前端開發者經常使用的9個JavaScript圖表庫

當前,數據可視化已經成爲數據科學領域很是重要的一部分。不一樣網絡系統中產生的數據,都須要通過適當的可視化處理,以便更好的呈現給用戶讀取和分析。javascript

對任何一個組織來講,若是可以充分的獲取數據、可視化數據和分析數據,那麼就能很大程度上幫助瞭解數據產生的深層次緣由,以便據此作出正確的決定。css

對於前端開發人員來講,若是可以掌握交互式網頁中的數據可視化技術,則是一項很棒的技能。固然,經過一些 JavaScript 的圖表庫也會使前端的數據可視化變得更加容易。使用這些庫,開發者能夠在無需考慮不一樣的語法所帶來的編程難題的狀況下,輕鬆實現將數據轉化爲易於理解的圖表。前端

下面是挑選出的9個 JavaScript 圖表庫:java

  • Chart.jsgit

  • Chartistgithub

  • FlexChartnpm

  • Echarts編程

  • NVD3瀏覽器

  • C3.js網絡

  • TauCharts

  • ReCharts

  • Flot 

 

Chart.js

Chart.js 是一種簡潔、用戶友好的圖表庫,同時也是基於 HTML5 的 JavaScript 庫,用於建立動畫、交互式和可自定義的圖表和圖形。

藉助 Chart.js,用戶能夠輕鬆直觀地查看混合圖表類型。默認狀況下,也可使用 Chart.js 建立響應式網頁。

Chart.js 庫容許用戶快速建立可視化數據。Chart.js 易於設置,對初學者十分友好。使用 Chart.js 則沒必要考慮瀏覽器的兼容性問題,由於 Chart.js 支持舊瀏覽器。

使用 npm 安裝 Chart.js:

npm install chart.js --save 

Chart.js 繪製雷達圖的代碼示例: 

const ctx = document.getElementById("myChart");
const options = {
    scale: {        // Hides the scale    }
};
const data = {
    labels: ['Running', 'Swimming', 'Eating', 'Cycling'],
    datasets: [
         {
            data: [-10, -5, -3, -15],
            label: "two",
             borderColor: '#ffc63b'
            },
         {
            data: [10, 5, 3, 10],
            label: "three",
            borderColor: '#1d9a58'
            },
            {
        data: [18, 10, 4, 2],
        label: "one",
        borderColor: '#d8463c'
    },
]
}

const myRadarChart = new Chart(ctx, {
    data: data,
    type: 'radar',
    options: options
});

 

Chartist

 

Chartist 庫很適合於建立美觀、響應能力強、閱讀友好的圖表。Chartist 使用 SVG 來呈現圖表。

Chartist 還提供了使用 CSS 媒體查詢和創意動畫來自定義圖表的能力。用戶使用 Chartist 在圖表設計中實現本身的全部創意。

Chartist 易於配置,也易於使用 Sass 進行定製。可是,它不支持舊瀏覽器。

使用 Chartist,能夠經過 CSS 的樣式來美化你的 SVG,用戶徹底能夠現實本身所想的全部圖表樣式。

使用 npm 安裝 Chartist:

npm install chartist --save 

Chartist 建立具備自定義標籤的餅圖的代碼示例: 

var data = {
  labels: ['Bananas', 'Apples', 'Grapes'],
  series: [20, 15, 40]
};var options = {
  labelInterpolationFnc: function(value) {    return value[0]
  }
};var responsiveOptions = [
  ['screen and (min-width: 640px)', {
    chartPadding: 30,
    labelOffset: 130,
    labelDirection: 'explode',
    labelInterpolationFnc: function(value) {      return value;
    }
  }],
  ['screen and (min-width: 1024px)', {
    labelOffset: 80,
    chartPadding: 20
  }]
];new Chartist.Pie('.ct-chart', data, options, responsiveOptions);

 

FlexChart

 

FlexChart 是高性能的圖表工具。使用 FlexChart,可輕鬆的將表格數據可視化爲業務圖表。FlexChart 不但支持常見的圖表類型,如折線圖、餅狀圖、面積圖等,還支持氣泡圖、K線圖、條形圖、漏斗圖等高級圖表類型。

FlexChart 的使用也十分簡單,FlexChart 圖表將全部與數據有關的任務都委託給 CollectionView 類,只需操做 CollectionView 類,就能實現過濾、排序和分組數據等功能。

