D3.js

介绍

• 概述：D3.js（Data-Driven Documents）由 Mike Bostock （著名的计算机科学家和数据可视化专家）创建。是一个用于基于数据的文档操作的JavaScript库。它使用HTML, SVG, 和 CSS 来将数据生动地展现出来。D3.js 的核心理念是利用数据来驱动文档的生成和操作，使数据可视化成为可能。
• 主要用途：创建数据可视化，包括但不限于条形图、折线图、饼图、散点图、地图、树图、力导向图等。D3.js 强大的数据绑定能力和丰富的图形操作方法，让开发者能够构建高度交互性和动态性的数据可视化应用。D3.js 不仅仅是一个图表库，它提供了一整套工具，使得开发者能够从基础的图形元素出发，构建出完全定制化的可视化效果。
• 官网：D3 by Observable | The JavaScript library for bespoke data visualization

2. 核心概念

1.数据绑定 (Data Binding)

D3.js 允许将数据绑定到 DOM 元素上。通过使用 `enter`、`exit` 和 `update` 模式，可以控制数据集合的增加、删除和修改对应的可视化元素。

2. 选择集 (Selections)

使用选择集来选择和操作文档对象模型（DOM）中的元素。你可以使用 CSS 选择器来选择元素，并对选择集中的元素进行链式操作，如属性设置、样式调整、事件监听等。

3. 动态属性 (Dynamic Properties)

属性和样式可以设置为动态的，基于数据来定义。你可以使用匿名函数来根据绑定的数据动态地计算属性值。

4. 转换 (Transitions):

D3.js 提供了强大的过渡效果，可以在元素的属性或样式从一个值平滑过渡到另一个值。这使得动画效果的实现变得简单而且具有高度的可控性。

5. 比例尺 (Scales):

比例尺是将数据的域（domain）映射到可视化的范围（range）的函数。D3.js 提供了多种比例尺，如线性、对数、序数、时间等，以支持不同类型的数据和可视化需求。

6. 生成器 (Generators):

D3.js 包含了多种生成器，用于创建常见的图形元素，如柱状图、线条、饼图、区域图等。这些生成器可以简化复杂图形的绘制过程。

7. 轴 (Axes):

轴生成器可以根据比例尺自动生成坐标轴，包括刻度和标签。这简化了坐标轴的创建和更新过程。

8. 布局 (Layouts):

D3.js 提供了多种布局算法，如饼图、力导向图、树状图、捆绑图等，这些布局算法可以帮助组织和展示复杂的数据结构。

9. SVG 操作:

由于 D3.js 主要使用 SVG 来创建图形，因此对 SVG 元素的创建、修改和变换是其核心功能之一。

10. 交互性 (Interactivity):

支持丰富的事件监听器和交互设计，允许开发者创建高度交互式的数据可视化，响应用户的输入和操作。

11. 数据加载和格式化:

提供了强大的数据加载和格式化工具，支持多种数据格式，如 CSV、TSV、 JSON 等，并允许开发者对数据进行解析、格式化和转换。

3. 实际应用

D3.js几乎可以在任何需要数据可视化的地方找到它的应用。以下是D3.js的一些实际应用场景：

1. 信息图表（Infographics）：创建动态和交互式的信息图表，将数据以视觉吸引的方式展现给用户。
2. 数据探索工具：构建允许用户通过不同的视角和维度来探索数据集的工具，例如股票市场的数据仪表盘。
3. 地理数据可视化：利用D3的地图功能，可以创建地图和其他地理信息可视化，比如世界地图上的人口分布、气候变化数据等。
4. 实时数据可视化：D3可以用来构建实时数据流的可视化，如监控仪表盘、网络流量统计、社交媒体活动的实时更新等。

业内使用案例：

1. 纽约时报（The New York Times）：纽约时报的数据可视化团队广泛使用D3.js来创建互动式图表和地图，以丰富其新闻报道，让读者能够通过可视化深入理解复杂的数据故事。
2. FiveThirtyEight：这个知名的统计分析网站使用D3.js来创建选举预测、体育分析和经济数据的可视化。
3. Airbnb：Airbnb使用D3.js来分析和可视化房源数据和用户行为数据，以改善其服务和用户体验。
4. GitHub：GitHub在一些页面上使用D3.js进行数据可视化，比如用户的贡献活动、代码库的统计数据等。
5. Google Trends：Google Trends 使用D3.js来可视化搜索趋势，用户可以看到不同时间、地点和查询的流行度变化。
6. Weather.com：Weather.com 使用D3.js来展示复杂的天气数据和模式，如风速图和降水图。

4.官网案例

力导向布局： Disjoint force-directed graph / D3 | Observable
布局树： Collapsible tree / D3 | Observable
demo： http://localhost:3000

