браузерах.

FusionCharts

FusionCharts имеет самую объёмную коллекцию диаграмм и карт. Вы сможете найти всё, что вам нужно, выбирая из 90+ типов диаграмм и 965 карт. FusionCharts поддерживает не только самые новые, но и старые браузеры (например, начиная от IE 6). Также он поддерживает форматы данных JSON и XML, даёт возможность экспортировать диаграммы в PNG, JPEG, SVG или PDF и имеет неплохую коллекцию панелей для бизнес аналитики и живых демо для вдохновения. Диаграммы и карты работают на всех устройствах и платформах, легко настраиваются и имеют красивые взаимодействия. Единственное, что омрачает общую картину – дороговизна FusionCharts. Но у вас есть возможность пройти бесплатный урок перед тем, как купить этот инструмент.

Chart.js

Небольшая библиотека с открытым кодом, поддерживающая всего 6 типов диаграмм: линейная, штриховая, лепестковая, полярная, круговая и кольцевая. Но часто этого вполне достаточно для работы над проектом. Если приложение большое и сложное, то использование библиотек по типу Google Charts и FusionCharts имеет смысл. Если же у вас небольшой проект – Chart.js станет идеальным решением. Для создания диаграмм этот инструмент использует Сanvas, элемент HTML5. Все диаграммы адаптивны и имеют простой дизайн. На сегодняшний день, это одна из самых популярных библиотек с открытым исходным кодом для построения графиков. Познакомьтесь с наглядными примерами всех шести типов диаграмм.

Google Charts

Google Charts создаёт диаграммы в HTML5/SVG, чтобы обеспечить кроссбраузерную совместимость и переносимость на iPhones и Android. Также он включает VML для поддержки более старых версий браузеров. Google Charts предлагает порядочное количество диаграмм с наиболее часто используемыми типами диаграмм (штриховая, комбинированная, круговая и т.д.) Он гибок и удобен в использовании (это же всё-таки Google). Вы можете просмотреть галерею, чтобы ознакомиться с примерами различных диаграмм и типами взаимодействия.

Highcharts

Ещё один важный игрок в сфере диаграмм. Как и FusionCharts, он предлагает широкий выбор готовых диаграмм и карт. Помимо обычных диаграмм, Highcharts также предлагает отдельный пакет для диаграмм стоков (Highstock), имеет ряд полезных опций. Highcharts позволяет экспортировать графики в PNG, JPG, SVG и PDF. Вы можете просмотреть различные типы графиков от этого инструмента в разделе demo. Highcharts бесплатен для персонального использования. Для коммерческого применения придётся купить специальную лицензию.

Leaflet

Библиотека с открытым кодом, разработанная Владимиром Агафонкиным (Vladimir Agafonkin) для адаптированных под мобильные телефоны карт. Инструмент очень лёгкий (всего 33КБ) и имеет множество функций для создания различных типов карт. Leaflet использует HTML5 и CSS3, работает на всех крупных настольных и мобильных платформах. Здесь можно найти большой выбор плагинов, предназначенных для расширения базовой функциональности, например, можно добавить анимационный маркер, тепловую карту кликов и т. д.. Если вы собираетесь разработать программу, включающую карты, попробуйте поработать с Leaflet.

Dygraphs

JavaScript-библиотека с открытым кодом, предназначенная для обработки большого объёма данных. Быстрая, удобная и легко настраиваемая. Работает со всеми основными браузерами, а также имеет очень активное сообщество пользователей. Dygraphs позиционирует себя как инструмент для нишевого использования, поэтому не подойдёт для всех ваших потребностей. Так или иначе, Dygraphs будет помогать вам чаще, чем просто простаивать. Чтобы ознакомиться со всеми возможностями, зайдите в галерею demo.

Для рядовых пользователей

Datawrapper

Онлайн-инструмент для создания интерактивных диаграмм. После того как вы загрузили данные из CSV файла или вставили их непосредственно в само поле, Datawrapper будет генерировать штриховую, линейную или любую другую визуализацию. Многие журналисты и новостные организации используют Datawrapper чтобы вставлять наглядные диаграммы в статьи. С помощью этого инструмента очень легко использовать и создавать эффективные графики. Упростить начало работы поможет этот гидлайн.

Tableau

Tableau Public – один из самых популярных инструментов визуализации с огромным разнообразием диаграмм, графиков, карт и т.д. Это полностью бесплатный инструмент, а сделанные с его помощью диаграммы легко вставить на любую веб-страницу. Вы можете заглянуть в замечательную галерею, в которой найдёте все визуализации, созданные с помощью Tableau. От схожих инструментов Tableau отличают более качественные графики и диаграммы. Вы можете использовать как бесплатную (единственный минус – большой нижний колонтитул), так и платную версию.

Raw

Raw характеризует себя как «недостающее звено между электронными таблицами и векторной графикой». Этот инструмент разработан на основе D3.js, имеет интуитивный интерфейс, который даёт возможность быстро привыкнуть к его использованию. У Raw открытый исходный код и он не требует никакой регистрации. Пользователям предлагается библиотека и 16 типов диаграмм для выбора. Весь процесс происходит в браузере, поэтому нет лишних причин для беспокойства – ваши данные в полной сохранности. Raw легко настраиваем и расширяем, что позволяет принимать новые пользовательские макеты.

Timeline JS

Как и предполагает название, Timeline JS помогает создавать красивые планы-графики без необходимости разбираться в написании кода. Инструмент бесплатен, имеет открытый исходный код и используется многими популярными сайтами. Для создания собственного плана графика вам придётся пройти 4 этапа, что подробнее объяснено здесь. И, наконец, самая лучшая опция Timeline JS: он поддерживает работу с различными медиаисточниками и имеет встроенную поддержку для Twitter, Flickr, Google Maps, YouTube, Vimeo, Vine, Dailymotion, Wikipedia, SoundCloud и других подобных сайтов.

Infogram

Позволяет создавать диаграммы и инфографику онлайн. У него есть ограниченная бесплатная версия и две платных опции, включающих некоторые дополнительные функции, например, 200+ карт, приватная публикация и библиотека символов. Инструмент максимально прост в использовании, а основные диаграммы хорошо разработаны. К одному из так называемых минусов можно отнести огромное лого, который появляется в бесплатной версии, когда вы пытаетесь вставить интерактивные диаграммы на свою веб-страницу. Лучшим решением стало бы использование маленького текста по аналогии с Datawrapper.

Plotly

Веб-инструмент для анализа данных и построения диаграмм. Он имеет неплохую коллекцию разных типов диаграмм со встроенными функциями для социального шеринга. Доступные диаграммы и графики выглядят довольно профессионально. Создание диаграммы – это всего лишь вопрос загрузки информации и настройки макета, осей, заметок и пояснительных надписей на диаграмме. Если вам нужно немного вдохновения перед стартом, загляните сюда.

ChartBlocks

Ещё один онлайн-инструмент для создания диграмм, позволяющий строить последние очень быстро. К сожалению, количество типов диаграмм ограничено, но это не должно вызывать никаких проблем, так как сюда входят самые распространённые типы диаграмм. ChartBlocks позволяет стягивать данные из нескольких внешних источников (например, электронные таблицы и базы данных). После того, как вы создали диаграмму можно экспортировать её в SVG или PNG, вставить на сайт или поделиться в социальных медиа.

Источник: TNW

36 лучших инструментов для визуализации данных

Каждый день мы тонем в огромном количестве самой разной информации: от этикеток на продуктах до отчетов Всемирной организации здравоохранения. И подавать информацию так, чтобы она выделялась среди прочей, становится все сложнее и сложнее.

Если вы ищете способ просто и понятно рассказать о сложных данных, географии, объяснить неочевидные взаимосвязи, сложные или простые идеи, то вам нужна визуализация. Она хороша тем, что сразу привлекает внимание к ключевому посланию, демонстрирует закономерности, которые трудно уловить в тексте или в таблице с цифрами.

Существует много специальных инструментов для визуализации: некоторые из них совсем простые: нужно только загрузить данные и выбрать, как они будут отображаться. Другие программы более сложные и комплексные — требуют настройки и, например, знаний JavaScript.

Мы подобрали самые разные варианты: и для тех, кому нужен быстрый понятный результат, и для продвинутых пользователей. Есть из чего выбрать.

Позволяет строить очень подробные графики.

Это приложение создает диаграммы, презентации и дашборды. Вы можешь выполнить анализ при помощи JavaScript, Python, R, Matlab, Jupyter или Excel. Также есть несколько вариантов импорта данных. Библиотека визуализации и инструмент для создания диаграмм в режиме онлайн позволяют создавать по-настоящему красивые графики.

Хорошо подходит, чтобы собрать информацию со множества сервисов в единую систему.

В DataHero можно интегрировать данные из облачных сервисов и создавать диаграммы и дашборды. Не требует никаких специальных технических знаний, так что это отличный инструмент, которым может пользоваться вся команда.

Прекрасно подходит для небольших проектов.

Несмотря на то, что программа предлагает всего 6 видов диаграмм, бесплатная библиотека Chart.js подойдет для небольших проектов. Для построения диаграмм программа использует HTML5 Canvas и создает быстро реагирующий на изменения простой дизайн.

Создает наборы данных, которыми можно делиться в режиме реального времени.

