Gráfico de dispersión basado en JavaScript con zonas curvas en React

Creación de un diagrama de dispersión dinámico con datos de temperatura y humedad

Visualizar puntos de datos de forma eficaz es fundamental cuando se trata de múltiples variables. En este escenario, trazar temperatura y humedad en un diagrama de dispersión puede proporcionar información valiosa. Un diagrama de dispersión ayuda a representar correlaciones y patrones entre estas variables, especialmente a lo largo del tiempo.

Más allá de un simple gráfico, es posible que desees crear zonas especializadas que separen regiones del gráfico según una curva. Esto agrega una capa de complejidad a su diagrama, proporcionando un análisis más detallado, como definir áreas de diferentes niveles de humedad en diferentes rangos de temperatura. Esto puede resultar complicado, especialmente si las zonas se basan en curvas.

Afortunadamente, hay muchas bibliotecas disponibles para Reaccionar y JavaScript simple que puede ayudar a trazar estos puntos de datos y agregar zonas curvas. Al utilizar las herramientas adecuadas, puede generar fácilmente un diagrama de dispersión con zonas personalizadas para un mejor análisis de los datos. Estas herramientas permiten flexibilidad y precisión en el mapeo de relaciones no lineales.

En este artículo, exploraremos cómo recopilar puntos de datos y utilizar bibliotecas populares de JavaScript y React para dibujar diagramas de dispersión con zonas curvas. Con la configuración adecuada, podrá asignar sus datos de temperatura y humedad a un diagrama de manera efectiva.

Comprender la implementación del diagrama de dispersión con zonas curvas en React

El primer ejemplo de los guiones utiliza Reaccionar en combinación con el poderoso D3.js biblioteca para crear un diagrama de dispersión con zonas curvas. El diagrama de dispersión asigna la temperatura al eje x y la humedad al eje y, lo que ayuda a visualizar la relación entre estas dos variables. Los puntos de datos están representados por círculos, trazados utilizando los métodos D3 `enter()` y `append()`, que garantizan que cada punto de datos se agregue al DOM. Un aspecto crucial de la implementación es el uso de escalas lineales con `scaleLinear()`, que asigna valores de temperatura y humedad a posiciones de píxeles dentro del SVG, permitiendo que los puntos se coloquen correctamente en el gráfico.

Además de trazar puntos de datos, el script dibuja zonas curvas usando un generador de líneas (`d3.line()`). Este comando crea rutas que representan curvas entre puntos específicos, lo que permite dibujar zonas no lineales sobre el diagrama de dispersión. En este caso, se aplica `curve(d3.curveNatural)` para crear curvas suaves y de aspecto natural entre los valores de temperatura y humedad. Estas curvas son fundamentales para definir diferentes zonas en el diagrama de dispersión, que pueden representar regiones o rangos de interés específicos, como un rango de humedad cómodo o peligroso según la temperatura.

El segundo ejemplo aprovecha Gráfico.js en React, una biblioteca más simple pero efectiva para la representación de gráficos. El componente Chart.js `Scatter` se utiliza para trazar puntos de datos de temperatura y humedad. Si bien Chart.js no es tan flexible como D3.js para crear visualizaciones personalizadas, ofrece una configuración intuitiva para diagramas de dispersión. Una característica clave aquí es el complemento "anotación", que permite dibujar formas, líneas o regiones en el gráfico. Este complemento se utiliza para aproximar las zonas curvas dibujando líneas rectas a través de secciones del diagrama de dispersión, creando divisiones visuales entre las áreas de interés. Aunque las zonas curvas se aproximan con líneas rectas, este método es sencillo y proporciona una manera rápida de visualizar zonas en un diagrama de dispersión.

