પ્રતિક્રિયામાં વક્ર ઝોન સાથે JavaScript-આધારિત સ્કેટર પ્લોટ

તાપમાન અને ભેજ ડેટા સાથે ડાયનેમિક સ્કેટર પ્લોટ બનાવવો

જ્યારે તમે બહુવિધ ચલો સાથે કામ કરી રહ્યાં હોવ ત્યારે ડેટા પોઈન્ટને અસરકારક રીતે વિઝ્યુઅલાઈઝ કરવું મહત્વપૂર્ણ છે. આ દૃશ્યમાં, કાવતરું તાપમાન અને ભેજ સ્કેટર પ્લોટ પર મૂલ્યવાન આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરી શકે છે. સ્કેટર પ્લોટ આ ચલો વચ્ચેના સહસંબંધો અને પેટર્નને રજૂ કરવામાં મદદ કરે છે, ખાસ કરીને સમય જતાં.

માત્ર એક સરળ પ્લોટ ઉપરાંત, તમે વિશિષ્ટ ઝોન બનાવવા માંગો છો જે વળાંકના આધારે ગ્રાફના પ્રદેશોને અલગ કરે છે. આ તમારા આકૃતિમાં જટિલતાના સ્તરને ઉમેરે છે, વધુ વિગતવાર વિશ્લેષણ પ્રદાન કરે છે, જેમ કે તાપમાન શ્રેણીમાં વિવિધ ભેજ સ્તરોના વિસ્તારોને વ્યાખ્યાયિત કરવા. આ પડકારજનક હોઈ શકે છે, ખાસ કરીને જો ઝોન વણાંકો પર આધારિત હોય.

સદભાગ્યે, ત્યાં ઘણી લાઇબ્રેરીઓ ઉપલબ્ધ છે પ્રતિક્રિયા આપો અને સાદી JavaScript કે જે આ ડેટા પોઈન્ટને પ્લોટ કરવામાં અને વક્ર ઝોન ઉમેરવામાં મદદ કરી શકે છે. યોગ્ય સાધનોનો ઉપયોગ કરીને, તમે વધુ સારા ડેટા વિશ્લેષણ માટે કસ્ટમ ઝોન સાથે સરળતાથી સ્કેટર પ્લોટ જનરેટ કરી શકો છો. આ સાધનો બિન-રેખીય સંબંધોના મેપિંગમાં સુગમતા અને ચોકસાઇ માટે પરવાનગી આપે છે.

આ લેખમાં, અમે વક્ર ઝોન સાથે સ્કેટર પ્લોટ્સ દોરવા માટે ડેટા પોઇન્ટ કેવી રીતે એકત્રિત કરવા અને લોકપ્રિય JavaScript અને પ્રતિક્રિયા લાઇબ્રેરીઓનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો તે શોધીશું. યોગ્ય સેટઅપ સાથે, તમે તમારા તાપમાન અને ભેજના ડેટાને ડાયાગ્રામ પર અસરકારક રીતે મેપ કરી શકશો.

પ્રતિક્રિયામાં વક્ર ઝોન સાથે સ્કેટર પ્લોટના અમલીકરણને સમજવું

સ્ક્રિપ્ટમાં પ્રથમ ઉદાહરણનો ઉપયોગ થાય છે પ્રતિક્રિયા આપો શક્તિશાળી સાથે સંયોજનમાં D3.js વક્ર ઝોન સાથે સ્કેટર પ્લોટ બનાવવા માટે પુસ્તકાલય. સ્કેટર પ્લોટ તાપમાનને x-અક્ષ પર અને ભેજને y-અક્ષ પર નકશા કરે છે, આ બે ચલો વચ્ચેના સંબંધની કલ્પના કરવામાં મદદ કરે છે. ડેટા પોઈન્ટ વર્તુળો દ્વારા દર્શાવવામાં આવે છે, જે D3 `enter()` અને `append()` પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને રચવામાં આવે છે, જે ખાતરી કરે છે કે દરેક ડેટા પોઈન્ટ DOMમાં ઉમેરવામાં આવે છે. અમલીકરણનું એક નિર્ણાયક પાસું એ `સ્કેલલાઇનર()` સાથે રેખીય ભીંગડાનો ઉપયોગ છે, જે તાપમાન અને ભેજના મૂલ્યોને SVG ની અંદર પિક્સેલ સ્થાનો પર નકશા કરે છે, જે પોઈન્ટ્સને ચાર્ટ પર યોગ્ય રીતે સ્થિત થવા દે છે.

