Gráfico de dispersão baseado em JavaScript com zonas curvas em React

Construindo um gráfico de dispersão dinâmico com dados de temperatura e umidade

Visualizar pontos de dados de forma eficaz é fundamental quando você lida com múltiplas variáveis. Neste cenário, traçar temperatura e umidade em um gráfico de dispersão pode fornecer informações valiosas. Um gráfico de dispersão ajuda a representar correlações e padrões entre essas variáveis, especialmente ao longo do tempo.

Além de um gráfico simples, você pode criar zonas especializadas que separam regiões do gráfico com base em uma curva. Isso adiciona uma camada de complexidade ao seu diagrama, fornecendo análises mais detalhadas, como a definição de áreas com diferentes níveis de umidade em faixas de temperatura. Isto pode ser um desafio, especialmente se as zonas forem baseadas em curvas.

Felizmente, existem muitas bibliotecas disponíveis para Reagir e JavaScript simples que pode ajudar a traçar esses pontos de dados e adicionar zonas curvas. Usando as ferramentas certas, você pode gerar facilmente um gráfico de dispersão com zonas personalizadas para melhor análise de dados. Essas ferramentas permitem flexibilidade e precisão no mapeamento de relacionamentos não lineares.

Neste artigo, exploraremos como coletar pontos de dados e usar bibliotecas JavaScript e React populares para desenhar gráficos de dispersão com zonas curvas. Com a configuração correta, você poderá mapear seus dados de temperatura e umidade em um diagrama de maneira eficaz.

Compreendendo a implementação do gráfico de dispersão com zonas curvas no React

O primeiro exemplo nos scripts utiliza Reagir em combinação com o poderoso D3.js biblioteca para criar um gráfico de dispersão com zonas curvas. O gráfico de dispersão mapeia a temperatura no eixo xe a umidade no eixo y, ajudando a visualizar a relação entre essas duas variáveis. Os pontos de dados são representados por círculos, plotados usando os métodos D3 `enter()` e `append()`, que garantem que cada ponto de dados seja adicionado ao DOM. Um aspecto crucial da implementação é o uso de escalas lineares com `scaleLinear()`, que mapeia valores de temperatura e umidade para posições de pixel dentro do SVG, permitindo que os pontos sejam posicionados corretamente no gráfico.

Além de plotar pontos de dados, o script desenha zonas curvas usando um gerador de linha (`d3.line()`). Este comando cria caminhos que representam curvas entre pontos especificados, permitindo que zonas não lineares sejam desenhadas sobre o gráfico de dispersão. Neste caso, `curve(d3.curveNatural)` é aplicado para criar curvas suaves e de aparência natural entre os valores de temperatura e umidade. Essas curvas são críticas para definir diferentes zonas no gráfico de dispersão, que podem representar regiões ou faixas de interesse específicas, como uma faixa de umidade confortável ou perigosa com base na temperatura.

O segundo exemplo aproveita Gráfico.js no React, uma biblioteca mais simples, mas eficaz para renderização de gráficos. O componente `Scatter` do Chart.js é usado para traçar pontos de dados de temperatura e umidade. Embora Chart.js não seja tão flexível quanto D3.js para criar visualizações personalizadas, ele oferece uma configuração intuitiva para gráficos de dispersão. Um recurso importante aqui é o plugin `annotation`, que permite desenhar formas, linhas ou regiões no gráfico. Este plugin é usado para aproximar as zonas curvas desenhando linhas retas através das seções do gráfico de dispersão, criando divisões visuais entre as áreas de interesse. Embora as zonas curvas sejam aproximadas com linhas retas, este método é simples e fornece uma maneira rápida de visualizar zonas em um gráfico de dispersão.

Ambos os métodos incorporam práticas importantes, como dimensionar dados usando `scaleLinear()` em D3.js e utilizar opções integradas para personalizar escalas de gráfico em Chart.js. Essas abordagens são projetadas para serem flexíveis, permitindo que os desenvolvedores as modifiquem e estendam para diferentes casos de uso. Enquanto D3.js oferece mais controle e precisão para desenhar curvas e zonas, Chart.js fornece uma configuração mais rápida para gráficos de dispersão básicos com algum nível de personalização por meio de plug-ins como `annotation`. Ambos os scripts são modulares e reutilizáveis, oferecendo flexibilidade na construção de gráficos de dispersão interativos com zonas curvas em aplicativos 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 criação de gráficos de dispersão no React

Além de D3.js e Gráfico.js, existem outras bibliotecas robustas que podem lidar com a criação de gráficos de dispersão em Reagir. Uma dessas opções é o Plotly, uma biblioteca de gráficos que oferece flexibilidade e facilidade de uso. Plotly permite plotagens interativas, incluindo gráficos de dispersão, onde você pode não apenas plotar dados, mas também adicionar zonas curvas usando anotações ou recursos de desenho de formas. Plotly vem com suporte integrado para design responsivo, tornando-o adequado para aplicativos da web que precisam ser ajustados para diferentes tamanhos de tela.

Outra alternativa é a utilização de Recargas, uma biblioteca projetada especificamente para aplicativos React. Recharts fornece uma API mais simples em comparação com D3.js e é uma ótima opção para desenvolvedores que desejam resultados rápidos com configuração mínima. Suporta gráficos de dispersão e formas personalizadas, possibilitando aproximar zonas curvas. Embora o Recharts não tenha a personalização extensiva do D3.js, ainda é uma opção forte para lidar com gráficos de dispersão básicos, especialmente quando a facilidade de uso e a legibilidade são considerações importantes.

Por fim, para quem deseja máximo desempenho e velocidade de renderização, CanvasJS é uma boa opção. CanvasJS é leve e se concentra no uso da tela HTML5 para desenho. Ele pode lidar com grandes conjuntos de dados de maneira eficaz e oferece suporte a atualizações em tempo real, tornando-o uma boa opção para aplicativos que exigem alto desempenho. Embora possa faltar um pouco da flexibilidade encontrada no D3.js, o CanvasJS é perfeito para aplicativos que exigem renderização e capacidade de resposta rápidas, como painéis de monitoramento.