Wykres punktowy oparty na JavaScript z zakrzywionymi strefami w React

Tworzenie dynamicznego wykresu punktowego z danymi dotyczącymi temperatury i wilgotności

Efektywna wizualizacja punktów danych ma kluczowe znaczenie, gdy masz do czynienia z wieloma zmiennymi. W tym scenariuszu plotowanie I na wykresie punktowym może dostarczyć cennych informacji. Wykres punktowy pomaga przedstawić korelacje i wzorce między tymi zmiennymi, zwłaszcza w czasie.

Oprócz prostego wykresu możesz chcieć utworzyć wyspecjalizowane strefy oddzielające obszary wykresu na podstawie krzywej. Dodaje to do diagramu warstwę złożoności, zapewniając bardziej szczegółową analizę, na przykład definiując obszary o różnych poziomach wilgotności w różnych zakresach temperatur. Może to stanowić wyzwanie, szczególnie jeśli strefy opierają się na krzywiznach.

Na szczęście dostępnych jest wiele bibliotek i zwykły JavaScript, który może pomóc w wykreśleniu tych punktów danych i dodaniu zakrzywionych stref. Korzystając z odpowiednich narzędzi, możesz łatwo wygenerować wykres punktowy z niestandardowymi strefami w celu lepszej analizy danych. Narzędzia te pozwalają na elastyczność i precyzję w mapowaniu zależności nieliniowych.

W tym artykule przyjrzymy się, jak zbierać punkty danych i wykorzystywać popularne biblioteki JavaScript i React do rysowania wykresów punktowych z zakrzywionymi strefami. Przy odpowiedniej konfiguracji będziesz w stanie efektywnie mapować dane dotyczące temperatury i wilgotności na wykresie.

Rozkaz	Przykład użycia
d3.line()	Ta metoda tworzy generator linii do wykreślania punktów na wykresie liniowym. Służy do definiowania sposobu łączenia punktów danych i umożliwia dostosowanie typu krzywej. W tym przykładzie jest to połączone z do tworzenia gładkich, zakrzywionych linii pomiędzy punktami danych.
curve(d3.curveNatural)	To polecenie określa typ krzywej dla generatora linii. stosuje gładką, naturalnie wyglądającą krzywą, dzięki czemu idealnie nadaje się do rysowania nieliniowych stref pomiędzy punktami rozproszenia.
.datum()	Ta funkcja D3.js wiąże pojedynczą tablicę danych z elementem SVG. Zwykle używa się go, gdy trzeba narysować pojedynczą linię lub kształt oparty na zestawie punktów danych, jak w tym przypadku, gdy zakrzywiona strefa jest rysowana z szeregu punktów.
.attr()	Metoda attr w D3.js ustawia lub pobiera atrybuty dla wybranych elementów. Służy tutaj do definiowania atrybutów SVG, takich jak (dane ścieżki) i do stylizacji zakrzywionych stref.
scaleLinear()	Tworzy skalę liniową odwzorowującą dziedzinę wejściową (np. temperaturę) na zakres wyjściowy (np. wartości pikseli na osi X). Jest to istotne na wykresach punktowych w celu skalowania punktów danych w celu dopasowania ich do zdefiniowanych wymiarów SVG.
Scatter	To jest komponent React z upraszcza to proces renderowania wykresu punktowego. Obsługuje zarówno układ, jak i mapowanie danych dla wykresów punktowych, dzięki czemu jest bardzo przydatny do kreślenia punktów w przykładzie.
annotation	Wtyczka z adnotacjami służy do dodawania znaczników, linii lub kształtów do wykresu. W tym przypadku służy do narysowania adnotacji liniowej, która służy jako wizualna granica dla zakrzywionych stref na wykresie punktowym.
enter().append()	Wzorzec D3.js, który dołącza nowe elementy do DOM dla każdego nowego punktu danych. W tym przykładzie ta metoda służy do dodawania elementy dla każdej pary temperatura-wilgotność na wykresie punktowym.
cx	Ten atrybut SVG ustawia współrzędną x okręgu. W przykładzie jest ustawiany na podstawie przeskalowanych danych temperatury, prawidłowo odwzorowując je na oś x na wykresie punktowym.

