D3js之入門

_xiadd_發表於2018-04-11
JS

相對於echart, highchart等其他圖表庫算是一個比較底層的視覺化工具，簡單來講他不提供任何一種現成的圖表，所有的圖表都是我們在它的庫裡挑選合適的方法構建而成。

基於上面的理解，d3無疑會複雜很多但是也強大自由的多，另外因為d3基於svg所以修改圖表的樣式和結構也會方便很多，但是同樣是這個原因，d3的效能比canvas類庫差了不少，dom畢竟是拖累瀏覽器效能的罪魁禍首。順口提一句，d3也是可以基於canvas構建圖表的。但是這篇文章就不提了。

基本概念

對於d3我們可以簡單的將其分個類：資料處理， dom處理，事件以及其他。 其實dom和事件其實可以合到一起。

前端做視覺化的時候肯定需要對資料進行處理，d3提供了一下常用的方法。

因為d3是基於svg所以跟dom打交道肯定是必須的，這裡一定程度替代了jQuery之類的功能。

事件的話其實就是一些互動比如滾輪，拖拽等等都是基礎功能可以進行一系列組合排序

請求就是ajax請求資料來源了。

資料處理

資料處理就很簡單了，就是對於陣列和集合以及時間的一些處理方法， 比如陣列求中位數方差等等，和lodash的一些方法有重合，但是還是偏向數學方面，方法有點多這裡不一一列出了:

// array的方法
d3.min([1, 2, 3, 4]) // 1 不同於Math,min忽略NaN undefined等
d3.range(1, 10) // [1, 2 ... 10]

// collection的方法
d3.entries({foo: 42, bar: true}); // [{key: "foo", value: 42}, {key: "bar", value: true}]
var map = d3.map([{name: "foo"}, {name: "bar"}], function(d) { return d.name; });
map.get("foo"); // {"name": "foo"}
map.get("bar"); // {"name": "bar"}
map.get("baz"); // undefined

// time的方法
d3.timeDays(new Date('2014-01-11'), new Date('2014-02-12')) // 獲取2014-01-11 到2014-02-12的日期陣列
複製程式碼

上面是單純的資料處理也就是工具類，但是d3的強大不僅僅在於此，d3提供了一個強大演算法庫，比如力導向圖的碰撞檢測以及tick等等，這裡的功能也屬於資料處理但是又跟插入dom密不可分。

d3的資料不僅僅是這些有些跟dom耦合極深沒辦法完全拎出來說， 而且d3的api極多， 這些東西很多時候也只能邊看文件邊做。好在d3的示例很多，基本需求都能滿足。

dom處理

關於dom操作d3也提供了一系列方便的介面，比如d3.select，d3.append等等， 這部分的介面相當多，個人也沒法一一說明， 只能說用法都是一樣的，和jQuery相當類似：

svg.selectAll("circle")
  .data(data)
  .enter().append("circle")
  .attr("cx", function(d) { return d.x; })
  .attr("cy", function(d) { return d.y; })
  .attr("r", 2.5);
複製程式碼

上面的程式碼是把circle跟data進行資料繫結並插入對應的dom節點(引用自連結)：

  1. 首先，svg.selectAll("circle") 返回一個空選集，因為當前 SVG 還沒有任何子元素，該選集的父節點是這個 SVG 容器。
  2. 然後將該選集與資料繫結，產生三個新的子選集，分別代表三種可能的狀態：enter、update 和 exit。由於當前選集為空，所以 update 和 exit 子選集也為空，enter 子選集就包含了每條資料對應的元素的佔位符。
  3. update 子選集直接通過 selection.data 返回，enter 和 exit 子選集分別通過 selection.enter 和 selection.exit 返回。
  4. 那些缺少的元素通過對 enter 子選集呼叫 selection.append 方法來新增到 SVG 中，這樣就為每條資料新增了一個新的圓點到 SVG 中。

image

如上都是鏈式操作

事件

不同於canvas這裡可以直接觸發原生事件，讓人親切很多。

事件是指基於dom的一些互動操作，包括但不限於click等原生事件，類似jQuery，事件是通過on進行繫結的：

selection.on('click', function (d) {}) // this指向事件元素， d是繫結的資料可以直接使用
複製程式碼

同時，d3提供了很多自定義事件諸如drag， zoom，brush等等，這時候就是通過call呼叫了：

const brush = d3.brushX()
  .extent([[50, 50], [1100, 150]])
  .on('start brush', brushed)
  .on('end', brushended)