Tableau Public — это практически бесплатный инструмент визуализации с графиками, диаграммами, картами и многим другим. Вы легко сможете загрузить информацию в систему, а потом наблюдать за тем, как все обновляется. Для ускорения процесса можно работать одновременно с другими участниками проекта.

Бесплатное веб-приложение с простым интерфейсом.

Это приложение с открытым кодом, которое можно бесплатно скачать, изменить и настроить под себя. В нем можно делать векторные визуализации в форматах SVG или PNG.

Подходит для визуализации большого количества данных..

Это бесплатное приложение, которое позволяет исследовать и объяснять большие объемы данных. Вы можете настроить программу так, как нужно именно вам, она работает во всех основных браузерах. Есть функция сжатия графиков для смартфонов и планшетов.

Создает диаграммы при помощи HTML5 Canvas

ZingChart — это библиотека диаграмм на JavaScript. Благодаря многофункциональному API можно создавать интерактивные Flash или HTML5-диаграммы. В программе более 100 вариантов диаграмм, чтобы вы могли выбрать подходящий для ваших целей и формата данных.

Создает красивые визуализации в виде информационных карт.

Если вам нужен инструмент для визуализации данных с карт, обратите внимание на InstantAtlas. В нем можно создавать интерактивные динамические и узкопрофильные отчеты, объединяющие статистику и картографическую информацию.

Создает интерактивный таймлайн.

Timeline — это удобный виджет, который реагирует на движения мышки пользователя. Он упрощает создание графиков с большим количеством информации, и выдает их в компактном виде. К каждому элементу можно добавить более развернутую информацию, которая будет отображаться по клику — ни одна деталь не будет упущена.

10. Exhibit

Превращает визуализацию данных в игру.

Этот инструмент позволяет без труда создавать интерактивные карты и другие визуализации, которые можно использовать в обучающих целях. Хорошо подходит для статистических и исторических наборов данных, таких как флаги разных стран или места рождения известных людей.

В этой программе можно делать интерактивные карты и встраивать их на сайт.

Этот плагин подходит для дизайнеров, предпочитающих дорабатывать функционал под личные нужды с учетом собственного пользовательского опыта. API подключается достаточно просто, есть возможности для добавления собственного кода. Основную библиотеку можно расширить при помощи дополнительных плагинов с полезными опциями.

Позволяет использовать данные из OpenStreetMap и визуализировать их с помощью HTML5 и CSS3.

Еще один инструмент для создания карт, в котором можно создать полностью интерактивную визуализацию.

Основная библиотека сама по себе очень маленькая, но существует огромное количество плагинов, которые расширяют функционал до уровня профи. Например, можно добавить анимированные отметки, маски и зоны активности. Идеально подходит для проектов, где нужно показать данные, наложенные на географическую разметку (включая нестандартное проектирование).

Отлично справляется с созданием диаграмм.

Инструмент хорошо создает диаграммы по запросам данных, не нуждается в дополнительной настройке. Если вы хотите визуализировать общедоступные данные, то подойдет простой конструктор виджетов.

Упрощает визуализацию данных настолько, насколько это возможно.

Visual.ly — это одновременно и галерея, и инструмент для создания инфографики. Используя простой набор опций, можно создавать красивые визуализации данных. Это не просто визуализация данных, а нечто фантастическое, мечта инфоманьяка!

Сделай визуализацию бесплатно!

Visualize Free — это бесплатный инструмент, в котором можно использовать общедоступные данные или загружать собственные и создавать интерактивные визуализации. Визуализации выходят далеко за рамки простых графиков. Для работы нужен Flash, но результат может выводиться и в HTML5.

Комплексное решение для построения диаграмм на JavaScript и HTML5 под самые разные потребности.

FusionCharts Suite XT предлагает более 90 графиков и макетов, 965 карт с данными, готовые бизнес-панели и демки. JavaScript API позволяет легко интегрировать плагин в любое AJAX-приложение или JavaScript-фреймворк. Диаграммы, карты и информационные панели невероятно интерактивны, их легко настраивать и они работают на всех устройствах и платформах. В приложении также есть сравнительный анализ топовых библиотек диаграмм JavaScript.

JqPlot — отличное решение для линейных и точечных диаграмм.

К плагину прилагается несколько приятных дополнительных функций, таких как автоматическое создание трендовых линий и интерактивных точек, которые могут корректировать посетители сайта, соответственно обновляя набор данных.

Создает необычные диаграммы.

D3.js — это библиотека JavaScript, создающая диаграммы в форматах HTML, SVG и CSS. Можно использовать разные источники данных. Эта библиотека может сильно повысить уровень визуализации сложных наборов данных. Программа бесплатная и использует веб-стандарты, поэтому очень удобна и доступна для пользователей. Также есть интересные варианты интерактивной поддержки.

Фантастическая библиотека, написанная Николасом Бельмонте. Модульная структура позволяет загружать только то, что абсолютно необходимо для создания визуализаций. Есть ряд уникальных стилей и анимационных эффектов. Библиотеку можно использовать бесплатно (хотя поощряются донаты).

Средство визуализации данных на основе PHP.

Если нужно создавать диаграммы и графики на стороне сервера, jpGraph предлагает решение на основе PHP с большим выбором типов диаграмм. Инструмент бесплатный для некоммерческого использования и содержит обширную документацию. При рендеринге на сервере гарантирует постоянный визуальный вывод, хотя и за счет интерактивности и простоты использования.

Плагин предлагает широкий выбор опций.

Highcharts — это графическая библиотека JavaScript с огромным диапазоном доступных вариантов диаграмм. Результат визуализируется с использованием SVG в современных браузерах и VML в Internet Explorer. Графики автоматически поддерживают красивую анимацию, а фреймворк — потоки данных в реальном времени. Highcharts можно загрузить бесплатно и использовать в некоммерческих целях (или купить лицензию для коммерческого использования). Также можно воспроизводить демки, используя JSFiddle.

Отличается высоким уровнем гибкости и прекрасным набором инструментов для разработчиков.

Инструмент особенно полезен при создании специализированных визуализаций, таких как геосхемы. Предлагает встроенные средства управления анимацией и пользовательским взаимодействием.

Графически абсолютно не гибкий, но это хороший способ изучить данные. Например, создав «тепловые карты», подобные этой.

Некоторые довольно сложные вещи можно делать при помощи Excel: начиная с «тепловых карт» по клеткам до приблизительных диаграмм. Как инструмент для начального уровня он позволяет быстро изучить данные или создать визуализацию для внутреннего использования. Но есть ограничения: стандартный набор цветов, линий и стилей затрудняет создание графики. Тем не менее, он подходит в качестве средства быстрой передачи идей.

Для этих целей можно использовать и электронные таблицы Google. В них можно создавать те же диаграммы, что и в API Google Chart. 

CSV и JSON — общие форматы данных.

CSV (Comma-Separated Values) и JSON (JavaScript Object Notation) не являются средствами визуализации, но оба формата подходят для отображения данных. Для работы нужно будет понять их структуру и как добавить или удалить из них данные.

Перекрестный фильтр в действии: ограничивая диапазон ввода на каком-либо одном графике, мы затрагиваем все данные.

Это отличный инструмент для панелей мониторинга или других интерактивных инструментов с большими объемами данных.

По мере того, как появляются все более сложные инструменты, позволяющие людям продираться сквозь данные, графики и диаграммы превращаются в интерактивные виджеты графического интерфейса. Библиотека JavaScript Crossfilter может быть и первым, и вторым. Она не только отображает данные, но и позволяет увидеть реакцию других связанных диаграмм при ограничении диапазона данных.

Tangle создает сложную интерактивную графику.

Изменения в одном месте влияют на данные во всех связанных диаграммах. Образуется цикл обратной связи в реальном времени, позволяющий более глубоко вникать в сложные задачи.

Граница между наполнением и управлением еще больше размывается с помощью Tangle. При описании сложного взаимодействия или уравнения можно настроить вводные значения и увидеть результат для уже введенных. Это дает ощущение контроля и является отличным способом исследовать данные. Перетаскивание переменных позволяет увеличивать или уменьшать их значения и автоматически обновлять диаграмму. Результаты просто волшебные.

Эта библиотека делает упор на специализированные визуализаторы данных.

Polymaps создает изображения и векторные карты, используя SVG. Это картографическая библиотека, использующая уникальный подход к оформлению создаваемых карт, аналогичный применению CSS-селекторов.

Вероятно, наиболее полное и надежное решение из всех предложенных для отображения карт.

OpenLayers — самая надежная из всех библиотек для визуализации карт. Документации немного, обучение довольно сложное, но при решении некоторых задач этой программе нет равных. Когда вам нужен очень специфический инструмент, которого нет в другой библиотеке, он обязательно найдется в OpenLayers.

Проекции Kartograph вдохнут новую жизнь в стандартные плоские карты.

Основной посыл от разработчиков Kartograph — это «переосмысление картографии». Мы все привыкли к проекции Меркатора, но Kartograph предлагает гораздо больше вариантов.

Предлагает способ визуального комбинирования карт и табличных данных.

Это сайт из категории must-know. Легкость, с которой в этом инструменте можно комбинировать табличные данные с картами, не сравнить ни с чем. Есть возможность создать CSV-файл адресных строк, и он преобразует их в широты и долготы, отобразив на карте.

