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V2EX  ›  推广

前端开发者常用的 9 个 JavaScript 图表库

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  •   powertoolsteam · 56 天前 · 392 次点击
    这是一个创建于 56 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    本文由葡萄城技术团队于 V2EX 首发

    转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务,赋能开发者。


    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:

    const ctx = document.getElementById("myChart");
    const options = {
        scale: { // Hides the scale
     }
    };
    const data = {
        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' },
    ]
    }
    
    const myRadarChart = new Chart(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:

    var data = {
      labels: ['Bananas', 'Apples', 'Grapes'],
      series: [20, 15, 40]
    }; var options = {
      labelInterpolationFnc: function(value) { return value[0]
      }
    }; var responsiveOptions = [
      ['screen and (min-width: 640px)', {
        chartPadding: 30,
        labelOffset: 130,
        labelDirection: 'explode',
        labelInterpolationFnc: function(value) { return value;
        }
      }],
      ['screen and (min-width: 1024px)', {
        labelOffset: 80,
        chartPadding: 20 }]
    ]; new Chartist.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。

    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
      var data = new wijmo.collections.CollectionView(getData()); // create the chart
      var theChart = new wijmo.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
      var theGrid = new wijmo.grid.FlexGrid('#theGrid', {
          itemsSource: data
      }) // create some random data
      function getData() { var countries = 'US,Germany,UK,Japan,Italy,Greece'.split(','),
            data = []; for (var i = 0; i < countries.length; i++) {
            data.push({
              country: countries[i],
              sales: Math.random() * 10000,
              expenses: Math.random() * 5000,
              downloads: Math.round(Math.random() * 20000),
            });
          } return data;
      }
    }
    

    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:

    var dom = document.getElementById("container"); var myChart = echarts.init(dom); var app = {};
    option = null;
    option = {
        title: {
            text: 'Large-scale scatterplot' },
        tooltip : {
            trigger: 'axis',
            showDelay : 0,
            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 () { var d = []; var len = 10000; var x = 0; while (len--) {
                        x = (Math.random() * 10).toFixed(3) - 0;
                        d.push([
                            x, //Math.random() * 10
                            (Math.sin(x) - x * (len % 2 ? 0.1 : -0.1) * Math.random()).toFixed(3) - 0 ]);
                    } //console.log(d)
                    return d;
                })()
            },
            {
                name:'cos',
                type:'scatter',
                large: true,
                symbolSize: 2,
                data: (function () { var d = []; var len = 20000; var x = 0; while (len--) {
                        x = (Math.random() * 10).toFixed(3) - 0;
                        d.push([
                            x, //Math.random() * 10
                            (Math.cos(x) - x * (len % 2 ? 0.1 : -0.1) * Math.random()).toFixed(3) - 0 ]);
                    } //console.log(d)
                    return d;
                })()
            }
        ]
    };
    ; if (option && typeof option === "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() { var chart = nv.models.lineChart()
                    .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!*/
      var myData = sinAndCos();   //You need data...
     d3.select('#chart svg')    //Select the <svg> element you want to render the chart in. 
          .datum(myData)         //Populate the <svg> element with chart data...
          .call(chart);          //Finally, render the chart!
    
      //Update the chart when window resizes.
      nv.utils.windowResize(function() { chart.update() }); return chart;
    }); /** Simple test data generator */
    function sinAndCos() { var sin = [],sin2 = [],
          cos = []; //Data is represented as an array of {x,y} pairs.
      for (var i = 0; i < 100; 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 {x,y} 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:

    var chart = 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:

    var defData = [
            {"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" }]; var chart = new tauCharts.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;
    
    const data = [
              {
                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 },
                ],
              }
            ];
    const COLORS = ['#8889DD', '#9597E4', '#8DC77B', '#A5D297', '#E2CF45', '#F8C12D'];
    const CustomizedContent = React.createClass({
      render() {
        const { root, depth, x, y, width, height, index, payload, colors, rank, name } = this.props; return ( <g>
            <rect
              x={x}
              y={y}
              width={width}
              height={height}
              style={{
                fill: depth < 2 ? colors[Math.floor(index / root.children.length * 6)] : 'none',
                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} </text>
              : null }
            {
              depth === 1 ?
              <text
                x={x + 4}
                y={y + 18}
                fill="#fff" fontSize={16}
                fillOpacity={0.9} > {index + 1} </text>
              : null } </g>
     );
      }
    });
    
    const SimpleTreemap = React.createClass({
        render () { return ( <Treemap
              width={400}
            height={200}
            data={data}
            dataKey="size" ratio={4/3}
            stroke="#fff" fill="#8884d8" content={<CustomizedContent colors={COLORS}/>}
          />
     );
      }
    })
    
    ReactDOM.render( <SimpleTreemap />,
      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 () { var d1 = []; for (var i = 0; i < 14; i += 0.5)
            d1.push([i, Math.sin(i)]); var d2 = [[0, 3], [4, 8], [8, 5], [9, 13]]; // a null signifies separate line segments
        var d3 = [[0, 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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