JavaScript可视化图表库D3.js API中文参考

这篇文章主要介绍了JavaScript可视化图表库D3.js的核心API，特别是其选择集和过渡效果的部分，对常用的API给出了中文翻译和详细解释。对于需要了解和使用D3.js的朋友，这是一篇非常有价值的参考文章。

D3.js库提供的所有API都在d3命名空间下，遵循语义版本命名法。您可以使用d3.version查看当前的版本信息。

一、选择集

选择集是d3.js的核心部分，它允许你从当前文档中选取一系列元素，进行各种操作。这些操作包括但不限于：选择多个元素，设置或获取指定属性，添加或删除CSS类，设置或删除CSS属性，设置或获取原生的属性值，设置或获取选定元素的标签体文本内容，创建并添加新元素，删除选定元素，设置或获取绑定数据，等等。除此之外，你还可以测试选择集是否为空，返回选择集中的第一个元素或元素个数，选择子元素组成新的选择集，以及为选择集增强功能等。

二、过渡效果

过渡效果是D3.js中非常重要的一个部分，它可以让你的网页元素在属性、样式、文本内容等发生变化时，产生平滑的过渡效果。你可以开始一个动画过渡，指定过渡的延迟时间、持续时间、缓冲函数等。然后，你可以平滑过渡到新的attr、style属性值，或在不同属性值之间平滑过渡。你还可以设置过渡中的文本内容，选择子元素进行过渡，通过数据筛选元素进行过渡等。

以下是D3.js的一些关键API的中文解释：

`d3.select`：从文档中选择元素。

`d3.selectAll`：从文档中选择多个元素。

`d3.attr`：设置或获取元素的属性。

`d3.style`：设置或获取元素的样式。

`d3.data`：设置或获取元素的绑定数据。

`d3.enter`：处理新添加的元素。

`d3.exit`：处理被删除的元素。

`d3.transition`：开始一个过渡效果。

`d3.delay`：指定过渡的延迟时间。

`d3.duration`：指定过渡的持续时间。

`d3.ease`：定制过渡的缓冲函数。

D3.js提供了丰富的API，使得开发者可以方便地对网页元素进行各种操作，包括动画、过渡等效果。对于想要深入了解和使用D3.js的朋友，这篇文章是一个很好的入门参考。在色彩与数据的中，我们了多种形式的插值操作。插值，一个在两个或多个点之间填充数据的方法，为我们的工作带来了无尽的便利和可能。

关于RGB、HSL、Lab和HCL颜色间的插值，我们可以想象在两个颜间平滑过渡的场景。想象一下，从一个鲜亮的红色渐变到一个深邃的蓝色，或是从一个暖色调渐变到冷色调。这就是颜色插值的魅力所在。使用d3terpolateArray函数，我们可以轻松实现这种过渡效果。例如，在两个颜色对象之间插值，当参数为0.5时，我们得到的是一个介于两种颜间的混合色。

洗牌功能能够随机排列数组中的元素，而排序功能则允许你按照指定的顺序排列数组。矩阵的转置操作可以通过d3.zip轻松实现。我们还可以获得关联数组的键值对数组、key数组和value数组等。

对于更高级的操作，如nest对象的使用，我们可以将数组组织成层级结构。这使我们能够方便地增加层级、排序和调整值。对于javascript的object，我们可以转化为hash，确保其与原型链无关。类似地，对于map操作，我们可以检查某个key是否存在、获取其对应的value、设置新的value、删除key等。所有这些操作都基于我们的实际需求进行精细化设计。

我们还提供了将javascript的array转化为set的功能。set是一种不包含重复元素的数据结构，可以帮助我们快速查找和处理数据。这种转化屏蔽了array的object原型链功能导致的与set不一致的问题。

我们的工具集提供了丰富的功能，旨在帮助你更好地处理数据和颜色插值问题。无论你是在进行颜色设计还是在处理复杂数据，都可以找到适合你的工具和方法。我们相信，这些功能将极大地提高你的工作效率和创造力。

数据结构操作

在数据处理的领域中，我们经常会遇到各种各样的数据结构，如集合(set)、数组等。以下是一些关于如何在特定场景下操作这些数据结构的要点：

Set

Set是一种不包含重复元素的数据结构。它可以轻松帮助我们实现数据的去重操作。关于Set的操作包括：

• 检查Set中是否包含某个value。
• 向Set中添加某个value。
• 从Set中删除某个value。
• 获取Set中的所有值组成的数组。
• 对Set中的每一个value执行某个函数。