Обработка первых пяти таблиц производится бесплатно, после этого нужно выбрать ежемесячный тарифный план.

Обеспечивает кроссплатформенную среду для создания изображений, анимаций и интерактивных элементов.

Программа позволяет писать намного более простой код, который, в свою очередь, компилируется в Java. Существует также проект Processing.js, который упрощает использование веб-сайтов без апплетов Java, плюс порт для Objective-C, чтобы можно было использовать его на iOS. Это десктоп-приложение, но его можно запускать на всех устройствах. Существует множество примеров и кодов от сообщества пользователей.

Быстрый и простой способ для разработчиков создавать 2D-визуализации на основе Python.

NodeBox — это приложение OS X для создания 2D-графики и визуализации. Для использования нужно знать Python, но он позволяет быстро и просто настроить переменные и мгновенно просмотреть результаты. Похоже на Processing, но без интерактива.

Мощная бесплатная программа для статистических вычислений и создания графики. R — это наиболее сложный из перечисленных здесь инструментов.

Как статистический сборник, применяемый для анализа больших наборов данных, R — очень сложный инструмент, который требует времени на обучение, но предлагает мощную поддержку от других специалистов и пакетную библиотеку, которая постоянно расширяется. А еще в нем есть собственная поисковая система.

Научиться работать с этой программой будет сложнее, чем с любой другой из перечисленных здесь, но это того стоит.

Weka — это набор алгоритмов машинного обучения для задач интеллектуального анализа данных. Мощное средство для изучения и обработки информации.

Weka -— хороший инструмент для классификации и кластеризации данных, но в нем можно создавать и простые графики.

Цветные области представляют кластеры данных, которые система считает похожими.

Когда люди говорят о связанности и соотношениях, по сути, они говорят о том, как некие точки связаны друг с другом по отношению к другим точкам. Эти «точки» могут быть людьми в компании, словами в документе или футбольными пасами — математика воспринимает все одинаково.

Gephi может не только обрабатывать большие массивы данных и создавать красивые визуализации, но также очищать и сортировать данные. Это очень нишевый пример использования и сложный программный продукт, но он даст фору всем, кто не знает об этом сокровище.

Создает анимированные визуализации.

jQuery Flot — специализированная jQuery-библиотека для построения диаграмм. В ней много удобных функций, она работает во всех популярных браузерах, включая Internet Explorer 6. Данные можно анимировать и, поскольку это плагин jQuery, полностью контролировать все аспекты анимации, ее отображения и взаимодействия с пользователем. Нужно уметь работать с jQuery.

Какие-то из этих инструментов проще использовать, какие-то требуют специфических знаний и умения программировать, но все они визуализируют только данные (которые еще надо собрать). Но ведь это далеко не все: в инфографику можно превратить описание товара, философской идеи или историю компании. И тут просто диаграммами не обойтись — нужна вдумчивая работа дизайнера. 

К счастью, не обязательно делать все это самостоятельно, можно обратиться к специально обученным людям в компании Top Lead. Мы сделаем для вас красивую и понятную инфографику, которая понравится и сотрудникам,и клиентам и партнерам.

Жмите на баннер и заказывайте инфографику для своей компании:

javascript — Трехмерный (X, Y и Z) график с использованием D3.js

Трехмерные графики рассеяния, ссылки, на которые даны VividD и Lars Kotthoff, вероятно, является лучшим примером того, что вы просите, но я собираюсь предположить, что, возможно, вы задаете не тот вопрос.

Попытка симулировать три пространственных измерения на плоском экране всегда будет несовершенной и затруднит чтение данных.

Однако в D3 очень легко отобразить три разных измерения данных. Допустим,вы используете горизонтальные и вертикальные макеты для двух ваших переменных данных, а затем размер, форму, цвет или затенение для своей третьей переменной.

Если все три ваши переменные данные лучше всего представлены непрерывными числами, тогда лучше всего использовать диаграмму разброса пузырьков, где ваши три измерения отображения — это горизонтальное положение, вертикальное положение и размер пузырька.

Bubble Scatterplot — click for original

Вы сказали, что ваши три измерения — это Customer, Product и content. Я не знаю, какое значение имеет content (число или категория), но я почти уверен, что Customer и Product — это категории.

Вот пример, где используются два категориальных измерения. Чтобы расположить таблицу, каждая ячейка таблицы содержит круг, измеренный третьим, числовым измерением.

Если ваша третья переменная является категорией, вы можете использовать форму, чтобы указать, какой тип «контента» (если есть) соответствует каждой паре «клиент» и «продукт»:

d3-bubble-matrix

Вот еще одно приложение, где третье измерение показано цветом, а не размером. Цвета представляют непрерывную переменную, но вы можете легко выбрать набор высоко контрастных цветов для представления категорий:

Day / Hour Heatmap

Конечно, простая старая гистограмма с накоплением — это еще один способ показать две категории и числовое значение:

Stacked Bar Graphs

И вам не нужно останавливаться на трех переменных данных. Если две из переменных данных являются категориями или числами, которые вы не возражаете сгруппировать в категории, вы можете построить график четырех переменных с помощью метода «нескольких кратных», где вы создадите таблицу, представляющую категориальные переменные, а затем повторите график две другие переменные внутри каждой ячейки таблицы.

Как здесь:

Scatterplot Matrix

Или это приложение (где неделя и день недели — это два измерения данных, а категория / сумма — два других):

Pie Chart Small Multiples

Я надеюсь, что это дало вам много идей . ..

Источник ответа:@AmeliaBR

3D Surface Plot in D3.js

3D Vector Field in D3.js

Источник ответа:@aturc

d3.js ~ Примеры

Просмотр календаря

Этот пример демонстрирует загрузку данных CSV, которые затем квантуются в расходящаяся цветовая гамма. Значения отображаются в виде цветных ячеек за день. Дни расположены в столбцы по неделям, а затем сгруппированы по месяцам и годам.

Схема аккордов

Хордовые диаграммы показывают направленные отношения между группой объектов. Этот пример также демонстрирует простую интерактивность при наведении курсора мыши фильтрация.

Карта хороплета

Choropleth визуализируют географическое распределение с использованием цветового кодирования. Этот пример показывает плотность безработицы в США по округам по состоянию на 2009 год. равновеликая проекция сохраняет точность представления.

Пирамида населения

На этой диаграмме показано распределение возрастных групп в США по последние 150 лет. Используйте клавиши со стрелками, чтобы наблюдать за изменением численности населения.

Несмежная картограмма

В отличие от картограмм, картограммы кодируют данные с использованием площади, а не цвет, что приводит к искажению географических границ.В этом примере состояния масштабируются вокруг их центра тяжести, сохраняя локальную форму, но не топология.

График, направленный под действием силы

Этот простой график, ориентированный на силу, показывает совпадение символов в Les Нефть . Физическое моделирование заряженных частиц и пружин помещает связанных персонажей ближе друг к другу, в то время как несвязанные персонажи дальше друг от друга.

Древовидная карта

Древовидная карта рекурсивно делит область на прямоугольники; площадь любого узла в дереве соответствует своему значению. В этом примере используется цвет для кодирования различные пакеты инструментария визуализации Flare.

Санберст

Солнечные лучи похожи на древовидную карту, за исключением того, что в ней используется радиальная компоновка. В корневой узел дерева находится в центре, с листьями по окружности. В площадь (или угол, в зависимости от реализации) каждой дуги соответствует ее стоимость.

Матрица диаграммы рассеяния

Матрица рассеяния визуализации парных корреляций для многомерные данные; каждая ячейка в матрице представляет собой диаграмму рассеяния.Этот пример использует данные Андерсона о цветках ириса на полуострове Гаспе.

Сложенные стержни

Переключайтесь между составными и сгруппированными макетами с помощью последовательных переходов! Анимации сохраняют постоянство объекта и позволяют пользователю следить за данными через просмотры.

Дерево связей между узлами

Древовидная структура реализует алгоритм Рейнгольда-Тилфорда. для эффективного и аккуратного расположения многоуровневых узлов. Глубина узлов вычисляется по расстоянию от корня, что приводит к неровному виду.Также поддерживаются декартовы ориентации.

Стримграф

Для непрерывных данных, таких как временные ряды, можно использовать потоковый график. уложенных брусков. В этом примере также демонстрируются переходы пути к интерполировать между разными макетами.

Диаграмма Вороного

Месселяция Вороного показывает ближайшую точку на плоскости для данного набор точек. В этом примере обновляется диаграмма Вороного в ответ на нажатие мыши. взаимодействие!

Таблицы-пули

Спроектированная Стивеном Фью, маркированная диаграмма «обеспечивает богатое отображение данные в небольшом пространстве.”Вариант гистограммы, маркированные диаграммы сравнить данный количественный показатель (например, прибыль или доход) в сравнении с качественными диапазонами (например, плохо, удовлетворительно, хорошо) и связанные маркеры (например, тот же показатель год назад).

Коробчатые участки

На графике в виде ящиков и усов используются простые глифы, которые резюмируют количественные распределение с пятью стандартными статистиками: наименьшее значение, нижнее квартиль, медиана, верхний квартиль и наибольшее значение. Этот сводный подход позволяет зрителю легко распознавать различия между дистрибутивами.