ડેટા પોઈન્ટ બનાવવા ઉપરાંત, સ્ક્રિપ્ટ રેખા જનરેટર (`d3.line()`) નો ઉપયોગ કરીને વક્ર ઝોન દોરે છે. આ આદેશ પાથ બનાવે છે જે સ્પષ્ટ બિંદુઓ વચ્ચે વણાંકોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, જે સ્કેટર પ્લોટ પર બિન-રેખીય ઝોન દોરવા માટે પરવાનગી આપે છે. આ કિસ્સામાં, તાપમાન અને ભેજના મૂલ્યો વચ્ચે સરળ, કુદરતી દેખાતા વળાંકો બનાવવા માટે `વળાંક(d3.curveNatural)` લાગુ કરવામાં આવે છે. આ વળાંકો સ્કેટર પ્લોટમાં વિવિધ ઝોનને વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે મહત્વપૂર્ણ છે, જે તાપમાનના આધારે ભેજની આરામદાયક અથવા જોખમી શ્રેણી જેવા ચોક્કસ પ્રદેશો અથવા રસની શ્રેણીઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરી શકે છે.

બીજું ઉદાહરણ લાભ આપે છે ચાર્ટ.જે.એસ પ્રતિક્રિયામાં, ચાર્ટ રેન્ડરિંગ માટે એક સરળ પણ અસરકારક પુસ્તકાલય. Chart.js `Scatter` ઘટકનો ઉપયોગ તાપમાન અને ભેજના ડેટા પોઈન્ટને પ્લોટ કરવા માટે થાય છે. જ્યારે Chart.js કસ્ટમ વિઝ્યુલાઇઝેશન બનાવવા માટે D3.js જેટલું લવચીક નથી, તે સ્કેટર પ્લોટ માટે સાહજિક સેટઅપ પ્રદાન કરે છે. અહીં એક મુખ્ય લક્ષણ એ `એનોટેશન` પ્લગઇન છે, જે ચાર્ટ પર આકારો, રેખાઓ અથવા પ્રદેશો દોરવાની મંજૂરી આપે છે. આ પ્લગઇનનો ઉપયોગ સ્કેટર પ્લોટના વિભાગોમાં સીધી રેખાઓ દોરીને, રુચિના ક્ષેત્રો વચ્ચે દ્રશ્ય વિભાગો બનાવીને વક્ર ઝોનનો અંદાજ કાઢવા માટે થાય છે. વક્ર ઝોન સીધી રેખાઓ સાથે અંદાજિત હોવા છતાં, આ પદ્ધતિ સીધી છે અને સ્કેટર પ્લોટમાં ઝોનની કલ્પના કરવાની ઝડપી રીત પ્રદાન કરે છે.

બંને પદ્ધતિઓ મહત્વની પદ્ધતિઓનો સમાવેશ કરે છે, જેમ કે D3.js માં `scaleLinear()` નો ઉપયોગ કરીને ડેટાને સ્કેલિંગ કરવો અને Chart.js માં ચાર્ટ સ્કેલને કસ્ટમાઇઝ કરવા માટે બિલ્ટ-ઇન વિકલ્પોનો ઉપયોગ કરવો. આ અભિગમો લવચીકતા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યા છે, જે વિકાસકર્તાઓને વિવિધ ઉપયોગના કેસો માટે તેમને સુધારવા અને વિસ્તૃત કરવાની મંજૂરી આપે છે. જ્યારે D3.js વળાંકો અને ઝોન દોરવા માટે વધુ નિયંત્રણ અને ચોકસાઇ પ્રદાન કરે છે, ત્યારે Chart.js મૂળભૂત સ્કેટર પ્લોટ માટે `એનોટેશન` જેવા પ્લગઇન્સ દ્વારા અમુક સ્તરના કસ્ટમાઇઝેશન સાથે ઝડપી સેટઅપ પ્રદાન કરે છે. બંને સ્ક્રિપ્ટો મોડ્યુલર અને ફરીથી વાપરી શકાય તેવી છે, જે રિએક્ટ એપ્લીકેશનમાં વક્ર ઝોન સાથે ઇન્ટરેક્ટિવ સ્કેટર પ્લોટ બનાવવામાં લવચીકતા પ્રદાન કરે છે.