数学运算

在处理数据和生成随机数时，我们会用到各种数学分布和转换。以下是一些关键操作：

• 利用正态分布、对数正态分布、Irwin–Hall分布等生成随机数。
• 将SVG的transform格式转换为标准的2D转换矩阵字符串格式。

资源加载

在Web开发中，我们经常需要加载外部资源。以下是一些关于如何发起请求和加载资源的关键操作：

• 通过XMLHttpRequest发起请求获取资源。
• 设置请求头。
• 设置响应返回值转化函数。
• 发起GET和POST请求。
• 以指定的方法和数据发起请求。
• 终止当前请求。
• 为请求添加多种事件监听器，如beforeSend、progress、load或error等。
• 请求各种文件类型，如text、JSON、HTML、XML、CSV(逗号分隔值)和TSV(制表符分隔值)文件。

一、颜色转换与处理

在色彩的世界中，HSL、Lab和HCL是我们常用的颜色模式。我们的系统可以轻松地实现这些颜色模式与字符串格式之间的转换。不仅如此，我们还能创建相应的颜色对象，以支持多种颜色格式的输入。亮度调整功能更是不可或缺，通过设定参数，可以灵活地增强或减弱颜色的亮度。这一切，都得益于我们强大的色彩处理系统。

二、定量变换(Quantitative)

我们的定量变换技术为您提供了一种全新的数据处理方式。无论是线性变换、平方根变换、指数变换还是对数变换，都可以轻松应对。通过输入定义域的值，我们可以返回一个值域的值；反之，通过反变换，我们也可以输入值域值返回定义域值。我们还可以获取或设置定义域、值域，设置值域是否闭合等。为了更规整的处理数据，我们还可以扩展定义域范围。从定义域中取出的有代表性的值，通常用于坐标轴刻度的选取。我们还提供了格式转化功能，方便用户进行坐标轴刻度的格式转化。

三、事件处理

在编程过程中，事件处理是非常关键的一环。我们的系统可以获取或扩展已知的XML命名空间，验证命名空间前缀是否存在。我们还提供了函数化、绑定对象方法、创建定制事件、添加或移除事件监听器、触发事件等内部方法。这些功能使得我们可以灵活地处理各种事件，提高程序的响应性和交互性。

四、量化变换的详细功能

我们的量化变换功能丰富多样。除了基本的线性变换，我们还提供了对数变换、指数变换以及quantize线性变换等。通过输入数值，我们可以得到离散值；通过返回得到某个离散值的值域范围，可以更方便地进行数据处理和格式化。我们还可以复制已有的变换，创建新的变换对象。这些功能都极大地提高了我们处理数据的能力。

我们的系统在颜色转换、定量变换和事件处理等方面都提供了强大的功能。无论是处理颜色、数据还是事件，都可以轻松应对。我们相信，这些功能将为您的编程工作带来极大的便利和乐趣。构建序数变换（Ordinal Scale）

序数变换是一种特殊的数值转换方式，其定义域和值域均为离散的数据集合。这种变换常用于数据可视化中，特别是在处理离散类别数据时。

一、构建序数变换对象

序数变换不同于定量变换（quantitative scale），它的定义域和值域都是离散的。离散数据意味着它们之间的间隔是不连续的，而连续数据则相反。创建序数变换时，我们需要指定输入和输出的离散值映射。

二、输入与输出

输入一个离散值，通过序数变换，返回一个对应的离散值。如果输入的数值不在当前定义域中，它会自动加入到定义域中。这种变换在处理非标准数据集时非常有用，比如将特定的类别映射到不同的颜色或符号。

三、获取与设置变换属性

我们可以方便地获取或设置序数变换的定义域和值域。这对于调整数据映射、优化可视化效果非常关键。还可以复制已有的变换对象，以节省代码和提高效率。

四、离散区间分割

除了基本的输入与输出映射，序数变换还可以实现一些高级功能，如用几个离散区间来分割一个连续的区间。这在处理连续数据但希望以离散形式展示的场景下非常有用。通过图例可以更好地理解这一功能。还可以实现区间边界和宽度的取整功能，以满足特定需求。

五、颜色映射的序数变换

除了基本的数值映射，序数变换还可以用于颜色映射。例如，用10种或20种颜色构建一个序数变换对象，将不同的离散值映射到不同的颜色。这在数据可视化中非常常见，比如散点图的颜色编码或热图的色彩渐变等。通过这种方式，我们可以直观地展示数据的分布和趋势。

六、其他功能

除了上述功能外，序数变换还提供了许多其他有用的方法和函数，如获取离散区间的宽度、获取输出域的最小最大值等。这些功能在处理复杂数据时非常有用，可以帮助我们更好地理解和展示数据。通过复制已有的变换对象，我们可以轻松创建新的变换，提高工作效率。