Круглая упаковка

вложенность используется для представления иерархии. Хотя упаковка кругов не так компактна, как древовидная карта, она лучше показывает иерархия.

Пузырьковая диаграмма

Пузырьковые диаграммы кодируют данные в области кружков. Хотя меньше точнее, чем гистограммы, они могут содержать сотни значений в небольшое пространство.

Дендрограмма

Дендрограмма — это схема узловых связей, в которой конечные узлы дерева размещаются в такая же глубина.В этом примере классы (листовые узлы) выровнены по правый край, с пакетами (внутренними узлами) слева.

Для чего вы работаете?

Что делать, если вы платили федеральные налоги всем своим доходом, начиная с Первое января? Куда пойдут ваши деньги? Джеффри Бомес отправил эту запись к Google Data Viz Challenge.

d3.js: Примеры базовых диаграмм

от Ben Lorica (последнее обновление апрель 2012 г.)

D3 позволяет связывать произвольные данные с объектной моделью документа (DOM), а затем применять к документу управляемые данными преобразования. В качестве тривиального примера вы можете использовать D3 для создания базовой HTML-таблицы из массива чисел. Или используйте те же данные для создания интерактивной гистограммы SVG с плавными переходами и взаимодействием.

D3 не является традиционной структурой визуализации. Вместо того, чтобы предоставлять монолитную систему со всеми функциями, которые могут когда-либо понадобиться, D3 решает только самую суть проблемы: эффективное управление документами на основе данных.Это дает D3 необычайную гибкость, раскрывая все возможности базовых технологий, таких как CSS3, HTML5 и SVG. Это позволяет избежать изучения нового промежуточного частного представления. С минимальными накладными расходами D3 работает чрезвычайно быстро, поддерживает большие наборы данных и динамическое поведение для взаимодействия и анимации. И для этих общих потребностей функциональный стиль D3 позволяет повторно использовать код с помощью разнообразного набора дополнительных модулей.

Парные гистограммы

Вернуться к началу

Временной ряд: двухлинейные диаграммы (с заголовком и легендой)

С 1980 г. по настоящее время наблюдается явная тенденция к увеличению доли доходов, принадлежащих как 1% самых богатых, так и 5% самых богатых домохозяйств.

Вернуться к началу

Пузырьковые диаграммы и диаграммы рассеяния с цветовой кодировкой

Горизонтальная ось => Количество убийств на 100 000 населения

Вертикальная ось => Краж со взломом на 100 000 населения

Размер пузыря => Население штата

Цвет пузыря («Красные состояния, Синие состояния») => Политическая классификация каждого штата на красный / синий / фиолетовый.

Вернуться к началу

Помимо простых средних: медиана и межквартильный размах

Ниже приведен пример такой диаграммы. Данные взяты из индексов хедж-фондов Dow Jones / Credit Suisse и представляют собой статистику ежемесячной (процентной) доходности с января 2006 года по август 2011 года. Как видите, очень легко выбрать очень волатильные стили торговли — просто посмотрите на ширину полос! В качестве другого примера см. Следующую диаграмму с моей страницы, посвященной Решению 2012 года.

Вернуться к началу

Статическая столбчатая диаграмма с накоплением (с заголовком и легендой)

За последний квартал совокупный доход от iPhone и iPad превысил 19 миллиардов долларов! Доходы от iPod относительно меньше, хотя наблюдается заметный всплеск во время рождественских праздников (первый квартал финансового года Apple).

Вернуться к началу

Аннотированные столбчатые диаграммы с накоплением («журнальные»)

о размере дефицита бюджета США.

… при г-на Буше снижение налогов и военные расходы были основными политическими факторами перехода от прогнозируемого профицита к дефициту в период с 2002 по 2009 год.Бюджетные сметы, не предусматривавшие спадов в 2001 г., а также в 2008 и 2009 гг., Также способствовали возникновению дефицита. Политика Обамы, перенесенная на 2017 год, увеличивает дефицит, но не настолько.

В моем представлении графики d3 я не совсем уловил все тонкие особенности: например, я фактически не форматировал элементы шрифта в разных разделах, как это делала NY Times. Но я был удивлен, как быстро можно создать графику в «журнальном стиле» в d3. (У меня есть похожий рисунок — на налоговом правиле Баффета — на моей странице «Решение 2012».)

Вернуться к началу

Точечная диаграмма: маркеры с аннотациями и цветовой кодировкой

Этот пример вдохновлен инфографикой журнала Economist за апрель 2011 года. Обычно я не использую этот тип диаграмм для отображения неравенства или концентрации. Но вид маркеров, отображаемых вместе с коэффициентами Джини для соответствующих округов, вызвал у меня интерес. Чем меньше расстояние между маркерами (что обычно соответствует меньшей доле верхних 20%), тем ниже коэффициент Джини.

В моем исполнении d3 я не использовал синий фон, используемый Economist, а также не стилизовал элементы шрифта. (Другой пример точечной диаграммы см. На моей странице «Решение 2012».)

Вернуться к началу

Несколько гистограмм: сравнение в стиле решетчатой ​​диаграммы

С того момента, как я начал использовать S / S-Plus, я обнаружил, что полагаюсь на дисплеи Trellis: использование общих осей для отображения взаимосвязей и распределений в зависимости от значений других переменных. Я считаю этот графический стиль полезным при изучении наборов данных с множеством переменных и наблюдений.К счастью, графики Trellis очень легко создать в R и других статистических пакетах. Следующий пример — это попытка отрендерить что-то подобное в d3.

Ниже показано, как выглядят гистограммы переменной для трех различных значений переменной страны (эти условные распределения и используют поддельные данные). Для «спецэффектов» я добавил элемент перехода , который вы увидите в действии, если перезагрузите страницу, нажав кнопку перезагрузки ниже:

Вернуться к началу

Базовая древовидная карта: U.S. Безработица и выборы

Я взял пример древовидной карты, поставляемый с d3, и скормил ему разные данные и изменил цвета и метки. В приведенном ниже примере квадраты размера и цвета выглядят следующим образом:

голосов выборщиков : размер (количество голосов коллегии выборщиков), цвет (изменение уровня безработицы в годовом исчислении с июня 2010 г. по июнь 2011 г .; зеленый цвет соответствует улучшению / уменьшению, красный цвет соответствует ухудшению / увеличению )

Население : Размер (население штата), Цвет (текущая классификация как красный / синий / фиолетовый штат)

Вы заметите, что относительно численности населения более мелкие штаты имеют большую долю голосов выборщиков.(Используйте кнопки ниже для переключения между двумя «представлениями».) Избирательные голоса Население

Вернуться к началу

Временной ряд: Линейный график из Финансов / Экономики

В этом примере я хотел создать диаграммы, общие для финансов и экономики. В финансах многие графики временных рядов отображают связанные ряды, например, график цен на акции с объемом торгов под ним. Экономисты любят отображать графики временных рядов с выделением некоторых временных областей, например периодов, когда экономика находится в рецессии.

В приведенной ниже таблице я попытался сделать и то, и другое. Набор данных был достаточно большим, чтобы получить «эффект» гистограммы для нижнего графика, я рисовал столбцы только два раза в год (иначе столбцы были бы слишком тонкими или отображались бы в виде диаграммы с областями).

Я выделил два срока Рейгана и Клинтона, а также четырехмесячный период до ноября, когда они были переизбраны. Обратите внимание, что при Рейгане безработица выросла почти до 11%, но к тому времени, когда он баллотировался на переизбрание, безработица падала и колебалась около 7.5%. При Клинтоне безработица снизилась, а во время его переизбрания составляла около 5,2%. Я также особо остановился на периоде предвыборных кампаний Буша I и Буша II. Предшественник Клинтона (Буш I) бежал в то время, когда безработица только достигла своего пика. Напротив, Буш II баллотировался на переизбрание, когда безработица составляла около 5,5%.

Если последние тенденции сохранятся, перспективы переизбрания Обамы выглядят неплохо.

Вернуться к началу

Географические тепловые карты: перепись США 2010 г.

Я разрабатываю эту отдельную страницу, пожалуйста, нажмите здесь.Я создал еще одну географическую тепловую карту, на этот раз на уровне штата.

Вернуться к началу

Переход между двумя диаграммами рассеяния

В этом примере я пытаюсь выполнить плавный переход между двумя диаграммами (в данном случае двумя диаграммами рассеяния). При переключении между двумя кнопками отображаются два разных набора данных. В качестве альтернативы презентации в стиле решетки я иногда использую эту форму анимации, чтобы выделить различия между наборами данных. (У меня есть похожая диаграмма на моей странице Decision 2012.)

График I График II

Вернуться к началу

Матричная диаграмма 2 x 2

Матричная диаграмма особенно популярна среди консультантов по менеджменту. Я не большой пользователь, но когда я использую матричные диаграммы, я стараюсь выделять статистически интересные регионы. У меня есть пример на странице, посвященной диаграммам для Decision 2012.

Вернуться к началу

---

ПРИМЕЧАНИЕ : Воспроизведение и повторное использование разрешены в соответствии с лицензией Creative Commons Attribution.

D3.js Галерея графиков для визуализации данных

Ян Хольц

Что такое d3.js

D3.js — это библиотека JavaScript для управления документами на основе данных. По сути, он помогает вам создавать диаграммы для Интернета на основе HTML, SVG и CSS. D3.js был создан MikeBostock, и его главная страница находится здесь.

