പ്രതികരണത്തിൽ വളഞ്ഞ മേഖലകളുള്ള ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ട്

താപനിലയും ഈർപ്പം ഡാറ്റയും ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഡൈനാമിക് സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ട് നിർമ്മിക്കുന്നു

നിങ്ങൾ ഒന്നിലധികം വേരിയബിളുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഡാറ്റ പോയിൻ്റുകൾ ഫലപ്രദമായി ദൃശ്യമാക്കുന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ഗൂഢാലോചന താപനില ഒപ്പം ഈർപ്പം ഒരു സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ടിൽ വിലപ്പെട്ട ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകാൻ കഴിയും. ഈ വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള പരസ്പര ബന്ധങ്ങളെയും പാറ്റേണുകളെയും പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ ഒരു സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ട് സഹായിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് കാലക്രമേണ.

ഒരു ലളിതമായ പ്ലോട്ടിനപ്പുറം, ഒരു വക്രത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഗ്രാഫിൻ്റെ പ്രദേശങ്ങൾ വേർതിരിക്കുന്ന പ്രത്യേക സോണുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിച്ചേക്കാം. ഇത് നിങ്ങളുടെ ഡയഗ്രാമിലേക്ക് സങ്കീർണ്ണതയുടെ ഒരു പാളി ചേർക്കുന്നു, താപനില പരിധികളിലുടനീളമുള്ള വ്യത്യസ്‌ത ആർദ്രത നിലകളുടെ പ്രദേശങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്നത് പോലെ കൂടുതൽ വിശദമായ വിശകലനം നൽകുന്നു. ഇത് വെല്ലുവിളിയാകാം, പ്രത്യേകിച്ചും സോണുകൾ വളവുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണെങ്കിൽ.

ഭാഗ്യവശാൽ, ധാരാളം ലൈബ്രറികൾ ലഭ്യമാണ് പ്രതികരിക്കുക കൂടാതെ ഈ ഡാറ്റാ പോയിൻ്റുകൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്യാനും വളഞ്ഞ സോണുകൾ ചേർക്കാനും സഹായിക്കുന്ന പ്ലെയിൻ JavaScript. ശരിയായ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, മികച്ച ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിനായി നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്ടാനുസൃത സോണുകളുള്ള ഒരു സ്‌കാറ്റർ പ്ലോട്ട് എളുപ്പത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കാനാകും. നോൺ-ലീനിയർ ബന്ധങ്ങൾ മാപ്പുചെയ്യുന്നതിൽ ഈ ഉപകരണങ്ങൾ വഴക്കവും കൃത്യതയും അനുവദിക്കുന്നു.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, എങ്ങനെ ഡാറ്റാ പോയിൻ്റുകൾ ശേഖരിക്കാമെന്നും വളഞ്ഞ മേഖലകളുള്ള സ്‌കാറ്റർ പ്ലോട്ടുകൾ വരയ്ക്കുന്നതിന് ജനപ്രിയ JavaScript, React ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും. ശരിയായ സജ്ജീകരണത്തിലൂടെ, നിങ്ങളുടെ താപനിലയും ഈർപ്പം ഡാറ്റയും ഒരു ഡയഗ്രാമിലേക്ക് ഫലപ്രദമായി മാപ്പ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും.

പ്രതിപ്രവർത്തനത്തിൽ വളഞ്ഞ മേഖലകളുള്ള സ്‌കാറ്റർ പ്ലോട്ടിൻ്റെ നടപ്പാക്കൽ മനസ്സിലാക്കുന്നു