力导向布局（Force-Directed Layout）：是一种模拟物理系统中力的作用来可视化图形数据的算法。在网络图中，节点通常表示实体，而边表示实体间的关系。力导向布局通过模拟力的作用来自动排列节点，使得整个网络图达到一种视觉上平衡的状态。

• 原理：力导向布局的基本原理是为图中的每个节点赋予一些物理特性（如电荷或质量）以及模拟的力（如斥力或引力），然后通过物理模拟来找到一个系统能量最低的稳定状态，从而确定节点的位置。
• 常见的几种力：

1. 斥力：通常，每个节点被赋予相同的电荷，因此它们会互相排斥。这种斥力确保节点不会过于靠近，从而避免重叠。
2. 引力：节点之间的边像弹簧一样工作，它们尝试将相连的节点拉近。这种弹簧力的强度可以表示连接的强度。
3. 中心引力：有时，会有一个引力将所有节点拉向布局的中心。这可以帮助将图保持在视觉上的中心，并防止节点漂移到布局的外围。
4. 碰撞力：为了防止节点重叠，可以添加一个碰撞检测机制，它会在节点相互靠近到一定距离时产生排斥力。

• 力导向布局通常是一个迭代过程：

1. 初始化：节点被赋予随机的初始位置。
2. 力的计算：在每次迭代中，计算作用在每个节点上的合力。
3. 位置更新：根据合力移动节点，节点的位移可以通过模拟物理运动（如考虑速度和摩擦力）来计算。
4. 冷却：随着迭代的进行，通过所谓的“冷却参数”来减少节点的位移量，使得布局逐渐稳定下来。
5. 终止条件：当节点的移动量小于某个阈值或迭代次数达到预设的上限时，算法停止。

• 自定义和优化

在D3.js中，力导向布局是高度可定制的。开发可调整以下参数：

1. 力的强度：改变斥力和引力的系数。
2. 距离：调整弹簧力（边）的理想长度。
3. 冷却参数：控制算法的收敛速度。
4. 碰撞检测：设置节点的半径，以避免重叠。

此外，为了优化大型图的性能，D3.js提供了一些策略，例如使用四叉树（quadtree）来优化斥力的计算，或者限制节点的位移量以防止过大的跳跃。尤其适用于表现复杂网络的结构和关系，如社交网络、生物网络、组织结构等。通过适当的调整和优化，它可以生成易于理解和探索的网络可视化。

5. 总结

D3.js、ECharts 和 Highcharts 都是流行的 JavaScript 数据可视化库，但它们在设计和功能上有所不同。D3.js 提供了更多的灵活性和控制能力，而 ECharts 和 Highcharts 更侧重于易用性和预设的图表类型。

以下是 D3.js 一些优势：

1. 定制化和灵活性:

D3.js 提供了极高的定制化能力。如果你需要创建一个完全定制的可视化，或者一个非标准的图表类型，D3.js 提供了构建它的基础工具。而 ECharts 和 Highcharts 主要提供预先定义的图表类型，对于高度个性化的需求或者非常规的图表设计，它们可能无法提供足够的灵活性。

1. 底层操作:

D3.js 允许直接操作 SVG 和 HTML 元素，这意味着可以创建完全独特的交互和动画效果。而 ECharts 和 Highcharts 的底层操作更为有限，它们通过封装的接口提供交互和动画功能，这在大多数情况下是足够的，但对于特殊需求可能就不够灵活了。

1. 集成复杂交互:

D3.js 可以更好地集成复杂的用户交互，因为它允许开发者直接控制事件监听和响应。如果你的应用程序需要复杂的交互逻辑，比如定制的拖拽行为、复杂的工具提示或者交互式的图表联动。

1. 大型数据集的性能优化:

对于大型数据集的性能优化，D3.js 允许你有更细粒度的控制，比如使用 Canvas 替代 SVG 来渲染数以万计的元素。虽然 ECharts 和 Highcharts 都支持大数据集，但 D3.js 在处理巨大数量级的数据时，可以通过底层优化提供更好的性能。

1. 复杂布局算法:

D3.js 提供了一系列复杂的布局算法，例如力导向图、树状图、捆图等，这些算法可以用来生成复杂的层次结构或网络结构的可视化。虽然 ECharts 和 Highcharts 也提供了一些这样的图表类型，但 D3.js 提供了更多的定制选项和控制。

总的来说，如果需要快速生成标准的图表，并且不需要太多定制，ECharts 和 Highcharts 是很好的选择。但如果需要完全控制可视化的外观和行为，或者需要创建非常个性化的可视化，D3.js 可能是更合适的工具。