D3.js — стандартный инструмент для визуализации данных в сети. Он позволяет строить абсолютно любой вид визуализации без каких-либо ограничений.Поскольку он запускается в браузере, он обеспечивает любой тип интерактивности: масштабирование, наведение, плавный переход и многое другое.

Диаграмма с областями с накоплением и возможностью масштабирования. Код здесь

D3 сложно, нужны простые примеры

Изучить d3. js сложно, в этом нет никаких сомнений. Кривая обучения крутая, и один из наиболее распространенных способов усвоить ее — изучать примеры.

D3.js уже имеет отличные выделенные ресурсы для получения примеров кода: вики, галерею и очень крутой конструктор блоков.Более того, тысячи блоков доступны онлайн.

Галерея графиков d3 призвана внести свой вклад в эту документацию, предоставляя набор простых примеров. Хотя блоки прекрасно демонстрируют возможности, предлагаемые d3, иногда трудно найти базовый пример, иллюстрирующий единственную концепцию: галерея надеется заполнить пробел.

Иерархическое объединение ребер, построенное с помощью d3: красиво, но утомительно. Источник

Как работает галерея

В галерее отображается около 300 графиков.Они разделены на 40 разделов: основные типы диаграмм, описанные в данных, а именно.

Для каждого типа диаграммы применяется пошаговый подход. Примеры начинаются с самой простой версии, которую только можно было придумать, а последующие примеры становятся все более и более сложными, всегда описывая только одну новую конкретную концепцию. Всегда есть раздел об интерактивности, а в конце страницы предлагаются ссылки на интересные блоки.

Для каждого примера диаграмма отображается слева в статическом положении, а ее редактируемый код расположен справа.Редактирование кода изменит диаграмму в реальном времени, что позволит быстро понять, какую роль играет фрагмент кода.

График базовой плотности с редактируемым кодом в галерее графиков d3.js

Технические подробности представлены под каждой таблицей. Объясняются основные приемы со ссылками на соответствующую документацию. Не рассматриваются передовые методы работы с данными, а именно ссылки на данные, связанные с визуализацией.

Код

широко комментируется.Данные и зависимости хранятся в Интернете. Это позволяет скопировать и вставить код в файл HTML и заставить его работать локально за секунды. Таким образом, фрагменты кода готовы к применению к вашим данным.

Заключение

Галерея графиков d3 — это проект, разработанный Яном Хольцем в свободное время. Его цель — сделать d3 более доступным для учащихся. Веб-сайт полностью открыт и находится на Github. Любые отзывы, комментарии, проблемы или даже запросы на включение приветствуются по адресу [email protected] или через twitter: @R_Graph_Gallery.

Bio : Ян Хольц — увлеченный аналитик данных, специализирующийся на визуализации данных. Он создал веб-сайт, связанный с визуализацией данных, такой как галереи графиков R, Python и D3.js, а также data-to-viz. С ним можно связаться по адресу: [email protected].

Ресурсы:

Связанный:

Научитесь создавать визуализации данных D3.js на примере

Эта статья была рецензирована Микаэлой Лер и Тимом Севериеном. Спасибо всем рецензентам SitePoint за то, что они сделали контент SitePoint как можно лучше!

D3.js — это библиотека JavaScript для управления документами на основе данных. D3 помогает оживить данные с помощью HTML, SVG и CSS.

Есть только три библиотеки JavaScript, которые я бы предложил каждому веб-разработчику : jQuery, Underscore и D3. Это библиотеки, которые позволяют вам думать о коде по-новому: jQuery позволяет вам писать меньше и делать больше с помощью DOM, Underscore (или lodash) дает вам функциональные инструменты для изменения способа написания программ, а D3 дает вам богатый инструмент -набор для обработки данных и программирования графики.Если вы не знакомы с D3, пожалуйста, посмотрите на впечатляющую галерею примеров, чтобы узнать, что с ним можно сделать.

Это не библиотека графиков вашего папы .

Уильям Плейфер изобрел диаграммы bar , line и area в 1786 году и круговую диаграмму в 1801. Сегодня это все еще основные способы представления большинства наборов данных. Теперь эти диаграммы превосходны , но D3 дает вам инструменты и гибкость для создания уникальных визуализаций данных для Интернета, ваше творчество является единственным ограничивающим фактором.

D3 — чрезвычайно гибкая библиотека низкоуровневой визуализации с API-интерфейсом, подобным jQuery, для отображения данных в документы HTML и SVG. Он содержит множество полезных математических функций для преобразования данных и физических вычислений, хотя большая часть его возможностей исходит от управления геометрией и путями в SVG.

Эта статья призвана дать вам общий обзор возможностей D3. В каждом примере вы сможете увидеть входные данные , преобразование и выходной документ .Вместо того, чтобы объяснять, что выполняет каждая функция, я покажу вам код, и вы сможете получить общее представление о том, как все работает. Я остановлюсь только на деталях наиболее важных концепций: шкалы и выборки .

Гистограмма

Посмотреть код

Я обещал вам больше, чем диаграммы Уильяма Плейфэра, но создание простой гистограммы с помощью HTML — один из самых простых способов понять, как D3 преобразует данные в документ. Вот как это выглядит:

  d3.select ('# диаграмма')
  .selectAll ("div")
  .data ([4, 8, 15, 16, 23, 42])
  .войти()
  .append ("div")
  .style ("высота", (d) => d + "px")
  

Функция selectAll возвращает «выбор» D3: массив элементов, который создается, когда мы вводим , а добавляем div для каждой точки данных.

Этот код отображает входные данные [4, 8, 15, 16, 23, 42] в этот выходной HTML.

Все неизменяемые свойства стиля могут быть сохранены в CSS.

  #chart div {
  дисплей: встроенный блок;
  фон: # 4285F4;
  ширина: 20 пикселей;
  маржа справа: 3 пикселя;
}
  

Таблица вкладов GitHub

С помощью нескольких строк дополнительного кода мы можем преобразовать гистограмму выше в диаграмму вклада, аналогичную диаграмме Github.

Посмотреть код

Вместо того, чтобы устанавливать высоту на основе значения данных, мы можем установить background-color .

  const colorMap = d3.interpolateRgb (
  d3.rgb ('# d6e685'),
  d3.rgb ('# 1e6823')
)

d3.select ('# диаграмма')
  .selectAll ("div")
  .data ([. 2, .4, 0, 0, .13, .92])
  .войти()
  .append ("div")
  .style ("цвет фона", (d) => {
    вернуть d == 0? '#eee': colorMap (d)
  })
  

Функция colorMap принимает входное значение от 0 до 1 и возвращает цвет по градиенту цветов между двумя предоставленными нами. Интерполяция — ключевой инструмент в графическом программировании и анимации, мы еще увидим ее примеры позже.

Праймер SVG

Большая часть возможностей D3 заключается в том, что он работает с SVG, который содержит теги для рисования 2D-графики, такой как круги, многоугольники, контуры и текст.

Приведенный выше код показывает:

• Окружность 50,120 с радиусом 20
• Текст «Привет, SVG!» на 100,100
• Треугольник с границей 3 пикселя, атрибут d имеет следующие инструкции
  • Перейти к 100,10
  • Линия до 150,70
  • Строка до 50,70
  • Замкнуть путь (Z)

— самый мощный элемент в SVG.

Круги

Посмотреть код

Наборы данных в предыдущих примерах представляли собой простой массив чисел, D3 может работать и с более сложными типами.

  const data = [{
  метка: "7 утра",
  продажи: 20
}, {
  метка: "8 утра",
  продажи: 12
}, {
  метка: "9 утра",
  продажи: 8
}, {
  метка: "10 утра",
  продажи: 27
}]
  

Для каждой точки данных мы добавим элемент (group) к #chart и добавим элементы и к каждому со свойствами из наших объектов.

  const g = d3.select ('# диаграмма')
  .selectAll ("g")
  .data (данные)
  .войти()
  .append ('g')
g.append ("круг")
  .attr ('cy', 40)
  .attr ('cx', (d, i) => (i + 1) * 50).
  .attr ('r', (d) => d.sales)
g.append ("текст")
  .attr ('у', 90)
  .attr ('х', (д, я) => (я + 1) * 50)
  .text ((d) => d.label)
  

Переменная g содержит d3 «выбор», содержащий массив из узлов, такие операции, как append () , добавляют новый элемент к каждому элементу выбора.

Этот код отображает входные данные в этот документ SVG, вы видите, как это работает?

Линейный график

Посмотреть код

Нарисовать линейную диаграмму в SVG довольно просто, мы хотим преобразовать данные следующим образом:

  const data = [
  {x: 0, y: 30},
  {x: 50, y: 20},
  {x: 100, y: 40},
  {x: 150, y: 80},
  {x: 200, y: 95}
]
  

В этот документ:

Примечание : значения y вычитаются из высоты диаграммы (100), потому что мы хотим, чтобы значение y , равное 100, находилось в верхней части svg (0 сверху).