svg.append("g")
  .call(brush)
複製程式碼

上面是呼叫brush事件，同時呼叫相應的回撥， 都是字面意思，至於還有很多有意思的事件，都隱藏在文件中。

其他

這個其他就包含了很多東西， 比如非同步請求，解析excel，動畫等等，這裡不一一說明了， 但是如果發現有需求沒法實現不妨看看文件，說不定就內建了呢。

完整示例

下面給個示例, 簡單力導向圖示例jsfiddle：

image

核心程式碼如下：

const height = 200
const width = 200

const svg = d3.select('body').append('svg')

const graph = {
	nodes: [
  	{ id: 1, name: 'test1' },
    { id: 2, name: 'test2' }
  ],
  links: [
  	{ source: 1, target: 2 }
  ]
}

const simulation = d3.forceSimulation() 
  .force('charge', d3.forceManyBody().strength(-700).distanceMin(100).distanceMax(1000)) 
  .force('link', d3.forceLink().id(d => d.id)) 
  .force('center', d3.forceCenter(width / 2, height / 2))
  
const link = svg.selectAll('link')
  .data(graph.links)
  .enter()
  .append('line')
  .attr('class', 'link')  

const node = svg.selectAll('node')
  .data(graph.nodes)
  .enter().append('g')
  .attr('class', 'node')
  
node.append('circle')
	.attr('r', 13)
	.attr('fill', '#999')

node.append('text')
  .attr('dx', -18)
  .attr('dy', 8)
  .style('font-family', 'overwatch')
  .style('font-size', '18px')
  .text(d => d.name)


const ticked = function () {
  link.attr('x1', d => d.source.x)
    .attr('y1', d => d.source.y)
    .attr('x2', d => d.target.x)
    .attr('y2',  d => d.target.y);
    
  node.attr('transform', d => `translate(${d.x}, ${d.y})`)
}


const { nodes, links } = graph

simulation.nodes(nodes).on('tick', ticked)
simulation.force('link').links(links)
複製程式碼

下面簡單解析一下程式碼部分，const svg = d3.select('body').append('svg') 就是上面提到的d3操作dom的部分，就是類似jQuery的插入操作， 總之我們獲取到了svg畫布， graph 是提供了資料關係模型，但是一般來講後端不會這麼提供嚴格的對應關係， 這時候就需要我們隊資料進行處理以獲取合理的資料格式， 一般來講資料格式都是如上。

力導向圖的核心是forceSimulation, 如字面上的意思就是來模擬力的，這是d3的內部演算法我們基本干涉不了， 所以d3的力導向圖怎麼動最後停在哪都是我們沒法精確控制的， forceSimulation 定義了力導向圖的基本形態比如key值是否居中等等， 但是到這一步還沒對資料進行任何處理。

const link 和 const node， 簡單講就是把資料和dom進行繫結插入對應的dom節點， 一直到這一步， 我們完成了基本的步驟：根據關係模型繪製對應節點， 由於不是canvas， 每個資料節點都有一個對應的dom節點， 這裡可以對樣式進行精確的處理。

截止上面也並不是非得用d3不可，就是一些dom插入操作， 原生js也是可以實現的。 simulation.nodes(nodes).on('tick', ticked)跟simulation.force('link').links(links)才是d3真正的作用所在，它會修改原來的資料模型在上面掛載一些位置資訊， 如圖所示：

image

可以看到，nodes和link上面分別多了不少資料，暫時我們不需要了解那麼多， 只要知道x和y是節點的位置資訊即可，另外力導向圖會不停的tick（300次左右），每次tick，d3都會修改graph上的位置資訊，它內部肯定做了很多事情， 比如碰撞檢測等等。當每次tick觸發的時候我們都已呼叫一個callback，在這個callback裡更新所有節點的位置資訊，也就是上面程式碼的ticked, 我們就是修改了node和link的位置資訊也就是x1之類的， 這些都是svg提供的介面這裡不多做說明了。 到這裡， 一個完整的力導向圖算是完成了，雖然資料少了點但是並不妨礙我們去理解其中的原理。

總結

通過上面一個完整示例， 我們發現，d3的核心並不在於繪製圖形，這些都是dom操作，而是資料的處理，資料驅動dom，到這裡是不是跟現代mvvm又掛上鉤了，並且d3是基於dom的， 我們完全可以把d3當做一個演算法庫，處理資料，至於影象的繪製完全可以交由react等框架，這是canvas類庫所做不到的。用上virtual dom效能可能還會更高一點。dom操作是昂貴的，virtual dom跟d3搭配味道可能更佳。如果把d3作為一個演算法庫我們還缺少最佳實踐。還需要學習。

image

相關文章