序数变换是一种处理离散数据的强大工具，它在数据可视化中发挥着重要作用。通过构建序数变换对象，我们可以方便地实现输入与输出的映射关系，处理复杂数据并优化可视化效果。序数变换还提供了许多有用的方法和函数，帮助我们更好地理解和展示数据。在和理解d3.svg和时间处理库d3.time的基础上，我将为您呈现一篇生动、详细的文章，同时保持原文的风格特点。

d3.svg与d3.time：图形与时间的完美融合

在数据可视化领域，d3.js以其强大的图表生成和时间处理功能而独树一帜。其中，d3.svg和d3.time更是其两大核心模块，本文将深入这两个模块的主要功能及用法。

一、d3.svg——形状与生成器的艺术

d3.svg为我们提供了丰富的形状生成器，让我们能够轻松地创建各种复杂的图形。

形状生成器：

+ 线段生成器：创建线段、折线等。

+ 辐射线生成器：生成辐射状的线条。

+ 区域生成器：创建线性区域，用于区域图表。还有弦生成器、斜线生成器等，满足各种复杂图形的创建需求。

坐标轴(Axes)：

+ 创建一个axis生成器，正式在页面中生成axis。可以设定坐标轴的scale尺度变换、刻度方向、刻度产生方式等。

二、d3.time——时间与格式的魔法

d3.time专注于时间处理，让我们能够轻松地进行时间格式的转换和时间的操作。

时间格式转换：

+ 创建基于某种时间格式的本地时间格式转换器，将date对象转换成特定时间格式的字符串，或者将特定时间格式的字符串转换成date对象。

+ 创建基于世界标准时间（UTC）和ISO世界标准时间（ISO 8601 UTC）的格式转换器。

详细

形状生成器：从简单的线段到复杂的区域，d3.svg提供了丰富的API来实现各种形状。例如，创建辐射线生成器，可以生成辐射状的线条；创建区域生成器，可以生成线性区域，用于区域图表等。每一个生成器都有一系列的访问器，如x轴访问器、y轴访问器等，用于获取或设置图形的属性。

坐标轴：d3.svg中的坐标轴是一个重要的组成部分。通过创建一个axis生成器，我们可以在页面中正式生成坐标轴。还可以设定坐标轴的尺度变换、刻度方向等，以控制坐标轴的显示效果。

时间处理：d3.time是d3.js中处理时间的模块。它允许我们进行时间格式的转换，无论是本地时间还是世界标准时间。我们可以创建基于某种时间格式的转换器，将一个date对象转换成特定时间格式的字符串，或者进行反向转换。这对于数据可视化中的时间轴显示尤为重要。

d3.js还提供了丰富的交互功能，如点击拖拽选择一个二维区域、绑定brush等，使得数据可视化更加生动、交互性更强。

d3.svg和d3.time是d3.js中非常重要的两个模块，它们为我们提供了丰富的工具来创建数据可视化图表。通过深入理解这两个模块的功能和用法，我们可以更好地利用d3.js来呈现数据之美。时光流转与变换的艺术——时间变换（Time Scales）

在浩瀚的宇宙中，时间如一条悠长的河流，流转不息。如何将它巧妙地转化，使其融入我们的视觉表达之中？这便引出了我们今天的主题——时间变换。这是一种神奇的转换艺术，能将数值转化为时间的表达，如同魔术师的手法，将普通的事物变得非凡。

想象一下，你手有一个神奇的变换工具，只需输入一个数值，便能立刻得到相应的时间。这就是时间变换的基本功能。它就像一座桥梁，连接着数值世界和时间世界。

这个变换过程是可以反转的。也就是说，输入一个时间，你也可以得到相应的数值。这样的双向转换，使得我们能够在数值与时间的海洋中游刃有余。

时间变换还允许我们进行更多的操作。比如，我们可以获取或设定变换的定义域和值域，如同在音乐中调整音高和音长。通过扩展定义域的范围，我们可以使时间表达更加精准；设定值域后，我们还可以对结果取整，使其符合我们的需求。

我们还可以更改默认的线性插值函数，将其替换为指数插值函数等，从而创造出更丰富、更多元的时间表达。值得一提的是，我们还可以设定值域是否闭合。当值域闭合时，如果插值结果在值域之外，就会取值域的边界值，这为我们的设计增加了更多的可能性。

不仅如此，时间变换还可以帮助我们选取坐标轴上的代表性刻度值，这对于数据的展示至关重要。我们还可以获取格式转化函数，用于坐标轴刻度的格式转化，使得数据展示更为直观和易于理解。

时光之锚：时间间隔与可视化布局

一、时间间隔工具集

在本地时间的宇宙中，我们有一系列的时间间隔工具。这些工具允许您以各种方式和处理时间数据。它们涵盖了一系列功能，从基本的日期偏移到高级的间隔处理。以下是一些核心功能的概览：

1. 时间间隔工具能够返回指定时间间隔内的日期，无论是上舍入还是下舍入到最近的间隔值。这意味着您可以精确地获取任何时间段内的开始和结束时间。

2. 工具集还包括一系列基于不同时间单位的起始时间功能，如天、小时、分钟等。您可以轻松获取指定时间基于这些时间单位的起始时间。还有基于周和年的功能，允许您计算一年中特定时间的周数。