Ambos métodos incorporan prácticas importantes, como escalar datos usando `scaleLinear()` en D3.js y utilizar opciones integradas para personalizar las escalas de gráficos en Chart.js. Estos enfoques están diseñados para brindar flexibilidad, lo que permite a los desarrolladores modificarlos y ampliarlos para diferentes casos de uso. Mientras que D3.js ofrece más control y precisión para dibujar curvas y zonas, Chart.js proporciona una configuración más rápida para diagramas de dispersión básicos con cierto nivel de personalización a través de complementos como "annotation". Ambos scripts son modulares y reutilizables, lo que ofrece flexibilidad para crear diagramas de dispersión interactivos con zonas curvas en aplicaciones React.

import React, { useEffect, useRef } from 'react';
import * as d3 from 'd3';
const ScatterPlotWithCurves = ({ data }) => {
  const svgRef = useRef();
  useEffect(() => {
    const svg = d3.select(svgRef.current)
      .attr('width', 500)
      .attr('height', 500);
    const xScale = d3.scaleLinear()
      .domain([d3.min(data, d => d.temperatureC), d3.max(data, d => d.temperatureC)])
      .range([0, 500]);
    const yScale = d3.scaleLinear()
      .domain([d3.min(data, d => d.humidity), d3.max(data, d => d.humidity)])
      .range([500, 0]);
    svg.selectAll('.dot')
      .data(data)
      .enter().append('circle')
      .attr('cx', d => xScale(d.temperatureC))
      .attr('cy', d => yScale(d.humidity))
      .attr('r', 5);
    // Add zones using curved paths
    const lineGenerator = d3.line()
      .x(d => xScale(d[0]))
      .y(d => yScale(d[1]))
      .curve(d3.curveNatural);
    svg.append('path')
      .datum([[30, 60], [40, 70], [50, 80]])
      .attr('d', lineGenerator)
      .attr('stroke', 'red')
      .attr('fill', 'none');
  }, [data]);
  return <svg ref={svgRef}></svg>;
};
export default ScatterPlotWithCurves;

import React from 'react';
import { Scatter } from 'react-chartjs-2';
const ScatterPlot = ({ data }) => {
  const chartData = {
    datasets: [{
      label: 'Temperature vs Humidity',
      data: data.map(d => ({ x: d.temperatureC, y: d.humidity })),
      borderColor: 'blue',
      pointBackgroundColor: 'blue',
    }],
  };
  const options = {
    scales: {
      x: { type: 'linear', position: 'bottom', title: { display: true, text: 'Temperature (°C)' } },
      y: { title: { display: true, text: 'Humidity (%)' } },
    },
    plugins: {
      annotation: { // Plugin to draw curved zones
        annotations: [{
          type: 'line',
          xMin: 30, xMax: 50, yMin: 60, yMax: 80,
          borderColor: 'red', borderWidth: 2,
        }],
      },
    },
  };
  return <Scatter data={chartData} options={options} />;
};
export default ScatterPlot;

Explorando bibliotecas alternativas para la creación de diagramas de dispersión en React

Además de D3.js y Gráfico.js, existen otras bibliotecas sólidas que pueden manejar la creación de diagramas de dispersión en Reaccionar. Una de esas opciones es Plotly, una biblioteca de gráficos que ofrece flexibilidad y facilidad de uso. Plotly permite gráficos interactivos, incluidos diagramas de dispersión, donde no solo puede trazar datos sino también agregar zonas curvas mediante anotaciones o capacidades de dibujo de formas. Plotly viene con soporte integrado para diseño responsivo, lo que lo hace adecuado para aplicaciones web que necesitan adaptarse a diferentes tamaños de pantalla.

Otra alternativa es el uso de Informes, una biblioteca diseñada específicamente para aplicaciones React. Recharts proporciona una API más simple en comparación con D3.js y es una excelente opción para los desarrolladores que desean resultados rápidos con una configuración mínima. Admite diagramas de dispersión y formas personalizadas, lo que permite aproximar zonas curvas. Aunque Recharts no tiene la amplia personalización de D3.js, sigue siendo una buena opción para manejar diagramas de dispersión básicos, especialmente cuando la facilidad de uso y la legibilidad son consideraciones clave.

Finalmente, para aquellos que desean el máximo rendimiento y velocidad de renderizado, lienzojs es una buena opción. CanvasJS es liviano y se enfoca en usar el lienzo HTML5 para dibujar. Puede manejar grandes conjuntos de datos de manera efectiva y admite actualizaciones en tiempo real, lo que lo convierte en una buena opción para aplicaciones que requieren un alto rendimiento. Si bien puede carecer de parte de la flexibilidad que se encuentra en D3.js, CanvasJS es perfecto para aplicaciones que requieren una renderización y capacidad de respuesta rápidas, como paneles de control.