Построение графиков на javascript. Как создать интерактивный график, используя CSS3 и jQuery. Ограничения: Бар, Линия
Вы узнали как устанавливать и использовать Chart.js. Также вы изучили некоторые глобальные параметры, с помощью которых можно изменять шрифт и всплывающие подсказки для различных графиков. Из этого руководства, вы знаете как создавать линейные и столбчатые диаграммы с использованием Chart.js.
Создание линейных диаграммЛинейные диаграммы полезны, когда вы хотите показать изменение значения данной переменной относительно изменений какой-либо другой переменной. Другая переменная - обычно временная. Например, линейные диаграммы могут использоваться для отображения скорости транспортного средства в определенные промежутки времени.
Chart.js позволяет создавать линейные диаграммы, если задать type как line . Вот пример:
Var lineChart = new Chart(speedCanvas, { type: "line", data: speedData, options: chartOptions });
Теперь мы предоставим данные, а также параметры конфигурации, которые нам нужны для построения линейной диаграммы.
Var speedData = { labels: ["0s", "10s", "20s", "30s", "40s", "50s", "60s"], datasets: [{ label: "Car Speed", data: , }] }; var chartOptions = { legend: { display: true, position: "top", labels: { boxWidth: 80, fontColor: "black" } } };
В этой части мы сосредоточимся на различных опциях, специально предназначенных для изменения линейных диаграмм. Все параметры и данные, которые мы предоставили выше, создают следующую диаграмму.
Цвет области под кривой определяется ключом backgroundColor . Все линейные диаграммы, построенные с использованием этого метода, будут заполнены данным цветом. Вы можете установить значение ключа fill (заливка) равным false , если вы хотите просто нарисовать линию, без заполнения области по дней каким-либо цветом.
Еще одна вещь, которую вы могли заметить, это то, что для построения диаграммы мы используем отдельные указатели данных (точки). Библиотека автоматически интерполирует значения всех остальных точек с помощью встроенных алгоритмов.
По умолчанию точки строятся с использованием пользовательской взвешенной кубической интерполяции. Однако, вы можете установить значение ключа cubicInterpolationMode в monotone для более точного построения точек, если график, который вы создаете, определяется уравнением y = f (x) . Упругость кривой Безье определяется ключом lineTension . Вы можете установить его значение равным нулю, чтобы нарисовались прямые линии. Обратите внимание, что этот ключ игнорируется, если уже указано значение cubicInterpolationMode .
Вы также можете задать значения цвета границы и её ширины с помощью ключей borderColor и borderWidth . Если вы хотите построить диаграмму, используя пунктирную линию вместо сплошной линии, вы можете использовать ключ borderDash . Он принимает массив в качестве значений, элементы которого определяют длину и промежуток штрихов соответственно.
Появление построенных точек можно контролировать с помощью свойств pointBorderColor , pointBackgroundColor , pointBorderWidth , pointRadius и pointHoverRadius . Существует также ключ pointHitRadius , который определяет расстояние, с которого, точки на графике, начнут взаимодействовать с мышью.
Var speedData = { labels: ["0s", "10s", "20s", "30s", "40s", "50s", "60s"], datasets: [{ label: "Car Speed", data: , lineTension: 0, fill: false, borderColor: "orange", backgroundColor: "transparent", borderDash: , pointBorderColor: "orange", pointBackgroundColor: "rgba(255,150,0,0.5)", pointRadius: 5, pointHoverRadius: 10, pointHitRadius: 30, pointBorderWidth: 2, pointStyle: "rectRounded" }] };
Указанный выше объект speedData отображает те же точки данных, что и предыдущий график, но с другими значениями, установленными для всех свойств.
Также вы можете построить несколько линий на одном графике и задать различные параметры, чтобы нарисовать каждый из них следующим образом:
Var dataFirst = { label: "Car A - Speed (mph)", data: , lineTension: 0.3, // Set More Options }; var dataSecond = { label: "Car B - Speed (mph)", data: , // Set More Options }; var speedData = { labels: ["0s", "10s", "20s", "30s", "40s", "50s", "60s"], datasets: }; var lineChart = new Chart(speedCanvas, { type: "line", data: speedData });
Создание столбчатых диаграммСтолбчатые диаграммы (или гистограммы) полезны, когда вы хотите сравнить одно измерение для разных объектов - например, количество автомобилей, продаваемых разными компаниями, или количество людей определенной возрастной группы в городе. Вы можете создать столбчатые диаграммы в Chart.js, установив ключ type в bar . По умолчанию это создаст диаграммы с вертикальными столбцами. Если вы хотите создать диаграммы с горизонтальными столбцами, вы должны установить type как horizontalBar .