Учитывая, что это всего лишь один элемент пути, мы могли бы сделать это сами с помощью такого кода:

  const path = "M" + data.map ((d) => {
  вернуть d.x + ',' + (100 - d.y);
}). присоединиться ('L');
const line = ``;
document.querySelector ('# диаграмма'). innerHTML = line;
  

D3 имеет функции генерации пути, чтобы сделать это намного проще, вот как это выглядит.

  const line = d3.svg.line ()
  .х ((д) => д.х)
  .y ((d) => 100 - d.y)
  .interpolate ("линейный")

d3.select ('# диаграмма')
  .append ("путь")
  .attr ('ширина штриха'; 2)
  .attr ('d', строка (данные))
  

Намного лучше! Функция интерполировать имеет несколько различных способов рисования линии вокруг координат x, y. Посмотрите, как это выглядит с «линейным», «пошаговым», «базисным» и «кардинальным».

Весы

Весы — это функции, которые отображают входной домен в выходной диапазон.

Посмотреть код

В примерах, которые мы рассмотрели до сих пор, нам удалось обойтись без использования «магических чисел» для позиционирования объектов в границах диаграмм, когда данные являются динамическими, вам нужно выполнить некоторую математику, чтобы масштабировать данные соответствующим образом.

Представьте, что мы хотим визуализировать линейную диаграмму шириной 500 пикселей и высотой 200 пикселей со следующими данными:

  const data = [
  {x: 0, y: 30},
  {x: 25, y: 15},
  {x: 50, y: 20}
]
  

В идеале мы хотим, чтобы значения оси y менялись от 0 до 30 (максимальное значение y), а значения оси x — от 0 до 50 (максимальное значение x), чтобы данные занимали все измерения диаграммы.

Мы можем использовать d3.max , чтобы найти максимальные значения в нашем наборе данных и создать масштаб для преобразования наших входных значений x, y в выходные координаты x, y для наших путей SVG.

  const width = 500;
const height = 200;
const xMax = d3.max (данные, (d) => d.x)
const yMax = d3.max (данные, (d) => d.y)

const xScale = d3.scale.linear ()
  .domain ([0, xMax])
  .range ([0, ширина])

const yScale = d3.scale.linear ()
  .domain ([0, yMax])
  .range ([высота, 0])
  

Эти шкалы похожи на функцию интерполяции цвета, которую мы создали ранее, они просто функции, которые сопоставляют входные значения со значением где-то в выходном диапазоне.

  xScale (0) -> 0
xScale (10) -> 100
xScale (50) -> 500
  

Они также работают со значениями вне области ввода:

  xScale (-10) -> -100
xScale (60) -> 600
  

Мы можем использовать эти масштабы в нашей функции генерации линий следующим образом:

  const line = d3.svg.line ()
  .x ((d) => xScale (d.x))
  .y ((d) => yScale (d.y))
  .interpolate ("линейный")
  

Еще одна вещь, которую вы можете легко сделать с масштабами, — это указать отступ вокруг выходного диапазона:

  const padding = 20;
const xScale = d3. scale.linear ()
  .domain ([0, xMax])
  .range ([отступ, ширина - отступ])

const yScale = d3.scale.linear ()
  .domain ([0, yMax])
  .range ([высота - отступ, отступ])
  

Теперь мы можем визуализировать динамический набор данных, и наша линейная диаграмма всегда будет соответствовать нашим границам 500 пикселей / 200 пикселей с отступом 20 пикселей со всех сторон.

Линейные шкалы являются наиболее распространенным типом, но есть и другие, например pow для экспоненциальных шкал и порядковые шкалы для представления нечисловых данных, таких как имена или категории.В дополнение к количественным шкалам и порядковым шкалам существуют также шкалы времени для сопоставления диапазонов дат.

Например, мы можем создать шкалу, которая отображает мою продолжительность жизни на число от 0 до 500:

  const жизнь = d3.time.scale ()
  .domain ([новая дата (1986, 1, 18), новая дата ()])
  .range ([0, 500])


жизнь (новая дата (2004, 1, 18))
  

Анимированная визуализация полета

Это все хорошо, но пока мы смотрели только на статичную безжизненную графику. Давайте создадим анимированную визуализацию, показывающую активные рейсы с течением времени между Мельбурном и Сиднеем в Австралии.

См. Pen D3 — полеты SitePoint (@SitePoint) на CodePen.

Документ SVG для этого типа графики состоит из текста, линий и кругов.

Динамические части — это время , и элементы в группе , рейс , и данные могут выглядеть примерно так:

  let data = [
  {отправление: 06:00, прибытие 07:25, id: Jetstar 500},
  {отправление: '06: 00 ', прибытие: '07: 25', id: 'Qantas 400'},
  {отправление: '06: 00 ', прибытие: '07: 25', id: 'Virgin 803'}
]
  

Чтобы получить координату x для динамического времени, нам нужно создать шкалу времени для каждого рейса, которая сопоставляет время вылета и прибытия с положением x на нашей карте. Мы можем прокручивать наши данные в начале, добавляя объекты Date и масштаб, чтобы с ними было легче работать. Moment.js здесь очень помогает с синтаксическим анализом даты и манипулированием ею.

  data.forEach ((d) => {
  d.departureDate = moment (d.departs, "чч-мм а"). toDate ();
  d.arrivalDate = moment (d.arrives, "чч-мм а"). toDate ();
  d.xScale = d3.time.scale ()
    .domain ([Дата отправления, Дата прибытия])
    .range ([100, 500])
});
  

Теперь мы можем передать нашу изменяющуюся дату в xScale () , чтобы получить координату x для каждого полета.

Цикл рендеринга

Время отправления и прибытия округлено до 5 минут, поэтому мы можем просматривать наши данные с шагом 5 м от первого отправления до последнего прибытия.

  let now = moment (data [0] .departs, "чч: мм а");
const end = moment (data [data.length - 1] .arrives, "чч: мм а");

const loop = function () {
  const time = now.toDate ();

  
  const currentData = data. filter ((d) => {
    return d.departureDate <= time && time <= d.arrivalDate
  });

  рендеринг (currentData, время);

  if (now <= end) {
    
    сейчас = сейчас.добавить (5, 'минуты');
    setTimeout (цикл, 500);
  }
}
  

Вход, обновление и выход

D3 позволяет указать преобразования и переходы элементов, когда:

• Новые точки данных поступают (Enter)
• Изменение существующих точек данных (обновление)
• Существующие точки данных удалены (Выход)

  const render = function (data, time) {
  
  d3.select ('. время')
    .text (момент (время) .format ("чч: мм а"))

  
  const flight = d3.select ('# диаграмма')
    .selectAll ('g.flight')
    .data (данные, (d) => d.id)

  
  const newFlight = flight.enter ()
    .append ("г")
    .attr ('класс', 'полет')

  const xPoint = (d) => d.xScale (время);
  const yPoint = (d, i) => 100 + i * 25;

  newFlight.append ("круг")
    .attr ('класс', "точка полета")
    . attr ('cx', xPoint).
    .attr ('cy', yPoint)
    .attr ('г', "5")

  
  flight.select ('. точка полета')
    .attr ('cx', xPoint).
    .attr ('cy', yPoint)

  
  const oldFlight = flight.exit ()
    .Удалить()
}
  

Переходы

Приведенный выше код отображает кадр каждые 500 мс с шагом 5 минут:

• Обновляет время
• Создает новую летную группу с кружком для каждого рейса
• Обновляет x / y координаты текущих рейсов
• Удаляет группы рейсов по прибытии

Это работает, но нам действительно нужен плавный переход между каждым из этих кадров.Мы можем добиться этого, создав переход для любого выбора D3 и предоставив функцию продолжительности и замедления перед установкой атрибутов или свойств стиля.

Например, давайте уменьшим непрозрачность входа в полетные группы.

  const newFlight = flight.enter ()
  .append ("г")
  .attr ('класс', 'полет')
  .attr ('непрозрачность', 0)

newFlight.transition ()
  длительность (500)
  . attr ('непрозрачность'; 1)
  

Давайте исчезнем уходящие летные группы.

 рейс .выход()
  .переход()
  длительность (500)
  .attr ('непрозрачность', 0)
  .Удалить()
  

Добавьте плавный переход между точками x и y.

  flight.select ('. Flight-dot')
  .переход()
  длительность (500)
  .ease ('линейный')
  .attr ('cx', xPoint).
  .attr ('cy', yPoint)
  

Мы также можем переключать время между 5-минутными приращениями, чтобы оно отображалось каждую минуту, а не каждые пять минут, используя функцию tween .

  const inFiveMinutes = момент (время).добавить (5, 'минуты'). toDate ();
const i = d3.interpolate (время, inFiveMinutes);
d3.select ('. время')
  .переход()
  длительность (500)
  .ease ('линейный')
  .tween ("текст", () => {
    return function (t) {
      this.textContent = moment (i (t)). format ("чч: мм а");
    };
  });
  

t - значение прогресса перехода от 0 до 1.

Будьте креативны

В библиотеке гораздо больше, чем я смог охватить в этой статье, я бы с удовольствием раскопал некоторые из этих более содержательных примеров, но, как говорится, вам нужно поставить лошадь впереди телеги.

В галерее D3 есть еще много примеров. Если вы хотите узнать больше, я настоятельно рекомендую учебные пособия Скотта Мюррея по D3, а также документацию по D3, которая превосходна.