FlexChart 包含的圖表元素也比較全面,如圖表圖例、圖表標題、圖表頁腳、數軸、圖表 series 和標籤等,用戶也能夠爲圖表添加自定義的元素,如平均線和趨勢線等。

FlexChart 本質上是一種交互式的圖表,不管是數據進行任何的更改,都會自動反應在圖表上,如圖表曲線隨數據放大縮小、過濾、鑽取、動畫等。

查看 FlexChart 的中文學習指南旭日圖Demo

FlexChart 繪製柱狀圖的代碼示例: 

onload = function() {  // wrap data in a CollectionView so the grid and chart 
  // get notifications
  var data = new wijmo.collections.CollectionView(getData());  // create the chart
  var theChart = new wijmo.chart.FlexChart('#theChart', {
      itemsSource: data,
    bindingX: 'country',
    series: [
        { binding: 'sales', name: 'Sales' },
      { binding: 'expenses', name: 'Expenses' },
      { binding: 'downloads', name: 'Downloads' }
    ]
  })  // create a grid to show the data
  var theGrid = new wijmo.grid.FlexGrid('#theGrid', {
      itemsSource: data
  })  // create some random data
  function getData() {      var countries = 'US,Germany,UK,Japan,Italy,Greece'.split(','),
        data = [];      for (var i = 0; i < countries.length; i++) {
        data.push({
          country: countries[i],
          sales: Math.random() * 10000,
          expenses: Math.random() * 5000,
          downloads: Math.round(Math.random() * 20000),
        });
      }      return data;
  }
}

 

Echarts

 

Echarts 是網頁的數據可視化方面的一個很是有用的庫。使用 Echarts,開發者能夠建立直觀的、可自定義的交互式圖表,讓數據的展現和分析變得十分容易。

因爲 Echarts 是用普通的 JavaScript 編寫的,因此 Echarts 不存在其它圖表庫存在的沒法無縫遷移的問題。

同時,Echarts 也提供了不少官方文檔供用戶查看。

使用 npm 能夠很容易的完成 Echarts 的安裝:

npm install echarts --save 

Echarts 繪製散點圖代碼示例: 

var dom = document.getElementById("container");var myChart = echarts.init(dom);var app = {};
option = null;
option = {
    title: {
        text: 'Large-scale scatterplot'
    },
    tooltip : {
        trigger: 'axis',
        showDelay : 0,
        axisPointer:{
            show: true,
            type : 'cross',
            lineStyle: {
                type : 'dashed',
                width : 1
            }
        },
        zlevel: 1
    },
    legend: {
        data:['sin','cos']
    },
    toolbox: {
        show : true,
        feature : {
            mark : {show: true},
            dataZoom : {show: true},
            dataView : {show: true, readOnly: false},
            restore : {show: true},
            saveAsImage : {show: true}
        }
    },
    xAxis : [
        {
            type : 'value',
            scale:true
        }
    ],
    yAxis : [
        {
            type : 'value',
            scale:true
        }
    ],
    series : [
        {
            name:'sin',
            type:'scatter',
            large: true,
            symbolSize: 3,
            data: (function () {                var d = [];                var len = 10000;                var x = 0;                while (len--) {
                    x = (Math.random() * 10).toFixed(3) - 0;
                    d.push([
                        x,                        //Math.random() * 10
                        (Math.sin(x) - x * (len % 2 ? 0.1 : -0.1) * Math.random()).toFixed(3) - 0
                    ]);
                }                //console.log(d)
                return d;
            })()
        },
        {
            name:'cos',
            type:'scatter',
            large: true,
            symbolSize: 2,
            data: (function () {                var d = [];                var len = 20000;                var x = 0;                while (len--) {
                    x = (Math.random() * 10).toFixed(3) - 0;
                    d.push([
                        x,                        //Math.random() * 10
                        (Math.cos(x) - x * (len % 2 ? 0.1 : -0.1) * Math.random()).toFixed(3) - 0
                    ]);
                }                //console.log(d)
                return d;
            })()
        }
    ]
};
;if (option && typeof option === "object") {
    myChart.setOption(option, true);
}

 