Var barChart = new Chart(densityCanvas, { type: "bar", data: densityData, options: chartOptions });
Давайте создадим гистограмму, которая отображает плотность всех планет в нашей солнечной системе. Данные о плотности были взяты из Списка информации о Планетах , предоставленного NASA.
Var densityData = { label: "Density of Planets (kg/m3)", data: }; var barChart = new Chart(densityCanvas, { type: "bar", data: { labels: ["Mercury", "Venus", "Earth", "Mars", "Jupiter", "Saturn", "Uranus", "Neptune"], datasets: } });
Параметры, приведенные выше, создадут следующую диаграмму:
Так же как в линейных диаграммах, полосы заполнены светло-серым цветом. Вы можете изменить цвет полос, используя ключ backgroundColor . Аналогично, цвет и ширина границ разных полос могут быть заданы с помощью ключей borderColor и borderWidth .
Если вы хотите, чтобы библиотека не рисовала границы для определенной стороны, вы можете указать сторону в качестве значения для ключа borderSkipped . Вы можете установить следующие значение: top , left , bottom или right . Также вы можете изменить границы и цвет фона различных полос, которые вы увидите при наведении на них курсора мыши, с помощью hoverBorderColor и hoverBackgroundColor .
Размер столбцов в столбчатой диаграммы выше был вычислен автоматически. Однако вы можете контролировать ширину отдельных столбцов, используя свойства barThickness и barPercentage . Ключ barThickness используется для настройки толщины столбцов в пикселях, а barPercentage используется для настройки толщины в процентах от доступной ширины группы.
Давайте сделаем график плотности (планет) более интересным, переопределим значения по умолчанию для гистограмм, используя следующий код.
Var densityData = { label: "Density of Planets (kg/m3)", data: , backgroundColor: [ "rgba(0, 99, 132, 0.6)", "rgba(30, 99, 132, 0.6)", "rgba(60, 99, 132, 0.6)", "rgba(90, 99, 132, 0.6)", "rgba(120, 99, 132, 0.6)", "rgba(150, 99, 132, 0.6)", "rgba(180, 99, 132, 0.6)", "rgba(210, 99, 132, 0.6)", "rgba(240, 99, 132, 0.6)" ], borderColor: [ "rgba(0, 99, 132, 1)", "rgba(30, 99, 132, 1)", "rgba(60, 99, 132, 1)", "rgba(90, 99, 132, 1)", "rgba(120, 99, 132, 1)", "rgba(150, 99, 132, 1)", "rgba(180, 99, 132, 1)", "rgba(210, 99, 132, 1)", "rgba(240, 99, 132, 1)" ], borderWidth: 2, hoverBorderWidth: 0 }; var chartOptions = { scales: { yAxes: [{ barPercentage: 0.5 }] }, elements: { rectangle: { borderSkipped: "left", } } }; var barChart = new Chart(densityCanvas, { type: "horizontalBar", data: { labels: ["Mercury", "Venus", "Earth", "Mars", "Jupiter", "Saturn", "Uranus", "Neptune"], datasets: , }, options: chartOptions });
Объект densityData используется для установки границ и фонового цвета столбцов. В приведенном выше коде стоит обратить внимание на две вещи. Во-первых, значения свойств barPercentage и borderSkipped были установлены внутри объекта chartOptions вместо объекта dataDensity .
Во-вторых, на этот раз type диаграммы установлен в значение horizontalBar . Что также означает, что вам придется изменить значение barThickness и barPercentage для оси Y вместо оси X, чтобы эти значения имели хоть какой-либо эффект на столбцах.
Приведенные выше параметры создадут следующую гистограмму.
Вы также можете сделать графики из несколько наборов данных на одной и той же диаграмме, присвоив id (идентификатор) определенной оси конкретному набору данных. Ключ xAxisID используется для присвоения id любой оси X вашего набора данных. Аналогично, ключ yAxisID используется для присвоения идентификатора любой оси вашего набора данных. Обе оси также имеют ключ id , который вы можете использовать для назначения им уникальных идентификаторов.