Надеюсь, этот общий обзор с несколькими практическими примерами дал вам представление о том, как работать с выделениями, масштабами и переходами. Подумайте о лучших способах представления ваших данных и получайте удовольствие, создавая собственные уникальные визуализации данных. Напишите мне в комментариях и дайте мне знать, какой вы построили с D3!

Awesome D3 | Кураторский список классных списков

В этом списке перечислены интересные библиотеки, плагины и утилиты D3js.Мы решили не перечислять здесь учебные пособия, ресурсы или концепции, потому что уже существует очень хороший список чтений , которые вы можете проверить и внести свой вклад.

Кураторы: Мориц Клак и Кристофер Мёллер из webkid.io

Вы также можете изучить список с помощью нашего интерактивного инструмента D3 Discovery.

Графики

• billboard.js - многоразовая библиотека диаграмм [столбец, линия, площадь, пончик, круговая диаграмма, шаг, сплайн]
• britecharts - Клиентская библиотека многоразовых диаграмм [столбец, линия, пончик, спарклайн, шаг]
• chart-parts - гибкая, удобная для React грамматика графики для визуализации данных
• cirrusjs - Библиотека диаграмм с несколькими модулями рендеринга [область, линия, составная]
• кубизм - Визуализация временных рядов
• c3 - Многоразовая библиотека диаграмм [линия, сплайн, шаг, площадь, составная, столбик, круговая диаграмма, пончик]
• dagre-d3 - Макет ориентированных графов на стороне клиента
• Округ Колумбия.js - для больших объемов данных
• dimple - объектно-ориентированный API для бизнес-аналитики [пузырь, область, набор]
• d2b - Библиотека диаграмм для осей, круговых диаграмм, диаграмм Санки и солнечных лучей
• d3. chart - Платформа для построения многоразовых диаграмм
• d3.chart.sankey - Многоразовая диаграмма Санки D3
• d3-bar - Гистограмма
• d3-beeswarm - Плагин, который вычисляет расположение пчел
• d3-boxplot - плагин d3js box plot
• d3-bumps-chart - Плагин для визуализации неровностей
• d3-circle - Круговая диаграмма [пончик]
• d3-dag - Алгоритмы компоновки для визуализации ориентированных ациклических графов
• d3-dot - Точечная диаграмма
• d3-ez - Простые многоразовые диаграммы и компоненты D3 [столбик, пончик, пирог, пузырь, роза, тепловая карта]
• d3-flame-graph - Графики пламени из иерархических данных
• d3-funnel - Библиотека воронок и пирамидальных диаграмм
• d3-gridding - Макеты диаграмм с использованием сеток
• d3-heatmap - Тепловая карта
• d3-horizon-chart - Модуль горизонтальных диаграмм
• d3-line - Линейный график
• d3-message-sequence - Диаграмма последовательности динамических / статических сообщений
• d3-timeseries - Библиотека графиков временных рядов
• d3-upset - Функции для построения графика UpSet [отклонение, полоса, пересечения, венн, отношения]
• d3-x3d - 3D-диаграммы на основе данных с D3 и X3D [пузырь, столбик, площадь поверхности, диаграмма рассеяния, площадь]
• d3fc - набор компонентов интерактивного графика [линия, столбик, накопление, разброс, свеча, ohlc]
• d3plus - Библиотека расширений для легкого создания визуализаций [разброс, набор, линия, столбец, круговая диаграмма, сеть, пузырь, прямоугольник, карта]
• d3panels - Интерактивные диаграммы со связанной кистью [точка, разброс, линия, тепловая карта, гистограмма]
• d3pie - Настраиваемая библиотека и генератор круговой диаграммы
• D3xter - Прямое построение [график, временная шкала, столбец, гистограмма, круговая диаграмма]
• D4 - многоразовые диаграммы DSL [столбик, пончик, линия, разброс, с накоплением, водопад]
• dTree - Семейное древо библиотеки
• epoch - Универсальная библиотека визуализации в реальном времени [область, полоса, линия, круговая диаграмма, разброс]
• EventDrops - интерактивная визуализация на основе времени / серии событий
• Необычные диаграммы. js - Библиотека для визуализации процентных значений [полоса, круги, пончик]
• firespray - Графики потоковой передачи [столбцы, линии, составные]
• forest-d3 - Библиотека графиков временных рядов [линия, площадь, накопление, столбец, разброс, круговая диаграмма ohlc]
• Диаграмма Ганта - библиотека диаграмм Ганта
• Insights - Библиотека для визуализации и навигации по графикам
• kotojs - фреймворк на базе ES6
• metrics-graphics - оптимизирован для визуализации данных временных рядов [линия, разброс, площадь]
• micropolar - Библиотека полярных диаграмм
• mpld3 - Экспорт графики matplotlib для работы в браузере
• neo4jd3 - визуализация графика Neo4j
• nvd3 - многоразовые диаграммы и компоненты диаграммы [прямоугольная диаграмма, батлет, свеча, линия, столбик, круговая диаграмма, разброс, спарклайн]
• oecd-simple-charts - Простая библиотека диаграмм [прямоугольная диаграмма, столбик с накоплением, жемчужная диаграмма]
• peek - Библиотека объектно-ориентированных диаграмм [разброс, линия, область, столбец, круговая диаграмма, пончик]
• сюжетно. js - Библиотека диаграмм высокого уровня [разброс, линия, столбец, круговая диаграмма, прямоугольная диаграмма, гистограмма, тепловая карта]
• plottable - гибкие интерактивные диаграммы для Интернета [область, столбик, линия, круговая диаграмма, разброс, составные]
• radar-chart-d3 - Модуль радиолокационной карты
• рикша - Набор инструментов для создания интерактивных графиков в реальном времени [линия, разброс, столбец]
• taucharts - Диаграммы с акцентом на дизайн и гибкость [линия, столбец, площадь, составные]
• techan.js - Визуализация, графики акций и технический анализ [свеча, ohlc]
• uvCharts - поддерживает множество различных типов диаграмм [столбик, область, круговая диаграмма, составная, линейная, полярная, кольцевая]
• vega - Грамматика визуализации
• vega-lite - грамматика интерактивной графики высокого уровня
• vega-lite-api - JavaScript API для Vega-Lite.
• venn.js - Пропорциональные диаграммы Венна и Эйлера
• visavail - Визуализация доступности данных времени
• vizabi - фреймворк для создания инструментов визуального исследования данных [пузырь, карта, линия, полоса, санки, пончик]
• WebCola - Макет для визуализации и исследования графиков
• xkcdgraphs - графики в стиле Xkcd [строка]

Третья сторона

• angular-nvd3 - NVd3 для AngularJS [линия, набор, полоса, площадь, разброс, пуля, пончик]
• d3act - d3 с React [полоса, пузырь, круговая диаграмма]
• d3-simpleCharts - плагин для d3 wordpress
• ember-charts - Графики для Ember [линия, столбик, с накоплением, круговая диаграмма, разброс]
• Layer Cake - графический фреймворк, созданный поверх Svelte.
• line-chart - модуль линейного графика для AngularJS [линия, область, столбец]
• nivo - компоненты Dataviz для React с изоморфной способностью [полоса, линия, область, пузырь, аккорд, тепловая карта]
• ngx-charts - каркас диаграммы для Angular [столбец, круговая диаграмма, линия, площадь, полярная диаграмма, составная часть, пузырь]
• potion - Сборник компонентов React для создания визуализаций
• react-d3 - Графики для React [площадь, столбик, свеча, линия, круговая диаграмма, разброс]
• react-d3-components - D3 Components [столбик, набор, разброс, линия, площадь, круговая диаграмма]
• react-d3-library - Библиотека для использования D3 в React [область, полоса, линия, круговая диаграмма, разброс]
• react-stockcharts - Графики акций с широкими возможностями настройки [область, линия, разброс, пузырь, столбик, с накоплением, свеча]
• react-vis - набор компонентов React для визуализации визуализаций [область, полоса, тепловая карта, линия, разброс]
• reaviz - Библиотека визуализации данных для React на основе D3
• recharts - переработанная библиотека диаграмм, созданная с помощью React
• семиотика - фреймворк для визуализации данных, сочетающий React и D3 [разброс, линия, площадь]
• Победа - Компоненты Composable React для построения визуализаций [площадь, столбик, подсвечник, круговая диаграмма, линия, разброс, вороной]
• vx - Компоненты визуализации для React [полоса, линия, разброс, составная часть, область, узор, тепловая карта, круговая диаграмма, радиальная, карта, гео]
• Vs - компоненты декларативной визуализации для Vue.js [полоса, линия, площадь, круговая диаграмма, пончик, сложено, санки, временная шкала]
• v-chart-plugin - легко привяжите диаграмму к данным, хранящимся в ваших компонентах Vue.js.

