D3.js實(shí)現(xiàn)直方圖的方法詳解
一、直方圖簡介
直方圖就是一種照片的分析方式，橫向代表亮度，縱向代表像素?cái)?shù)量。首先分析出照片中所有像素的亮度，然后計(jì)算出具體數(shù)值，再把它們映射到橫軸上。這樣的話，越高，這個(gè)亮度上的像素就越多。
直方圖的觀看規(guī)則就是“左黑右白”，左邊代表暗部，右邊代表亮部，而中間則代表中間調(diào)。
縱向上的高度代表像素密集程度，越高，代表的就是分布在這個(gè)亮度上的像素很多。
直方圖用于描述概率分布，D3 提供了直方圖的布局 Histogram 用于轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。
假設(shè)有數(shù)組 a = [10, 11, 11.5, 12.5, 13, 15, 19, 20 ]，現(xiàn)在把10~20的數(shù)值范圍分為5段，即：
10~12, 12~14, 14~16, 16~18, 18~20
那么數(shù)組 a 的各數(shù)值都落在這幾段區(qū)域的哪一部分呢？經(jīng)過計(jì)算，可以知道，這5段分別具有的元素個(gè)數(shù)為：
3, 2, 1, 0 , 2
將這個(gè)用圖形展示出來的，就是直方圖。
好了，開始制作吧~
二、數(shù)據(jù)
首先生成隨機(jī)數(shù)據(jù)：
var rand = d3.random.normal(0,25);
var dataset = [];
for(var i=0;i<100;i++){
dataset.push( rand() );
}
d3.random.normal 生成一個(gè)函數(shù)，這個(gè)函數(shù)能夠按正態(tài)（高斯）分布隨機(jī)生成數(shù)值。要傳入兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)是位置參數(shù)，第二個(gè)是尺寸參數(shù)。關(guān)于正態(tài)分布的定義，可參見維基百科。將這個(gè)函數(shù)賦值給 rand 之后，接下來只要用 rand() 即可生成隨機(jī)數(shù)。
三、布局（數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換）
接下來，要將上述數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，即確定一個(gè)區(qū)間和分隔數(shù)之后，另數(shù)組的數(shù)值落在各區(qū)域里。先定義一個(gè)布局：
var bin_num = 15;
var histogram = d3.layout.histogram()
.range([-50,50])
.bins(bin_num)
.frequency(true);
d3.layout.histogram： 直方圖的布局
range： 區(qū)間的范圍
bins： 分隔數(shù)
frequency： 若值為 true，則統(tǒng)計(jì)的是個(gè)數(shù)；若值為 false，則統(tǒng)計(jì)的是概率
接下來即可轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)：
var data = histogram(dataset);
來看看轉(zhuǎn)換前后的數(shù)據(jù)有什么分別吧。轉(zhuǎn)換前：
轉(zhuǎn)換后：
可以看到，轉(zhuǎn)換后的數(shù)組，長度即分隔數(shù)，每一個(gè)區(qū)間內(nèi)有落到此區(qū)間的數(shù)值（圖中的0,1,2,...），數(shù)值的個(gè)數(shù)（length），還
有三個(gè)參數(shù)：
x： 區(qū)間的起始位置
dx： 區(qū)間的寬度
y： 落到此區(qū)間的數(shù)值的數(shù)量（如果 frequency 為 true）；落到此區(qū)間的概率（如果 frequency 為 false）
四、繪制
繪制之前，需要定義一個(gè)比例尺，因?yàn)橥ǔＮ覀冃枰屴D(zhuǎn)換后的 y 在希望的范圍內(nèi)伸縮。
var max_height = 400;
var rect_step = 30;
var heights = [];
for(var i=0;i<data.length;i++){
heights.push( data[i].y );
}
var yScale = d3.scale.linear()
.domain([d3.min(heights),d3.max(heights)])
.range([0,max_height]);
最后，繪制圖形：
//繪制圖形
var graphics = svg.append("g")
.attr("transform","translate(30,20)");
//繪制矩形
graphics.selectAll("rect")
.data(data)
.enter()
.append("rect")
.attr("x",function(d,i){
return i * rect_step;
})
.attr("y", function(d,i){
return max_height - yScale(d.y);
})
.attr("width", function(d,i){
return rect_step - 2;
})
.attr("height", function(d){
return yScale(d.y);
})
.attr("fill","steelblue");
//繪制坐標(biāo)軸的直線
graphics.append("line")
.attr("stroke","black")
.attr("stroke-width","1px")
.attr("x1",0)
.attr("y1",max_height)
.attr("x2",data.length * rect_step)
.attr("y2",max_height);
//繪制坐標(biāo)軸的分隔符直線
graphics.selectAll(".linetick")
.data(data)
.enter()
.append("line")
.attr("stroke","black")
.attr("stroke-width","1px")
.attr("x1",function(d,i){
return i * rect_step + rect_step/2;
})
.attr("y1",max_height)
.attr("x2",function(d,i){
return i * rect_step + rect_step/2;
})
.attr("y2",max_height + 5);
//繪制文字
graphics.selectAll("text")
.data(data)
.enter()
.append("text")
.attr("font-size","10px")
.attr("x",function(d,i){
return i * rect_step;
})
.attr("y", function(d,i){
return max_height;
})
.attr("dx",rect_step/2 - 8)
.attr("dy","15px")
.text(function(d){
return Math.floor(d.x);
});
五、總結(jié)
以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望能對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作帶來一定的幫助，如果有疑問大家可以留言交流。
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