NVD3

NVD3 是由 Mike Bostock 撰寫的基於 D3 的 JavaScript 庫。NVD3 容許用戶在 Web 應用程序中建立美觀的、可複用的圖表。

NVD3 具備很強大的圖表功能,可以很方便的建立箱形圖、旭日形和燭臺圖等。若是用戶想在 JavaScript 圖表庫中用到大量的能力,推薦試用 NVD3

NVD3 圖表庫的速度有時可能會成爲一個問題,與 Fastdom 安裝配合使用,速度會更快。

NVD3 繪製簡單的折線圖代碼示例: 

/*These lines are all chart setup.  Pick and choose which chart features you want to utilize. */nv.addGraph(function() {  var chart = nv.models.lineChart()
                .margin({left: 100})  //Adjust chart margins to give the x-axis some breathing room.
                .useInteractiveGuideline(true)  //We want nice looking tooltips and a guideline!
                .transitionDuration(350)  //how fast do you want the lines to transition?
                .showLegend(true)       //Show the legend, allowing users to turn on/off line series.
                .showYAxis(true)        //Show the y-axis
                .showXAxis(true)        //Show the x-axis  ;

  chart.xAxis     //Chart x-axis settings
      .axisLabel('Time (ms)')
      .tickFormat(d3.format(',r'));

  chart.yAxis     //Chart y-axis settings
      .axisLabel('Voltage (v)')
      .tickFormat(d3.format('.02f'));  /* Done setting the chart up? Time to render it!*/
  var myData = sinAndCos();   //You need data...
  d3.select('#chart svg')    //Select the <svg> element you want to render the chart in.   
      .datum(myData)         //Populate the <svg> element with chart data...
      .call(chart);          //Finally, render the chart!

  //Update the chart when window resizes.
  nv.utils.windowResize(function() { chart.update() });  return chart;
});/**************************************
 * Simple test data generator */function sinAndCos() {  var sin = [],sin2 = [],
      cos = [];  //Data is represented as an array of {x,y} pairs.
  for (var i = 0; i < 100; i++) {
    sin.push({x: i, y: Math.sin(i/10)});
    sin2.push({x: i, y: Math.sin(i/10) *0.25 + 0.5});
    cos.push({x: i, y: .5 * Math.cos(i/10)});  }  //Line chart data should be sent as an array of series objects.
  return [
    {
      values: sin,      //values - represents the array of {x,y} data points
      key: 'Sine Wave', //key  - the name of the series.
      color: '#ff7f0e'  //color - optional: choose your own line color.    },
    {
      values: cos,
      key: 'Cosine Wave',
      color: '#2ca02c'
    },
    {
      values: sin2,
      key: 'Another sine wave',
      color: '#7777ff',
      area: true      //area - set to true if you want this line to turn into a filled area chart.    }
  ];
}

 

C3.js

 

與 TauCharts 相同,C3.js 也是一個很是有效的基於 D3 的圖表可視化庫。另外,C3.js 容許用戶建立可定製的具備我的風格的類。

C3.js 看起來是個比較難的庫,可是一旦掌握了 C3.js 技巧,就能駕輕就熟的使用了。

有了 C3.js 圖表庫,即便在第一次渲染以後,用戶也能夠經過建立回調來更新圖表。C3.js 也容許用戶爲本身的 Web 應用程序建立可複用的圖表,從而減小工做量。

使用 npm 安裝 C3.js 圖表庫:

npm install c3 

C3.js 繪製組合圖的代碼示例:

var chart = c3.generate({
    data: {
        columns: [
            ['data1', 30, 20, 50, 40, 60, 50],
            ['data2', 200, 130, 90, 240, 130, 220],
            ['data3', 300, 200, 160, 400, 250, 250],
            ['data4', 200, 130, 90, 240, 130, 220],
            ['data5', 130, 120, 150, 140, 160, 150],
            ['data6', 90, 70, 20, 50, 60, 120],
        ],
        type: 'bar',
        types: {
            data3: 'spline',
            data4: 'line',
            data6: 'area',
        },
        groups: [
            ['data1','data2']
        ]
    }
});

 

TauCharts

  

TauCharts 是最靈活的 JavaScript 圖表庫之一。它是基於 D3 建立的,是一個以數據爲中心的 JavaScript 圖表庫,能夠改進數據可視化的效果。

TauCharts 十分靈活,訪問其 API 也十分輕鬆。TauCharts 爲用戶提供了無縫映射和可視化的數據,使用 TauCharts 可以設計出十分美觀的數據界面。同時,TauCharts 也和易於學習。