Карты

• d3-carto-map - картографический API, использующий геопространственные функции D3
• d3-Composite-projection - Проекции, показывающие вместе удаленные земли стран
• datamaps - Настраиваемые визуализации карт в одном файле
• d3-topogram - Непрерывные картограммы площадей на основе TopoJSON
• d3-exploder - позволяет легко перемещать и изменять размер географических объектов
• d3-geo-polygon - Отсечение и геометрические операции для сферических многоугольников
• d3-geo-projection - Расширенные географические проекции
• d3-geo-scale-bar - отображает автоматические масштабные линейки для проецируемых геопространственных данных.
• d3-geo-voronoi - диаграммы Вороного и триангуляция Делоне для сферы
• d3-geomap - Библиотека для создания географических карт
• d3.geo2rect - преобразование полигонов геоджсона в прямоугольники
• d3-inertia - расширение d3-drag, которое продолжает движение мыши с некоторой инерцией
• earthjs - Создание орфографического глобуса с помощью SVG, Canvas и WebGL
• mapmap.js - управляемый данными API для интерактивных тематических карт
• mapsense.js - векторные карты в полном разрешении с D3
• maptable - преобразование наборов данных в набор визуальных компонентов (карта, фильтры, таблица)
• simple-map-d3 - Простые карты стиля choropleth
• спам - легко создавать карты с помощью D3 и Canvas

Третья сторона

• leaflet-d3 - Коллекция плагинов для использования D3 с Leaflet [map, geo]
• react-d3-basic - Библиотека для создания составных и декларативных карт [map, geo]
• Wikimaps-D3js Atlas - интерфейс командной строки для создания растровых, топоджсоновских и svg-карт [карта, гео]
• react-simple-maps - Библиотека компонентов сопоставления SVG для React, построенная на основе d3-geo [map, geo]

Утилиты

• crossfilter - Библиотека для исследования больших многомерных наборов данных
• d3kit-timeline - Компонент временной шкалы, метки которого не перекрывают
• d3scription - Всплывающая подсказка с обнаружением столкновения краев окна
• d3-annotation - Помощник по аннотациям со встроенными типами аннотаций
• d3-area-label - Библиотека для размещения надписей в областях
• d3-breadcrumbs - упрощает использование панировочных сухарей
• d3-component - Легкая абстракция компонента
• d3-extended - расширяет d3 некоторыми общими функциями jQuery
• d3-helpers - Маленькие служебные функции
• d3-history - Правильная история строки URL
• d3-hsluv - удобное для человека цветовое пространство HSL (оттенок, насыщенность, яркость).
• d3-iconarray - Плагин для выравнивания элементов в сетках
• d3-interpolate-path - Интерполирует пути с разным количеством точек
• d3-jetpack - изящные удобные обертки, ускоряющие повседневную работу
• d3-Labeler - Плагин для автоматического размещения этикеток
• d3-lasso - Помечает элементы, рисуя линию над объектами или вокруг них
• d3-legend - помощник легенды
• d3-loom - Плагин для создания визуализации «ткацкого станка»
• d3-nelson-rules - Применяет правила Нельсона для управления процессом к набору данных
• d3-peaks - Найдите пики в зашумленном сигнале
• d3-ring-note - Плагин для размещения круговых и текстовых аннотаций
• d3-scale-cluster - Масштаб, который кластеризует данные в дискретные группы
• d3-sparql - Утилита для доступа к данным из конечных точек SPARQL
• d3-slider - слайдер
, вдохновленный jQuery UI
• d3-starterkit - Вспомогательные функции, упрощающие общие и подробные шаблоны d3
• d3-template - Плагин для создания и рендеринга шаблонов с использованием механизма привязки данных D3
• d3-tip - Вспомогательная подсказка
• d3-tipy - Вспомогательная подсказка
• d3-tooltip - Всплывающая подсказка в форме стрелки с тенями и динамическим содержимым
• d3-trail - Макет для создания лучших элементов пути
• d3-voronoi-treemap - вычисляет древовидную карту на основе мозаики Вороного
• d3-xray - Букмарклет, который регистрирует результаты объединения данных при наведении курсора мыши на
• d3.svg.circularbrush - Кисть для выбора циклических данных
• d3.svg.ribbon - интерполятор площади
• d3kit - Набор инструментов для ускорения разработки проектов, связанных с D3
• iopctrl - Lib для создания простых элементов управления пользовательского интерфейса
• kodama - Подключаемый модуль всплывающей подсказки
• swoopyarrows - Плагин для создания свупи стрелок
• swoopy-drag - Ручное размещение меток для графики d3
• текстуры - SVG паттерны для визуализации данных

Разное

• Chess-dataviz - библиотека шахматных датавиз
• codeflower - Код
с высоты птичьего полета
• комический.js - Рисование в мультяшном стиле. Работает также для холста, Рафаэля и SVG.js
• dragit - набор инструментов, позволяющий управлять графикой данных
• d3moji - Первоклассная поддержка эмодзи
• d3-cloud - Словесные облака
• d3-context-menu - Помощник для создания контекстных меню
• d3-force-gravity - Реализует гравитационное притяжение (или отталкивание, подобное силовому полю)
• d3-force-reuse - Более быстрое построение графиков, ориентированных на силу, за счет повторного использования аппроксимации силы
• d3-resume - Визуализатор резюме
• d3.схематичный - Создает схематичный фон, формы и линии
• d3plus-text - Интеллектуальное текстовое поле SVG с переносом строк и автоматическим масштабированием шрифта
• graph-scroll - События простой прокрутки
• jsdoc2diagram - Создать древовидную диаграмму из jsdoc
• русалка - Создание диаграмм и блок-схем из текста в стиле уценки
• netvis - Визуализирует сетевое взаимодействие для произвольных протоколов
• treeviz - Создание настраиваемых деревьев из данных json
• twitter-sentiment-visualization - серия D3.js диаграммы, показывающие тональность данных Twitter в реальном времени

Сторона сервера

• d3-node - Статическая диаграмма и генерация карты
• Kyrix - Интерактивные визуализации панорамирования / масштабирования с поддержкой автоматического масштабирования на стороне сервера.

Редакторы кода

Bl.ocks.org Профили

Лучшие 19 библиотек Javascript Charts

В современном мире люди все больше и больше борются с проблемой рассеянного внимания. Таким образом, становится все более важным представлять информацию структурированным, интересным и хорошо продуманным образом, особенно если у вас сложное бизнес-приложение.Представлять огромные массивы данных в стандартной электронной таблице для анализа или изучения настолько же неудобно, насколько это вообще возможно. Создание разных диаграмм - это большая проблема, которую мы рассмотрим.

Диаграммы Javascript являются неотъемлемой частью веб-приложения для представления данных. Это означает, что библиотеки диаграмм JavaScript неизбежны. Сам человеческий мозг запрограммирован так, что он понимает визуальные данные намного лучше, чем что-либо еще. Хорошо визуализированные данные оказывают гораздо большее влияние, чем данные, представленные как есть, независимо от того, насколько хорошо они объяснены.

Компании строят стратегии на основе диаграмм, чисел и таблиц, которые им представлены, и часто используют их, чтобы решить, следует ли использовать возможности для бизнеса. Для создания обходного пути очень важно выбрать правильный инструмент.

Но как выбрать инструмент, который будет соответствовать вашим требованиям в зоопарке технологий javascript? Как правильно выбрать графику для ваших данных? Платный или бесплатный? Построить собственное решение или взять готовый инструмент?

Мы постараемся ответить на все эти вопросы в этом руководстве.Сначала мы поговорим о том, как выбрать правильную библиотеку диаграмм javascript. Затем мы определим критерии оценки инструментов и, наконец, сравним самые популярные диаграммы javascript на рынке.

  

  
    
    
  

  
     
  <скрипт src = "./index.js "> 
  

  google.charts.load ('текущий');
google.charts.setOnLoadCallback (инициализация);

function init () {
  var url =
    'https://docs.google.com/spreadsheets/d/1YpiTo7Fc3QvBdbuReCIcwtg7lnmZupQAH57phrDLotI/edit#gid=0';
  var query = new google.visualization.Query (url);
  query.setQuery ('выберите A, B');
  query.send (processSheetsData);
}  

  function processSheetsData (response) {
  var array = [];
  var data = response.getDataTable ();
  var columns = data.getNumberOfColumns ();
  var rows = data.getNumberOfRows ();
  for (var r = 0; r  

  function renderData (data) {
 const margin = {сверху: 30, справа: 0, снизу: 30, слева: 50};
 const color = 'Steelblue';
 const height = 400;
 const width = 600;
 const yAxis = (g) =>
 г
 .attr ('преобразование', `translate ($ {margin.left}, 0)`)
 .call (d3.axisLeft (y) .ticks (нуль, data.format))
 .call ((g) => g.select ('. domain'). remove ())
 .call ((g) =>
 г
 .append ('текст')
 .attr ('x', -margin.left)
 .attr ('у', 10)
 .attr ('заливка', 'текущийЦвет')
 .attr ('привязка текста', 'начало')
 .text (data.y)
 );  const xAxis = (g) =>
 g.attr ('преобразование', `translate (0, $ {height - margin.bottom})`) .call (
 d3
 .axisBottom (x)
 .tickFormat ((i) => data [i] .name)
 .tickSizeOuter (0)
 );
 const y = d3
 .scaleLinear ()
 .domain ([0, d3.max (данные, (d) => d.value)])
 .отлично()
 .range ([высота - margin.bottom, margin.top]);  const x = d3
 .scaleBand ()
 .domain (d3.range (длина данных))
 .range ([margin.left, width - margin.right])
 .padding (0,1);  const svg = d3
 .select ('svg')
 .attr ('ширина', ширина)
 .attr ('высота', высота)
 .attr ('заливка', цвет);  svg
 .selectAll ('прямоугольник')
 .
No related posts.