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;

પ્રતિક્રિયામાં સ્કેટર પ્લોટ ક્રિએશન માટે વૈકલ્પિક પુસ્તકાલયોની શોધખોળ

આ ઉપરાંત D3.js અને ચાર્ટ.જે.એસ, ત્યાં અન્ય મજબૂત પુસ્તકાલયો છે જે સ્કેટર પ્લોટ બનાવટને સંભાળી શકે છે પ્રતિક્રિયા આપો. આવો જ એક વિકલ્પ પ્લોટલી છે, એક ચાર્ટિંગ લાઇબ્રેરી જે લવચીકતા અને ઉપયોગમાં સરળતા બંને પ્રદાન કરે છે. પ્લોટલી ઇન્ટરેક્ટિવ પ્લોટ માટે પરવાનગી આપે છે, જેમાં સ્કેટર પ્લોટ્સનો સમાવેશ થાય છે, જ્યાં તમે માત્ર ડેટાને પ્લોટ કરી શકતા નથી પણ ટીકાઓ અથવા આકાર-ચિત્ર ક્ષમતાઓનો ઉપયોગ કરીને વક્ર ઝોન પણ ઉમેરી શકો છો. પ્લૉટલી રિસ્પોન્સિવ ડિઝાઇન માટે બિલ્ટ-ઇન સપોર્ટ સાથે આવે છે, જે તેને વેબ એપ્લિકેશન્સ માટે યોગ્ય બનાવે છે જેને વિવિધ સ્ક્રીન માપો માટે એડજસ્ટ કરવાની જરૂર છે.

અન્ય વૈકલ્પિક ઉપયોગ છે રીચાર્ટ, ખાસ કરીને રિએક્ટ એપ્લીકેશન માટે રચાયેલ લાઇબ્રેરી. રીચાર્ટ્સ D3.js ની તુલનામાં સરળ API પ્રદાન કરે છે અને તે વિકાસકર્તાઓ માટે શ્રેષ્ઠ પસંદગી છે જેઓ ન્યૂનતમ ગોઠવણી સાથે ઝડપી પરિણામો ઇચ્છે છે. તે સ્કેટર પ્લોટ અને કસ્ટમ આકારોને સપોર્ટ કરે છે, જે વક્ર ઝોનને અંદાજિત કરવાનું શક્ય બનાવે છે. જો કે રીચાર્ટ્સમાં D3.js નું વ્યાપક કસ્ટમાઇઝેશન નથી, તેમ છતાં તે મૂળભૂત સ્કેટર પ્લોટને હેન્ડલ કરવા માટે એક મજબૂત વિકલ્પ છે, ખાસ કરીને જ્યારે ઉપયોગમાં સરળતા અને વાંચનક્ષમતા એ મુખ્ય બાબતો છે.

છેલ્લે, જેઓ મહત્તમ પ્રદર્શન અને રેન્ડરીંગ ઝડપ ઇચ્છે છે તેમના માટે, કેનવાસજેએસ એક સારો વિકલ્પ છે. CanvasJS હલકો છે અને ડ્રોઇંગ માટે HTML5 કેનવાસનો ઉપયોગ કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. તે મોટા ડેટાસેટ્સને અસરકારક રીતે હેન્ડલ કરી શકે છે અને રીઅલ-ટાઇમ અપડેટ્સને સપોર્ટ કરે છે, જે ઉચ્ચ પ્રદર્શનની જરૂર હોય તેવી એપ્લિકેશનો માટે તેને યોગ્ય બનાવે છે. જ્યારે તેમાં D3.js માં જોવા મળતી કેટલીક લવચીકતાનો અભાવ હોઈ શકે છે, ત્યારે CanvasJS એ એપ્લિકેશન માટે યોગ્ય છે જેને ઝડપી રેન્ડરીંગ અને પ્રતિભાવની જરૂર હોય છે, જેમ કે મોનિટરિંગ ડેશબોર્ડ્સ.