經過 npm 安裝 TauCharts:

npm install taucharts 

TauCharts 繪製水平線的代碼示例: 

var defData = [
        {"team": "d", "cycleTime": 1, "effort": 1, "count": 1, "priority": "low"}, {            "team": "d",            "cycleTime": 2,            "effort": 2,            "count": 5,            "priority": "low"
        }, {"team": "d", "cycleTime": 3, "effort": 3, "count": 8, "priority": "medium"}, {            "team": "d",            "cycleTime": 4,            "effort": 4,            "count": 3,            "priority": "high"
        }, {"team": "l", "cycleTime": 2, "effort": 1, "count": 1, "priority": "low"}, {            "team": "l",            "cycleTime": 3,            "effort": 2,            "count": 5,            "priority": "low"
        }, {"team": "l", "cycleTime": 4, "effort": 3, "count": 8, "priority": "medium"}, {            "team": "l",            "cycleTime": 5,            "effort": 4,            "count": 3,            "priority": "high"
        },
        {"team": "k", "cycleTime": 2, "effort": 4, "count": 1, "priority": "low"}, {            "team": "k",            "cycleTime": 3,            "effort": 5,            "count": 5,            "priority": "low"
        }, {"team": "k", "cycleTime": 4, "effort": 6, "count": 8, "priority": "medium"}, {            "team": "k",            "cycleTime": 5,            "effort": 8,            "count": 3,            "priority": "high"
        }];var chart = new tauCharts.Chart({
            data: defData,
            type: 'horizontalBar',           
            x: 'effort',
            y: 'team',
            color:'priority'
        });
chart.renderTo('#bar');

 

Recharts

 

ReCharts 是一個使用 React 構建的,基於 D3 的圖表庫。

使用 ReCharts,用戶能夠在 React Web 應用程序中無縫地編寫圖表。

Recharts 很是輕巧,並使用 SVG 元素來建立很奇特的圖表。

使用 npm 安裝 Recharts:

npm install recharts 

Recharts 沒有冗長的文檔,它很直接。當你遇到困難時,使用 Recharts 能夠很容易找到解決方案。

Recharts 建立自定義內容樹圖的代碼示例:

const {Treemap} = Recharts;

const data = [
          {
            name: 'axis',
            children: [
              { name: 'Axes', size: 1302 },
              { name: 'Axis', size: 24593 },
              { name: 'AxisGridLine', size: 652 },
              { name: 'AxisLabel', size: 636 },
              { name: 'CartesianAxes', size: 6703 },
            ],
          },
          {
            name: 'controls',
            children: [
              { name: 'AnchorControl', size: 2138 },
              { name: 'ClickControl', size: 3824 },
              { name: 'Control', size: 1353 },
              { name: 'ControlList', size: 4665 },
              { name: 'DragControl', size: 2649 },
              { name: 'ExpandControl', size: 2832 },
              { name: 'HoverControl', size: 4896 },
              { name: 'IControl', size: 763 },
              { name: 'PanZoomControl', size: 5222 },
              { name: 'SelectionControl', size: 7862 },
              { name: 'TooltipControl', size: 8435 },
            ],
          },
          {
            name: 'data',
            children: [
              { name: 'Data', size: 20544 },
              { name: 'DataList', size: 19788 },
              { name: 'DataSprite', size: 10349 },
              { name: 'EdgeSprite', size: 3301 },
              { name: 'NodeSprite', size: 19382 },
              {
                name: 'render',
                children: [
                  { name: 'ArrowType', size: 698 },
                  { name: 'EdgeRenderer', size: 5569 },
                  { name: 'IRenderer', size: 353 },
                  { name: 'ShapeRenderer', size: 2247 },
                ],
              },
              { name: 'ScaleBinding', size: 11275 },
              { name: 'Tree', size: 7147 },
              { name: 'TreeBuilder', size: 9930 },
            ],
          },
              {
                name: 'layout',
                children: [
                  { name: 'AxisLayout', size: 6725 },
                  { name: 'BundledEdgeRouter', size: 3727 },
                  { name: 'CircleLayout', size: 9317 },
                  { name: 'CirclePackingLayout', size: 12003 },
                  { name: 'DendrogramLayout', size: 4853 },
                  { name: 'ForceDirectedLayout', size: 8411 },
                  { name: 'IcicleTreeLayout', size: 4864 },
                  { name: 'IndentedTreeLayout', size: 3174 },
                  { name: 'Layout', size: 7881 },
                  { name: 'NodeLinkTreeLayout', size: 12870 },
                  { name: 'PieLayout', size: 2728 },
                  { name: 'RadialTreeLayout', size: 12348 },
                  { name: 'RandomLayout', size: 870 },
                  { name: 'StackedAreaLayout', size: 9121 },
                  { name: 'TreeMapLayout', size: 9191 },
                ],
              },
              { name: 'Operator', size: 2490 },
              { name: 'OperatorList', size: 5248 },
              { name: 'OperatorSequence', size: 4190 },
              { name: 'OperatorSwitch', size: 2581 },
              { name: 'SortOperator', size: 2023 },
            ],
          }
        ];
const COLORS = ['#8889DD', '#9597E4', '#8DC77B', '#A5D297', '#E2CF45', '#F8C12D'];
const CustomizedContent = React.createClass({
  render() {
    const { root, depth, x, y, width, height, index, payload, colors, rank, name } = this.props;    return (      <g>
        <rect
          x={x}
          y={y}
          width={width}
          height={height}
          style={{
            fill: depth < 2 ? colors[Math.floor(index / root.children.length * 6)] : 'none',
            stroke: '#fff',
            strokeWidth: 2 / (depth + 1e-10),
            strokeOpacity: 1 / (depth + 1e-10),
          }}        />        {
          depth === 1 ?
          <text
            x={x + width / 2}
            y={y + height / 2 + 7}
            textAnchor="middle"
            fill="#fff"
            fontSize={14}          >
            {name}          </text>
          : null
        }
        {
          depth === 1 ?
          <text
            x={x + 4}
            y={y + 18}
            fill="#fff"
            fontSize={16}
            fillOpacity={0.9}          >
            {index + 1}          </text>
          : null
        }      </g>    );
  }
});

