比例尺---定量比例尺
比例尺:就像函数一样,将一个量转换为另一个量,定义域到值域的转换。
每个比例尺都需要指定一个domain(定义域)和range(值域)。
定量比例尺:定义域是连续的。值域有连续的也有离散的。
1、线性比例尺(Linear Scale)
- d3.scale.linear():创建一个线性比例尺。
- linear(x):输入一个在定义域内的值x,返回值域内对应的值。
- linear.invert(y) :输入值域,返回定义域
- linear.domain([numbers]): 设定或获取定义域,最少放入两个数,也可以超过两个数,但domain和range的数量必须相等。
- linear.range([values]):设定或获取值域,最少放入两个数,也可以超过两个数,但domain和range的数量必须相等。
- linear.rangeRound([valuses]): 输出值会进行四舍五入的运算,结果是整数
- linear.clamp([boolean]):默认被设置为false,当该比例尺接受一个超出定义域范围内的值时,依然能够按照同样的计算方法计算得到一个值,该值可能是超出值域范围的。设置为true时,任何超出值域范围的值,都会被收缩到值域范围内。
- linear.nice([count]):将定义域的范围扩展成理想状态,例如对于[0.50000543,69.99997766]这样的定义域会自动将其变为[0,70].
- linear.ticks([ticks]) :设定或获取定义域内具有代表性的值的数目。默认是10 ,主要用于选取坐标刻度
- linear.ticksFormat(count,[format]): 设置定义域内具有代表的值的表示形式,如显示到小数点后两位,使用百分比的形式显示,主要用于坐标轴上。
var linear = d3.scale.linear().domain([0,20]).range([0,100]); console.log( linear(10) ); //输出50 console.log( linear(30) ); //输出150 console.log( linear.invert(80) ); //输出16 linear.clamp(true); console.log( linear(30) ); //输出100 linear.rangeRound([0,100]); console.log( linear(13.33) ); //输出67,对结果进行了四舍五入//使用nice之后,定义域变成了比较工整的形式,但是并不是四舍五入 linear.domain([0.12300000,0.4888888888]).nice(); console.log( linear.domain() ); //输出[0.1,0.5] linear.domain([33.611111,45.97745]).nice(); console.log( linear.domain() ); //输出[33,46] var linear = d3.scale.linear().domain([-20,20]).range([0,100]); var ticks = linear.ticks(5); console.log(ticks); //输出数组[-20,-10,0,10,20]var tickFormat = linear.tickFormat(5,"+");//设定的格式为"+":表示如果是正数,则在前面添加一个加号,负数则添加一个减号。 for(var i=0;i<ticks.length;i++){ticks[i] = tickFormat(ticks[i]); } console.log(ticks); //输出["-20","-10","+0","+10","+20"]
2、指数(Power Scale)和对数比例尺(Log Scale)
指数比例尺和对数比例尺的方法和线性比例尺一样,但指数比例尺多一个exponent(),对数比例尺多一个base(),两者都是用于指定底数。
var pow = d3.scale.pow().exponent(3); //设置指数比例尺的指数为3 console.log( pow(2) ); //输出为8 console.log( pow(3) ); //输出为27 pow.exponent(0.5); console.log( pow(2) ); //输出为1.414 console.log( pow(3) ); //输出为1.732 //指定domain和range //指数比例尺 var pow = d3.scale.pow().exponent(3).domain([0,3]) //指数比例尺内部调用了线性比例尺,而且把这个线性比例尺.range([0,90]); //定义域的边界变为了其指定的次方。即定义域为[0,27] //线性比例尺 var linear = d3.scale.linear().domain([0,Math.pow(3,3)]).range([0,90]); console.log( pow(1.5) ); //输出为11.25 console.log( linear(Math.pow(1.5,3)) ); //输出为11.25
3、量子(Quantize Scale)和分位比例尺(Quantile Scale)
量子比例尺
定义域是连续的,值域是离散的。例如:定义域:[0,10],值域:["red","green","blue","yellow", "black"],使用量子比例尺之后,定义域被分割为5段,每一段对应值域的一个值,[0,2)对应red,[2,4)对应green,依此类推,所以量子比例尺很适合处理类似“数值对应颜色”的问题。
var quantize = d3.scale.quantize().domain([50,0]).range(["#888","#666","#444","#222","#000"]);
分位比例尺
与量子比例尺类似,也是用于将连续的定义域区域分成段,每段对应到一个离散的值上,不同的是分段处的值,量子比例尺的分段值只与定义域的起始值和结束值有关,其中间有多少其他数值都没有影响,分段值取其算数平均值,分位比例尺的分段值与定义域中存在的数值都有关,可使用quantile.quantiles()查询分位比例尺的分段值。
var quantize = d3.scale.quantize().domain([0,2,8,10]).range([1,100]), //[0,5)对应1,[5,10]对应100quantile = d3.scale.quantile().domain([0,2,4,10]).range([1,100]);//[0,3)对应1,[3,10]对应100 console.log( quantize(4.99) );//量子比例尺,输出1 console.log( quantize(5) );//量子比例尺,输出100 console.log( quantile(2.99) );//分位比例尺,输出1 console.log( quantile(3) );//分位比例尺,输出100
4、阈值比例尺
阈值比例尺:通过设定阈值,将连续的定义域映射到离散的值域里,
//该阈值比例尺定义了三个阈值:10、20、30,则空间被划分为四段:负无穷到10,10到20,20到30,30到正无穷 var threshold = d3.scale.threshold().domain([10,20,30]).range(["red","green","blue","black"]);console.log( threshold(5) ); //输出red console.log( threshold(15) ); //输出green console.log( threshold(25) ); //输出blue console.log( threshold(35) ); //输出black console.log( threshold.invertExtent("red") ); //输出[undefined,10] console.log( threshold.invertExtent("green") ); //输出[10,20] console.log( threshold.invertExtent("blue") ); //输出[20,30] console.log( threshold.invertExtent("black") ); //输出[30,undefined]
转载于:https://www.cnblogs.com/lmjZone/p/7739239.html
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