大数据可视化第三天——D3.js初探：饼形图

时间：2022-06-29 03:48:14

在找了许多参考资料后，我发现大部分关于D3.js的讲解不满足我的需求，有些讲的太过冗长，举了很多不需要的点，比如用D3来做排序过滤这种分析阶段就应该做完的事；有些又太简单，很多省略的细节让人看的似是而非。这篇我在网上找了一个饼状图的小例子来帮助自己理解D3一般图形绘制过程，在代码中涉及到某个知识点时再有针对性的学习。

首先来定义四个类别，每个类别中有不同数目的样本。

var dataset = [{
label: "A",
count: 10
},
{
label: "B",
count: 20
},
{
label: "C",
count: 30
},
{
label: "D",
count: 40
}
];
然后定义几个常量，主要是绘制时使用。 

var width = 360;
var height = 360;
var radius = Math.min(width, height) / 2;
var color = d3.scaleOrdinal(d3.schemeCategory20);

其中宽、高是svg的属性，radiu是圆的半径。这里因为width和heigtht是一样的，所以不用Math.min也没关系。color这里构建了一个颜色的标度，d3.scaleOrdinal()函数对

d3.schemeCategory20中的20个颜色构建了一个有序的颜色列表。

var svg = d3.select("#chart")
.append('svg')
.attr('width',width)
.attr('height',height)
.append('g')
.attr('transform', 'translate(' + (width / 2) +  ',' + (height / 2) + ')');

这里首先用d3提供的select方式选中了以ID"chart"命名的标签（这是我们预先定义的一个<div>标签）。

d3提供了两种select方法，select()和selectAll()，前面一种方法返回匹配这个选择器的第一个元素，后面一种方法返回匹配这个选择器的所有元素，前面加#代表了选择ID，加.代表了选择类。

然后在被选中的<div>标签中，通过.append()方法增加了一个svg区域用来绘制图形，随后的两个.attr()给这个svg区域加入了宽高的属性。这里有一个连续调用函数的方法成为“连缀语法”。在设置完svg区域的属性后，又在svg区域中加入了一个<g>标签，用来划定一个区域，设置了这个区域的transform属性，属性的值为translate(180,180)，作用是把<g>标签所划定的区域先向右，再向左分别移动180的位置。

var arc = d3.arc()
  .innerRadius(0)
  .outerRadius(radius);
  var pie = d3.pie()
  .value(function(d) { return d.count; })
  .sort(null);
上面这段是定义了d3中的两个图形，一个是圆形arc()，一个是饼图pie()，这两个函数后面所append()的是一些针对这个图形的特殊设置函数，现在不必太过深究，到使用的时候再查文档也可以。这里简单介绍一下，innerRadius()和outerRadius()设置了圆环的内径和外径，假如innerRadius()里面参数不为0，将画出一个圆环；d3.pie().value()则通过接受一组数据来返回饼状图几条线的角度，并且不进行排序 

  var path = svg.selectAll('path')
  .data(pie(dataset))
  .enter()
  .append('path')
  .attr('d',arc)
  .attr('fill',function(d,i){
 return color(d.data.label);
  })

上面这段是D3的核心，主要做了下面几件事，按行来讲解：

  1. 选择了SVG中的所有<path>标签，但是我们之前并没有在<svg>区域中设置<path>标签，所以将返回一个空值，但是随后将通过enter()创建这些<path>
  2. 我们将数据通过data()函数绑定到<path>上，这里涉及到D3的数据绑定机制，有datum()和data()两种方法，前者将被选中的所有对象都绑定同一个值，后者则按照被选中对象与data()中参数数据的数量对比进行不同处理：如果两者相等，直接执行后面的语句，也称作update()；如果元素不够，比如现在的情况，将一直增加元素到与数据匹配为止，也称作enter()，每次enter增加一个标签然后执行update()的操作，所以在我们的例子中，将执行四次enter()，如果元素多余，则删除元素，也叫exit().
  3. 每次enter()会执行append('path')也就是增加一个<path>标签
  4. 然后增加一个path的属性d，这是SVG作图中一个相当复杂的属性，包含了许多svg的移动划线等操作，其属性值为d3的arc()函数所返回的path data.
  5. 然后每次enter()的过程fill一个不同的颜色，这个function(d,i)可能有些费解，这是由d3.js提供的变量，分别代表了数值和数值的索引。
上面整个过程确实比较复杂，不过.selectAll(ele).data().enter().append(ele).update()是一个d3中操作图表的常见流程，选择元素标签——绑定数据——执行enter()过程——增加元素标签——执行后续操作。

效果图如下：

大数据可视化第三天——D3.js初探：饼形图
全部代码如下：

<div id="chart">
</div>

<script src="d3/d3.js"></script>
<script>
var dataset = [{
label: "A",
count: 10
},
{
label: "B",
count: 20
},
{
label: "C",
count: 30
},
{
label: "D",
count: 40
}
];

var width = 360;
var height = 360;
var radius = Math.min(width, height) / 2;
var color = d3.scaleOrdinal(d3.schemeCategory20);

var svg = d3.select("#chart")
.append('svg')
.attr('width',width)
.attr('height',height)
.append('g')
.attr('transform', 'translate(' + (width / 2) +  ',' + (height / 2) + ')');
var arc = d3.arc()
  .innerRadius(0)
  .outerRadius(radius);
  var pie = d3.pie()
  .value(function(d) { return d.count; })
  .sort(null);
  var path = svg.selectAll('path')
  .data(pie(dataset))
  .enter()
  .append('path')
  .attr('d',arc)
  .attr('fill',function(d,i){
  return color(d.data.label);
  })

</script>


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