数据可视化初接触

之前都不怎么接触图表类的制作任务,也不是很关心,最近偶然机会有了接触,在这里记录一下。

可能大多数人接触比较多的是百度的ECharts,但是我没有从ECharts入手

最先接触的是d3.js.

展示数据的类型很多,但是不支持ie8,暂时放到了一边;

之后看了HighCharts

这个图表库支持ie8,效果也很好,功能上少d3很多,但是够用了,所以我在项目中暂时引用了HighCharts来构建图表。

回过来说百度的ECharts

ECharts本身是不支持ie8的,需要引入excanvas来达到支持,功能也很强大,符合国人需求,个人感觉跟HCharts的功能差不多,只是实现方式不同。

 

因为没有测试大数据,所以这部分先保留,不做评价。

然而三种图表主要都是两种技术(其实图标库基本都是这两种),SVG和Canvas,当然了,百度这边ie8的支持是通过转为div来实现的。

关于效率问题,引用一篇w3school上面的一篇文章

 

Canvas 和 SVG 都允许您在浏览器中创建图形,但是它们在根本上是不同的。

SVG

SVG 是一种使用 XML 描述 2D 图形的语言。

SVG 基于 XML,这意味着 SVG DOM 中的每个元素都是可用的。您可以为某个元素附加 JavaScript 事件处理器。

在 SVG 中,每个被绘制的图形均被视为对象。如果 SVG 对象的属性发生变化,那么浏览器能够自动重现图形。

Canvas

Canvas 通过 JavaScript 来绘制 2D 图形。

Canvas 是逐像素进行渲染的。

在 canvas 中,一旦图形被绘制完成,它就不会继续得到浏览器的关注。如果其位置发生变化,那么整个场景也需要重新绘制,包括任何或许已被图形覆盖的对象。

Canvas 与 SVG 的比较

下表列出了 canvas 与 SVG 之间的一些不同之处。

Canvas

  • 依赖分辨率
  • 不支持事件处理器
  • 弱的文本渲染能力
  • 能够以 .png 或 .jpg 格式保存结果图像
  • 最适合图像密集型的游戏,其中的许多对象会被频繁重绘

SVG

  • 不依赖分辨率
  • 支持事件处理器
  • 最适合带有大型渲染区域的应用程序(比如谷歌地图)
  • 复杂度高会减慢渲染速度(任何过度使用 DOM 的应用都不快)
  • 不适合游戏应用

 

因为最近接触了很多数据有关的东西,发现数据可视化还是很值得挖的东西,无论是对产品还是技术,也是考研程序效率的一个大块。

 

d3js有专门的书供学习,最近准备入一本。

 

 

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