DC.js - 散点图

散点图是一种数学图表。它使用笛卡尔坐标表示，通常显示一组数据的两个变量的值。数据显示为点的集合，这些点可能带有颜色。本章详细介绍了散点图。

散点图方法

在继续绘制散点图之前，我们应该了解 dc.scatterPlot 类及其方法。dc.scatterPlot 使用 mixins 来获取绘制图表的基本功能。 dc.scatterPlot 使用的 mixin 如下所示 −

dc.coordinateGridMixin

dc.scatterPlot 的完整类图如下所示 −

dc.scatterPlot 获取了上述指定 mixin 的所有方法。它有自己的方法来绘制散点图，解释如下。

customSymbol( [symbol])

此方法用于获取或设置符号生成器。

emptySize( [size])

此方法用于设置或获取组为空时符号的半径。

excludedColor( [color])

此方法用于获取或设置从图表过滤器中排除的符号的颜色。

excludedOpacity( [opacity])

此方法用于获取或设置从图表过滤器中排除的符号的不透明度。

excludedSize( [size])

它用于设置或获取从图表过滤器中排除的符号的大小过滤器。

highlightedSize( [size])

用于设置或获取突出显示符号的半径。

symbol( [type])

用于获取或设置每个点使用的符号类型。

绘制散点图

让我们在 DC 中绘制散点图。在此示例中，让我们取一个名为 howell1.csv 文件的数据集。示例数据文件如下 −

"height","weight","age","male"
151.765,47.8256065,63,1
139.7,36.4858065,63,0
136.525,31.864838,65,0
156.845,53.0419145,41,1
145.415,41.276872,51,0
163.83,62.992589,35,1
149.225,38.2434755,32,0
168.91,55.4799715,27,1
147.955,34.869885,19,0
165.1,54.487739,54,1
154.305,49.89512,47,0

...............
...............

上面的示例文件包含许多记录。我们可以通过单击以下链接下载文件并将其保存到我们的DC位置。

howell1.csv

现在，让我们按照后续步骤在DC中绘制散点图。

步骤1:定义变量

让我们定义一个变量，如下所示 −

var chart = dc.scatterPlot('#scatter');

此处，scatterplot() 函数与 id scatter 映射。

步骤 2:读取数据

从 howell1.csv 文件读取数据，如下所示 −

d3.csv("data/howell1.csv", function(errors, people) {
    var mycrossfilter = crossfilter(people);
}

如果数据不存在，则返回错误。稍后，将数据分配给 crossfilter。

步骤 3:获取记录

让我们使用下面给出的编码来获取记录 −

people.forEach(function(x) {
   if(x.male == 1) {
      x.gender = "Male";
   } else {
      x.gender = "Female";
   }
});

这里，我们检查了性别。

步骤 4:设置维度

您可以使用下面给出的编码 − 设置维度

var hwDimension = mycrossfilter.dimension(function(data) {
    return [Math.floor(data.height), Math.floor(data.weight)];
});

分配维度后，使用下面给出的编码 − 对性别进行分组

var hwGroup = hwDimension.group().reduceCount();

步骤 5:生成图表

现在，使用下面给出的编码生成热图 −

chart
   .width(800)
   .height(600)
   .x(d3.scale.linear().domain([0,180]))
   .y(d3.scale.linear().domain([0,100]))
   .brushOn(false)
   .xAxisLabel("Height")
   .yAxisLabel("Weight")
   .symbolSize(8)
   .clipPadding(10)
   .dimension(hwDimension)
   .group(hwGroup);

这里，

我们将图表宽度指定为 800，高度指定为 600。
对 x 轴和 y 轴应用 d3.scale.linear() 函数。
启用 brushOn 值为 false。
然后，将 x 轴标签指定为高度，将 y 轴标签指定为权重。
将符号大小设置为 8，将填充值设置为 10。
最后，对数据进行分组并呈现图表。

第 6 步:工作示例

完整代码清单如下。创建一个网页 scatter.html 并向其中添加以下更改。

<html>
   <head>
   <title>Scatter plot Sample</title>
   <link rel = "stylesheet" type = "text/css" href = "css/bootstrap.css">
   <link rel = "stylesheet" type = "text/css" href = "css/dc.css"/>

   <script src = "js/d3.js"></script>
   <script src = "js/crossfilter.js"></script>
   <script src = "js/dc.js"></script>
   </head>
   
   <body>
      <div>
         <div id = "scatter"></div>
      </div>

      <script language = "javascript">
         var chart = dc.scatterPlot('#scatter');

         d3.csv("data/howell1.csv", function(errors, people) {
            var mycrossfilter = crossfilter(people);

            people.forEach(function(x) {
               if(x.male == 1) {
                  x.gender = "Male";
               } else {
                  x.gender = "Female";
               }
            });

            var hwDimension = mycrossfilter.dimension(function(data) { 
               return [Math.floor(data.height), Math.floor(data.weight)];
            });
            var hwGroup = hwDimension.group().reduceCount();

            chart
               .width(800)
               .height(600)
               .x(d3.scale.linear().domain([0,180]))
               .y(d3.scale.linear().domain([0,100]))
               .brushOn(false)
               .xAxisLabel("Height")
               .yAxisLabel("Weight")
               .symbolSize(8)
               .clipPadding(10)
               .dimension(hwDimension)
               .group(hwGroup);

            chart.render();
         });
      </script>
   </body>
</html>

现在，请求浏览器，我们将看到以下响应。

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