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DC.js - 散点图
散点图是一种数学图表。它使用笛卡尔坐标来表示,以显示一组数据的通常两个变量的值。数据显示为点的集合,并且这些点可能被着色。本章详细介绍了散点图。
散点图方法
在继续绘制散点图之前,我们应该了解dc.scatterPlot类及其方法。dc.scatterPlot 使用 mixins 来获得绘制图表的基本功能。dc.scatterPlot 使用的 mixin 如下 -
- dc.coordinateGridMixin
dc.scatterPlot 的完整类图如下 -
dc.scatterPlot 获取上面指定的 mixin 的所有方法。它有自己的绘制散点图的方法,解释如下。
自定义符号([符号])
该方法用于获取或设置符号生成器。
空大小([大小])
该方法用于设置或获取当组为空时符号的半径。
排除颜色([颜色])
此方法用于获取或设置从图表过滤器中排除的符号的颜色。
排除不透明度([不透明度])
此方法用于获取或设置从图表过滤器中排除的交易品种的不透明度。
排除的尺寸([尺寸])
它用于设置或获取从图表过滤器中排除的品种的大小。
突出显示的大小([大小])
它用于设置或获取突出显示符号的半径。
符号([类型])
它用于获取或设置每个点使用的符号类型。
绘制散点图
让我们在 DC 中绘制散点图。在此示例中,我们采用名为howell1.csv文件的数据集。示例数据文件如下 -
"height","weight","age","male" 151.765,47.8256065,63,1 139.7,36.4858065,63,0 136.525,31.864838,65,0 156.845,53.0419145,41,1 145.415,41.276872,51,0 163.83,62.992589,35,1 149.225,38.2434755,32,0 168.91,55.4799715,27,1 147.955,34.869885,19,0 165.1,54.487739,54,1 154.305,49.89512,47,0 ............... ...............
上面的示例文件包含许多记录。我们可以通过单击以下链接下载该文件并将其保存到我们的 DC 位置。
现在,让我们按照后续步骤在 DC 中绘制散点图。
第 1 步:定义变量
让我们定义一个变量,如下所示 -
var chart = dc.scatterPlot('#scatter');
此处,scatterplot() 函数与 id 散点图进行映射。
第2步:读取数据
从 howell1.csv 文件中读取数据,如下所示 -
d3.csv("data/howell1.csv", function(errors, people) { var mycrossfilter = crossfilter(people); }
如果数据不存在,则返回错误。稍后,将数据分配给交叉过滤器。
第三步:获取记录
让我们使用下面给出的编码来获取记录 -
people.forEach(function(x) { if(x.male == 1) { x.gender = "Male"; } else { x.gender = "Female"; } });
在这里,我们检查了性别。
第四步:设置尺寸
您可以使用下面给出的编码设置尺寸 -
var hwDimension = mycrossfilter.dimension(function(data) { return [Math.floor(data.height), Math.floor(data.weight)]; });
分配维度后,使用下面给出的编码对性别进行分组 -
var hwGroup = hwDimension.group().reduceCount();
第 5 步:生成图表
现在,使用下面给出的编码生成热图 -
chart .width(800) .height(600) .x(d3.scale.linear().domain([0,180])) .y(d3.scale.linear().domain([0,100])) .brushOn(false) .xAxisLabel("Height") .yAxisLabel("Weight") .symbolSize(8) .clipPadding(10) .dimension(hwDimension) .group(hwGroup);
这里,
- 我们将图表宽度指定为 800,高度指定为 600。
- 对 x 轴和 y 轴应用 d3.scale.linear() 函数。
- 启用 BrushOn 值为 false。
- 然后,将 x 轴标签指定为高度,将 y 轴标签指定为重量。
- 将符号大小设置为 8,并将填充值设置为 10。
- 最后,对数据进行分组并渲染图表。
第 6 步:工作示例
完整的代码清单如下。创建一个网页scatter.html并向其添加以下更改。
<html> <head> <title>Scatter plot Sample</title> <link rel = "stylesheet" type = "text/css" href = "css/bootstrap.css"> <link rel = "stylesheet" type = "text/css" href = "css/dc.css"/> <script src = "js/d3.js"></script> <script src = "js/crossfilter.js"></script> <script src = "js/dc.js"></script> </head> <body> <div> <div id = "scatter"></div> </div> <script language = "javascript"> var chart = dc.scatterPlot('#scatter'); d3.csv("data/howell1.csv", function(errors, people) { var mycrossfilter = crossfilter(people); people.forEach(function(x) { if(x.male == 1) { x.gender = "Male"; } else { x.gender = "Female"; } }); var hwDimension = mycrossfilter.dimension(function(data) { return [Math.floor(data.height), Math.floor(data.weight)]; }); var hwGroup = hwDimension.group().reduceCount(); chart .width(800) .height(600) .x(d3.scale.linear().domain([0,180])) .y(d3.scale.linear().domain([0,100])) .brushOn(false) .xAxisLabel("Height") .yAxisLabel("Weight") .symbolSize(8) .clipPadding(10) .dimension(hwDimension) .group(hwGroup); chart.render(); }); </script> </body> </html>
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