സ്ക്രിപ്റ്റുകളിലെ ആദ്യ ഉദാഹരണം ഉപയോഗിക്കുന്നു പ്രതികരിക്കുക ശക്തിയുള്ളവയുമായി സംയോജിച്ച് D3.js വളഞ്ഞ മേഖലകളുള്ള ഒരു സ്‌കാറ്റർ പ്ലോട്ട് സൃഷ്‌ടിക്കാനുള്ള ലൈബ്രറി. സ്‌കാറ്റർ പ്ലോട്ട് താപനിലയെ x-അക്ഷത്തിലേക്കും ഈർപ്പം y-അക്ഷത്തിലേക്കും മാപ്പ് ചെയ്യുന്നു, ഈ രണ്ട് വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഓരോ ഡാറ്റാ പോയിൻ്റും DOM-ലേക്ക് ചേർക്കുന്നത് ഉറപ്പാക്കുന്ന D3 `enter()`, `append()` രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്ലോട്ട് ചെയ്ത സർക്കിളുകളാണ് ഡാറ്റാ പോയിൻ്റുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നത്. നടപ്പാക്കലിൻ്റെ ഒരു നിർണായക വശം `സ്കെയിൽ ലീനിയർ()` ഉപയോഗിച്ച് ലീനിയർ സ്കെയിലുകളുടെ ഉപയോഗമാണ്, ഇത് SVG-യിലെ പിക്സൽ സ്ഥാനങ്ങളിലേക്ക് താപനിലയും ഈർപ്പം മൂല്യങ്ങളും മാപ്പ് ചെയ്യുന്നു, ഇത് പോയിൻ്റുകൾ ചാർട്ടിൽ ശരിയായി സ്ഥാപിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ പോയിൻ്റുകൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്യുന്നതിനു പുറമേ, ഒരു ലൈൻ ജനറേറ്റർ (`d3.line()`) ഉപയോഗിച്ച് സ്ക്രിപ്റ്റ് വളഞ്ഞ സോണുകൾ വരയ്ക്കുന്നു. ഈ കമാൻഡ് നിർദ്ദിഷ്ട പോയിൻ്റുകൾക്കിടയിലുള്ള കർവുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന പാതകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ഇത് സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ടിന് മുകളിലൂടെ രേഖീയമല്ലാത്ത സോണുകൾ വരയ്ക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, താപനിലയ്ക്കും ഈർപ്പം മൂല്യങ്ങൾക്കും ഇടയിൽ മിനുസമാർന്നതും സ്വാഭാവികമായി കാണപ്പെടുന്നതുമായ വളവുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ `കർവ്(d3.curveNatural)` പ്രയോഗിക്കുന്നു. സ്‌കാറ്റർ പ്ലോട്ടിലെ വ്യത്യസ്‌ത സോണുകൾ നിർവചിക്കുന്നതിന് ഈ കർവുകൾ നിർണായകമാണ്, അത് താപനിലയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സുഖകരമോ അപകടകരമോ ആയ ഈർപ്പം പോലുള്ള പ്രത്യേക പ്രദേശങ്ങളെയോ താൽപ്പര്യമുള്ള ശ്രേണികളെയോ പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ കഴിയും.

രണ്ടാമത്തെ ഉദാഹരണം പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു Chart.js റിയാക്ടിൽ, ചാർട്ട് റെൻഡറിങ്ങിനുള്ള ലളിതവും എന്നാൽ ഫലപ്രദവുമായ ലൈബ്രറി. Chart.js `Scatter` ഘടകം താപനില, ഈർപ്പം ഡാറ്റ പോയിൻ്റുകൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇഷ്‌ടാനുസൃത ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിന് Chart.js D3.js പോലെ വഴക്കമുള്ളതല്ലെങ്കിലും, സ്‌കാറ്റർ പ്ലോട്ടുകൾക്കായി ഇത് ഒരു അവബോധജന്യമായ സജ്ജീകരണം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ചാർട്ടിൽ ആകാരങ്ങൾ, വരകൾ അല്ലെങ്കിൽ പ്രദേശങ്ങൾ വരയ്ക്കാൻ അനുവദിക്കുന്ന `അനോട്ടേഷൻ` പ്ലഗിൻ ആണ് ഇവിടെ ഒരു പ്രധാന സവിശേഷത. സ്‌കാറ്റർ പ്ലോട്ടിൻ്റെ ഭാഗങ്ങളിൽ നേർരേഖകൾ വരച്ച്, താൽപ്പര്യമുള്ള മേഖലകൾക്കിടയിൽ വിഷ്വൽ ഡിവിഷനുകൾ സൃഷ്‌ടിച്ച് വളഞ്ഞ സോണുകളെ ഏകദേശമാക്കാൻ ഈ പ്ലഗിൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. വളഞ്ഞ സോണുകൾ നേർരേഖകളാൽ ഏകദേശമായി കണക്കാക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ഈ രീതി നേരായതും ഒരു ചിതറിക്കിടക്കുന്ന പ്ലോട്ടിൽ സോണുകൾ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ദ്രുത മാർഗവും നൽകുന്നു.