Zrozumienie implementacji wykresu punktowego z zakrzywionymi strefami w React

Pierwszy przykład w skryptach wykorzystuje w połączeniu z potężnymi bibliotekę do tworzenia wykresu punktowego z zakrzywionymi strefami. Wykres punktowy przedstawia temperaturę na osi x i wilgotność na osi y, pomagając w wizualizacji związku między tymi dwiema zmiennymi. Punkty danych są reprezentowane przez okręgi wykreślane przy użyciu metod D3 „enter()” i „append()”, które zapewniają dodanie każdego punktu danych do modelu DOM. Kluczowym aspektem implementacji jest użycie skal liniowych z funkcją „scaleLinear()”, która odwzorowuje wartości temperatury i wilgotności na pozycje pikseli w obrębie SVG, umożliwiając prawidłowe rozmieszczenie punktów na wykresie.

Oprócz wykreślania punktów danych skrypt rysuje zakrzywione strefy za pomocą generatora linii (`d3.line()`). To polecenie tworzy ścieżki reprezentujące krzywe pomiędzy określonymi punktami, umożliwiając rysowanie nieliniowych stref na wykresie punktowym. W tym przypadku `curve(d3.curveNatural)` jest stosowana w celu utworzenia gładkich, naturalnie wyglądających krzywych pomiędzy wartościami temperatury i wilgotności. Krzywe te mają kluczowe znaczenie przy definiowaniu różnych stref na wykresie punktowym, które mogą reprezentować określone regiony lub zakresy zainteresowania, takie jak komfortowy lub niebezpieczny zakres wilgotności w zależności od temperatury.

Drugi przykład wykorzystuje dźwignię w React, prostszej, ale skutecznej bibliotece do renderowania wykresów. Komponent „Scatter” Chart.js służy do wykreślania punktów danych dotyczących temperatury i wilgotności. Chociaż Chart.js nie jest tak elastyczny pod względem tworzenia niestandardowych wizualizacji jak D3.js, oferuje intuicyjną konfigurację wykresów punktowych. Kluczową funkcją jest tutaj wtyczka „adnotacja”, która umożliwia rysowanie kształtów, linii lub regionów na wykresie. Ta wtyczka służy do przybliżania zakrzywionych stref poprzez rysowanie prostych linii w poprzek odcinków wykresu punktowego, tworząc wizualne podziały pomiędzy obszarami zainteresowania. Chociaż zakrzywione strefy są aproksymowane liniami prostymi, metoda ta jest prosta i zapewnia szybki sposób wizualizacji stref na wykresie punktowym.

Obie metody obejmują ważne praktyki, takie jak skalowanie danych przy użyciu funkcji „scaleLinear()” w D3.js i wykorzystanie wbudowanych opcji dostosowywania skal wykresów w Chart.js. Podejścia te zostały zaprojektowane z myślą o elastyczności, umożliwiając programistom modyfikowanie i rozszerzanie ich dla różnych przypadków użycia. Podczas gdy D3.js zapewnia większą kontrolę i precyzję rysowania krzywych i stref, Chart.js zapewnia szybszą konfigurację podstawowych wykresów punktowych z pewnym poziomem dostosowywania za pomocą wtyczek takich jak „adnotacja”. Obydwa skrypty są modułowe i nadają się do wielokrotnego użytku, oferując elastyczność w budowaniu interaktywnych wykresów punktowych z zakrzywionymi strefami w aplikacjach 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;

Odkrywanie alternatywnych bibliotek do tworzenia wykresów punktowych w React

Oprócz I istnieją inne solidne biblioteki, w których można tworzyć wykresy punktowe . Jedną z takich opcji jest Plotly, biblioteka wykresów, która oferuje zarówno elastyczność, jak i łatwość użycia. Plotly umożliwia tworzenie interaktywnych wykresów, w tym wykresów punktowych, na których można nie tylko wykreślać dane, ale także dodawać zakrzywione strefy za pomocą adnotacji lub możliwości rysowania kształtów. Plotly ma wbudowaną obsługę responsywnego projektowania, dzięki czemu nadaje się do aplikacji internetowych, które muszą dostosować się do różnych rozmiarów ekranów.