Если последний абзац был немного запутанным, следующий пример поможет прояснить ситуацию.
Var densityData = { label: "Density of Planet (kg/m3)", data: , backgroundColor: "rgba(0, 99, 132, 0.6)", borderColor: "rgba(0, 99, 132, 1)", yAxisID: "y-axis-density" }; var gravityData = { label: "Gravity of Planet (m/s2)", data: , backgroundColor: "rgba(99, 132, 0, 0.6)", borderColor: "rgba(99, 132, 0, 1)", yAxisID: "y-axis-gravity" }; var planetData = { labels: ["Mercury", "Venus", "Earth", "Mars", "Jupiter", "Saturn", "Uranus", "Neptune"], datasets: }; var chartOptions = { scales: { xAxes: [{ barPercentage: 1, categoryPercentage: 0.6 }], yAxes: [{ id: "y-axis-density" }, { id: "y-axis-gravity" }] } }; var barChart = new Chart(densityCanvas, { type: "bar", data: planetData, options: chartOptions });
Здесь мы создали две оси Y с уникальными идентификаторами и они были назначены на отдельные наборы данных, используя ключ yAxisID . Ключи barPercentage и categoryPercentage используются, чтобы сгруппировать столбцы для отдельных планет. Настраиваем categoryPercentage на более низкое значение, чтобы увеличить расстояние между столбцами разных планет. Аналогичным образом, установив barPercentage на более высокое значение, мы уменьшим расстояние между столбцами одной и той же планеты.
На последокВ этом уроке мы рассмотрели все аспекты линейных и столбчатых диаграмм в Chart.js. Теперь вы должны уметь создавать базовые диаграммы, изменять их внешний вид и отображать несколько наборов данных на одном графике без каких-либо проблем. В следующей части серии вы узнаете о радиальных и полярных диаграммах в Chart.js.
Надеюсь, вам понравился этот урок. Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, сообщите о них в комментариях.
Если ваш сайт интенсивно работает с данными и вам нужно будет легко визуализировать эти данные, как правило, с помощью библиотеки графиков JavaScript. Однако таких библиотек существует несколько десятков, и все они имеют несколько разные возможности.
В этой статье мы рассмотрим AnyChart с помощью 10 стильных, но простых в использовании примеров. AnyChart отлично подходит для Ваших потребностей в визуализации данных и простоты, с которой он может обрабатывать данные практически в любом формате.
Почему AnyChartAnyChart - коммерческая библиотека, она бесплатна для любого некоммерческого использования. Очень хорошо зарекомендовала себя и находится на рынке уже более 10 лет. Первоначально использовался Flash-based AnyChart, но потом перешел на чистый JavaScript с SVG / VML-рендерингом.
API AnyChart очень гибкий и позволяет изменять практически любой аспект диаграммы «на лету» во время выполнения.
AnyChart - семейство продуктов- AnyChart - предназначен для создания интерактивных графиков всех основных типов
- AnyStock - предназначен для визуализации больших наборов данных на основе даты / времени
- AnyMap - для карт географии и мест
- AnyGantt - для решений по управлению проектами и ресурсами (Gantt, ресурс, диаграммы PERT)
Однако эти библиотеки можно рассматривать как одну большую библиотеку диаграмм JavaScript (HTML5). Все они имеют один и тот же API, все диаграммы сконфигурированы практически одинаково, они имеют общие темы, настройки и способы загрузки данных.
Быстрый запуск с AnyChartЧтобы начать использовать AnyChart на вашей HTML-странице, вам нужно сделать всего три простых вещи. Первые два включают ссылку на файл JavaScript библиотеки и предоставление элемента HTML на уровне блока.
Вот образец HTML-шаблона, который вы можете использовать:
html, body, #container { width: 100%; height: 100%; } AnyChart Basic Example // AnyChart code here
Третий - это добавление кода JavaScript, который создает простую интерактивную диаграмму столбцов одной серии:
Anychart.onDocumentLoad(function() { // create chart and set data var chart = anychart.column([ ["Winter", 2], ["Spring", 7], ["Summer", 6], ["Fall", 10] ]); // set chart title chart.title("AnyChart Basic Sample"); // set chart container and draw chart.container("container").draw(); });
И это все! Вот что у нас получилось.