const SimpleTreemap = React.createClass({
    render () {      return (        <Treemap
          width={400}
        height={200}
        data={data}
        dataKey="size"
        ratio={4/3}
        stroke="#fff"
        fill="#8884d8"
        content={<CustomizedContent colors={COLORS}/>}
      />    );
  }
})

ReactDOM.render(  <SimpleTreemap />,
  document.getElementById('container')
);

 

Flot

 

目前,jQuery 已經成爲 Web 開發人員很是重要的工具。有了 Flot.js,前端設計也變得更加容易。

Flot.js 是 JavaScript 庫中較爲古老的圖表庫之一。儘管如此,Flot.js 也不會由於繪製折線圖、餅圖、條形圖、面積圖、甚至堆疊圖表而下降其性能。

Flot.js 有一個很完善的文檔。當用戶遇到困難時,能夠很容易地找到解決辦法。Flot.js 也支持舊版本的瀏覽器。

能夠選擇不使用 npm 來安裝 Flot.js,而是在 HTML5 中包含 jQuery 和 JavaScript 文件。

Flot.js 的基本用法代碼示例: 

$(function () {    var d1 = [];    for (var i = 0; i < 14; i += 0.5)
        d1.push([i, Math.sin(i)]); 
    var d2 = [[0, 3], [4, 8], [8, 5], [9, 13]]; 
    // a null signifies separate line segments
    var d3 = [[0, 12], [7, 12], null, [7, 2.5], [12, 2.5]];
    
    $.plot($("#placeholder"), [ d1, d2, d3 ]);
});

JavaScript 開發工具推薦

SpreadJS 純前端表格控件是基於 HTML5 的 JavaScript 電子表格和網格功能控件,提供了完備的公式引擎、排序、過濾、輸入控件、數據可視化、Excel 導入/導出等功能,適用於 .NET、Java 和移動端等各平臺在線編輯類 Excel 功能的表格程序開發。

總結

以上介紹的 JavaScript 庫都是高質量的圖表庫。可是在學習這些庫的過程當中,可能會由於學習曲線陡峭或是缺少學習資料而遇到困難,一種很好的方案是將這些庫結合起來使用。最後也歡迎你們補充更多的 JavaScript 圖表庫。

參考文章:https://dzone.com/articles/top-9-javascript-charting-libraries

轉載請註明出自:葡萄城控件

關於葡萄城

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