Inną alternatywą jest użycie , biblioteka zaprojektowana specjalnie dla aplikacji React. Recharts zapewnia prostsze API w porównaniu do D3.js i jest doskonałym wyborem dla programistów, którzy chcą szybkich wyników przy minimalnej konfiguracji. Obsługuje wykresy punktowe i niestandardowe kształty, umożliwiając przybliżanie zakrzywionych stref. Chociaż Recharts nie oferuje szerokiego dostosowania jak D3.js, nadal jest dobrą opcją do obsługi podstawowych wykresów punktowych, zwłaszcza gdy kluczowymi czynnikami są łatwość użycia i czytelność.

Wreszcie dla tych, którzy chcą maksymalnej wydajności i szybkości renderowania, jest dobrą opcją. CanvasJS jest lekki i koncentruje się na używaniu płótna HTML5 do rysowania. Może skutecznie obsługiwać duże zbiory danych i obsługuje aktualizacje w czasie rzeczywistym, dzięki czemu dobrze nadaje się do aplikacji wymagających dużej wydajności. Choć może brakować mu elastyczności dostępnej w D3.js, CanvasJS jest idealny do aplikacji wymagających szybkiego renderowania i responsywności, takich jak pulpity monitorujące.

1. Jaka jest najlepsza biblioteka do tworzenia wykresów punktowych w React?
2. to jedna z najpotężniejszych bibliotek do tworzenia wykresów punktowych w React, szczególnie jeśli potrzebujesz zaawansowanych dostosowań. Jednak w przypadku prostszych przypadków użycia Lub może być łatwiejszy do wdrożenia.
3. Czy mogę używać Chart.js do zakrzywionych stref na wykresie punktowym?
4. Tak, możesz przybliżać zakrzywione strefy za pomocą wtyczka do dodawania linii lub kształtów. Jednakże w przypadku bardziej złożonych krzywych może być bardziej odpowiedni.
5. Jak mogę sprawić, aby wykres punktowy był responsywny w React?
6. Biblioteki lubią I zapewniają wbudowaną responsywność dla wykresów. Możesz także ręcznie dostosować rozmiar elementów SVG w formacie aby upewnić się, że wykres punktowy skaluje się wraz z rozmiarem okna.
7. Jaka jest główna różnica między Recharts i D3.js w przypadku wykresów punktowych?
8. jest łatwiejszy w użyciu i zaprojektowany specjalnie dla React, ale ma mniej opcji dostosowywania. zapewnia głębszą kontrolę nad sposobem renderowania wykresów, ale wymaga większej konfiguracji.
9. Czy mogę używać danych w czasie rzeczywistym na wykresie punktowym w React?
10. Tak, biblioteki lubią I są zoptymalizowane pod kątem renderowania danych w czasie rzeczywistym. Możesz dynamicznie aktualizować punkty danych za pomocą ich interfejsów API.

Wybór odpowiedniej biblioteki JavaScript dla wykresu punktowego zależy od konkretnych potrzeb. Aby zapewnić głęboką personalizację i precyzję, to najlepsza opcja, natomiast Chart.js oferuje szybsze i prostsze rozwiązanie dla podstawowych wykresów.

Każde podejście zapewnia elastyczność w wizualizacji i dane dotyczące wilgotności. Zrozumienie tych bibliotek gwarantuje, że możesz z łatwością stworzyć interaktywną i efektywną fabułę, niezależnie od jej złożoności.