D3.js-ൽ `സ്കെയിൽ ലീനിയർ()` ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ സ്കെയിലിംഗ് ചെയ്യൽ, Chart.js-ൽ ചാർട്ട് സ്കെയിലുകൾ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കുന്നതിന് ബിൽറ്റ്-ഇൻ ഓപ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കൽ തുടങ്ങിയ പ്രധാനപ്പെട്ട സമ്പ്രദായങ്ങൾ രണ്ട് രീതികളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഈ സമീപനങ്ങൾ ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റിക്ക് വേണ്ടി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്, വ്യത്യസ്ത ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങൾക്കായി അവ പരിഷ്ക്കരിക്കുന്നതിനും വിപുലീകരിക്കുന്നതിനും ഡവലപ്പർമാരെ അനുവദിക്കുന്നു. D3.js, കർവുകളും സോണുകളും വരയ്ക്കുന്നതിന് കൂടുതൽ നിയന്ത്രണവും കൃത്യതയും നൽകുമ്പോൾ, ചാർട്ട്.js അടിസ്ഥാന സ്‌കാറ്റർ പ്ലോട്ടുകൾക്ക് `അനോട്ടേഷൻ' പോലുള്ള പ്ലഗിനുകൾ വഴി ചില തലത്തിലുള്ള ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കൽ വേഗത്തിലുള്ള സജ്ജീകരണം നൽകുന്നു. രണ്ട് സ്ക്രിപ്റ്റുകളും മോഡുലറും പുനരുപയോഗിക്കാവുന്നതുമാണ്, റിയാക്റ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ വളഞ്ഞ സോണുകളുള്ള ഇൻ്ററാക്ടീവ് സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ടുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള വഴക്കം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

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;

റിയാക്ടിൽ സ്‌കാറ്റർ പ്ലോട്ട് സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിന് ഇതര ലൈബ്രറികൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു

ഇതിനുപുറമെ D3.js ഒപ്പം Chart.js, സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ട് സൃഷ്ടിക്കൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന മറ്റ് ശക്തമായ ലൈബ്രറികളുണ്ട് പ്രതികരിക്കുക. അത്തരത്തിലുള്ള ഒരു ഓപ്ഷനാണ് പ്ലോട്ട്ലി, ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റിയും ഉപയോഗ എളുപ്പവും പ്രദാനം ചെയ്യുന്ന ഒരു ചാർട്ടിംഗ് ലൈബ്രറി. സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ടുകൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള സംവേദനാത്മക പ്ലോട്ടുകൾക്കായി പ്ലോട്ട്ലി അനുവദിക്കുന്നു, ഇവിടെ നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ പ്ലോട്ട് ചെയ്യാൻ മാത്രമല്ല, വ്യാഖ്യാനങ്ങളോ ഷേപ്പ്-ഡ്രോയിംഗ് കഴിവുകളോ ഉപയോഗിച്ച് വളഞ്ഞ സോണുകൾ ചേർക്കാനും കഴിയും. വ്യത്യസ്‌ത സ്‌ക്രീൻ വലുപ്പങ്ങൾക്കായി ക്രമീകരിക്കേണ്ട വെബ് അപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുന്ന, പ്രതികരിക്കുന്ന രൂപകൽപ്പനയ്‌ക്കുള്ള ബിൽറ്റ്-ഇൻ പിന്തുണയോടെയാണ് പ്ലോട്ട്ലി വരുന്നത്.

മറ്റൊരു ബദൽ ഉപയോഗമാണ് റീചാർട്ടുകൾ, റിയാക്റ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു ലൈബ്രറി. റീചാർട്ടുകൾ D3.js-നെ അപേക്ഷിച്ച് ലളിതമായ API നൽകുന്നു, കുറഞ്ഞ കോൺഫിഗറേഷനിൽ ദ്രുത ഫലങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഇത് ഒരു മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പാണ്. ഇത് സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ടുകളും ഇഷ്‌ടാനുസൃത രൂപങ്ങളും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ഇത് വളഞ്ഞ മേഖലകളെ ഏകദേശമാക്കുന്നത് സാധ്യമാക്കുന്നു. റീചാർട്ടുകൾക്ക് D3.js-ൻ്റെ വിപുലമായ ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കൽ ഇല്ലെങ്കിലും, അടിസ്ഥാന സ്‌കാറ്റർ പ്ലോട്ടുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ഓപ്ഷനാണ് ഇത്, പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗത്തിൻ്റെ എളുപ്പവും വായനാക്ഷമതയും പ്രധാന പരിഗണനകളാണെങ്കിൽ.

അവസാനമായി, പരമാവധി പ്രകടനവും റെൻഡറിംഗ് വേഗതയും ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക്, CanvasJS ഒരു നല്ല ഓപ്ഷൻ ആണ്. CanvasJS ഭാരം കുറഞ്ഞതും വരയ്ക്കുന്നതിന് HTML5 ക്യാൻവാസ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതുമാണ്. ഇതിന് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാനും തത്സമയ അപ്‌ഡേറ്റുകളെ പിന്തുണയ്‌ക്കാനും കഴിയും, ഇത് ഉയർന്ന പ്രകടനം ആവശ്യമുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു. D3.js-ൽ കാണുന്ന ചില ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റികൾ ഇതിന് കുറവായിരിക്കാമെങ്കിലും, ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നത് പോലുള്ള ദ്രുത റെൻഡറിംഗും പ്രതികരണശേഷിയും ആവശ്യമുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് CanvasJS അനുയോജ്യമാണ്.