Легко, правда? Но все становится проще и гибче в AnyChart, когда дело доходит до установки данных. Перейдем к следующему разделу, чтобы более подробно рассмотреть это.
Получение данных в AnyChartОдна из особенностей, которая делает AnyChart, заключается в том, что он может работать с данными в самых разных форматах. Какой из них вы выберете, в конечном счете, будет зависеть от поставленной задачи (и в некоторой степени ваших личных предпочтений), но гибкий подход AnyChart делает его очень подходящим для практически любого проекта.
Данные из массиваФактически, вы уже видели первый способ в разделе «Быстрый старт с AnyChart» выше. Используя этот метод, вы объявляете свои данные в виде массива массивов, а AnyChart делает все остальное. Этот метод является кратким, а также простым в форматировании и использовании.
Anychart.onDocumentLoad(function() { // create chart and set data // as Array of Arrays var chart = anychart.pie([ ["Peter", 5], ["John", 7], ["James", 9], ["Jacob", 12] ]); chart.title("AnyChart: Array of Arrays"); chart.container("container").draw(); });
Массив объектовВторой способ очень похож на первый - установка данных в виде массива объектов. Фактически, он менее компактен, но все еще очень прост в форматировании, чтении и понимании. Кроме того, этот формат позволяет вам настраивать отдельные точки из ваших данных, которые также могут обрабатываться другими способами, но только с дополнительными сопоставлениями.
Примечание : когда вы используете данные в объектах в подобной ситуации, используйте соответствующие имена для полей аргументов и значений. Об этом вы можете найти в документации AnyChart для каждого типа диаграммы. В большинстве случаев аргумент равен x, и значение обычно помещается в поле значения.
Anychart.onDocumentLoad(function() { // create chart and set data // as Array of Objects // the biggest point is marked with individually conigured marker var chart = anychart.line([ {x: "Winter", value: 5}, {x: "Spring", value: 9, marker: {enabled: true, type: "star5", fill: "Gold"}}, {x: "Summer", value: 7}, {x: "Fall", value: 1} ]); chart.title("AnyChart: Array of Objects"); chart.container("container").draw(); });
Создание диаграмм нескольких рядовГрафики с несколькими сериями представляют собой диаграммы, которые позволяют отображать максимумы и минимумы множества наборов данных, а также сравнивать их. При создании нескольких диаграмм серии с AnyChart вы можете использовать ранее введенные методы, но дополнительно укажите имена вашей серии. Двигатель AnyChart позаботится обо всем остальном.
Anychart.onDocumentLoad(function() { // create chart and set data // as Array of Arrays var chart = anychart.line() chart.data({header: ["#", "Euro (€)", "USD ($)", "Pound (£)"], rows:[ ["Winter", 5, 7, 4], ["Spring", 7, 9, 6], ["Summer", 9, 12, 8], ["Fall", 12, 15, 9] ]}); chart.title("AnyChart: Multi-Series Array of Arrays"); chart.legend(true); chart.container("container").draw(); });
Несколько рядов: массив объектовТеперь давайте посмотрим, как вы можете создать диаграмму с несколькими сериями, используя массив объектов.
Примечание . При использовании таких объектов вы можете применять любые имена полей для значений.
Вот как это можно сделать:
Anychart.onDocumentLoad(function() { // create chart and set data // as Array of Objects var chart = anychart.column(); chart.data({header: ["#", "Euro (€)", "USD ($)", "Pound (£)"], rows:[ {x: "Winter", usd: 5, eur: 4, pound: 3}, {x: "Spring", usd: 3, eur: 3, pound: 3}, {x: "Summer", usd: 2, eur: 5, pound: 3}, {x: "Fall", usd: 4, eur: 2, pound: 3} ]}); chart.title("Array of Objects"); chart.legend(true); chart.container("container").draw(); });
Отображение данных из таблицы HTMLДругой способ загрузки данных в AnyChart - использовать таблицу, которая уже существует на странице. Это может быть чрезвычайно эффективным способом визуализации ключевых точек другого скучного списка цифр. Чтобы сделать эту работу, вам нужно будет добавить сценарий адаптера данных вместе с библиотекой диаграмм.
Затем есть два варианта: вы можете извлекать данные из таблиц, созданных с тегом