3. 您还可以利用这些工具生成基于指定时间区间和间隔条件的所有时间。无论是天、小时、分钟还是秒的范围，都可以轻松实现。还有针对星期几的功能，可以返回基于星期几起始的时间，并计算以该星期几为基点的指定时间在一年中的周数。

二、可视化布局工具

在数据可视化领域，布局工具扮演着至关重要的角色。它们帮助我们构建清晰、直观的数据展示，使数据故事更具吸引力。以下是几个关键的可视化布局工具介绍：

1. Bundle（捆绑布局）：此工具采用Holten的层次捆绑算法对边缘进行处理，能够构建整洁、有序的视觉布局。

2. Chord（弦图）：弦图是一种展示多对多关系的数据可视化方式。该工具提供了丰富的设置选项，包括矩阵数据的设置、圆弧间隔角度的调整、排序函数的设定等。它还具备处理参数以生成更友好的格式的能力，便于用户理解和使用。

3. Cluster（集群布局）：此工具用于生成集群布局对象，适用于展示具有层次结构的数据。它可以设置兄弟节点的排序函数、子结点的访问器，并计算指定结点的子结点在集群中的信息。用户还可以指定子结点数组，并设置相邻结点间的间隔以及布局的大小。

4. Force（力学布局）：此工具基于物理模拟来定位节点和连接。它允许节点在力的作用下动态地移动和调整位置，从而创建生动、自然的数据展示。

通过这些时间间隔和可视化布局工具，我们能够更好地处理和理解时间数据，并将其以直观、有趣的方式呈现给观众。无论是科研人员还是数据爱好者，都可以利用这些工具挖掘数据的价值，发现隐藏在数据中的故事和模式。掌控布局变动的精髓：洞悉位置、节点与连接的艺术

在数字化时代，布局设计已成为众多应用中的核心要素。为了更好地理解和操控布局，我们需要深入了解其内在机制，尤其是布局位置的变化、节点阵列与连接阵列的获取与设置。让我们一同这个神秘而又引人入胜的领域。

一、布局位置变化的监听

布局，如同画卷中的景致，其位置的变化决定着整体的美感与和谐。为了更好地欣赏和掌控这一变化，我们首先需要学会监听布局位置的变化。这一过程支持“start”、“step”、“end”三种事件，让我们能够实时感知布局的微小调整，从而作出相应的响应。

1. “start”：当布局位置开始变化时，这一事件将触发，为我们提供布局的初始状态。

2. “step”：在布局位置变化过程中，此事件将持续触发，让我们能够追踪布局的实时状态。

3. “end”：当布局位置调整完成时，此事件将通知我们布局的最终状态。

二、节点阵列的获取与设置

在布局中，节点（node）扮演着至关重要的角色。它们是布局中的基本单元，承载着信息的传递与展示。为了更灵活地操控布局，我们需要掌握获取和设置节点阵列的方法。

1. 获取节点阵列：通过特定的命令或函数，我们可以获取布局中的节点阵列，了解每个节点的位置、状态与功能。

2. 设置节点阵列：根据需求，我们可以设置节点阵列，调整节点的位置、属性，从而改变布局的外观与功能。

三. 连接阵列的获取与设置

在布局中，节点间的连接（Link）是信息的桥梁。它们将不同的节点连接起来，形成信息的流通网络。为了更深入地了解布局，我们需要掌握连接阵列的获取与设置。

1. 获取连接阵列：通过特定的方法，我们可以获取布局中的连接阵列，了解每个连接的源节点、目标节点及其属性。

2. 设置连接阵列：我们可以根据需求设置连接阵列，添加、删除或修改连接，从而调整布局的信息流通网络。

层级布局（Hierarchy）

获取或设置自定义层级布局的实现。

获取或设置用于排序兄弟节点（同一父节点的子节点）的函数。

获取或设置子节点的访问器。

计算并返回指定节点的子节点信息。

指定子节点数组（通常为nodes函数返回值），计算它们与父节点的连接信息。

获取或设置节点的“值”访问器。

重新计算层级布局。

直方图（Histogram）

创建一个默认直方图（用于表示一组离散数字的分布，横轴表示区间，纵轴表示区间内样本数量或样本百分比）。

获取或设置值访问器。

获取或设置合法值范围。

指定如何将数据分组到不同的区间（bin）里，返回一个分组后的二维数组。根据已设置的区间将数据分组。

设置直方图Y轴值是区间内数据的总量还是百分比。展示数据分布情况。

根据所设置的参数，展示数据分布状态。

层包（Pack）

使用递归的圆环展示一个多层级布局。获取或设置用于排序兄弟节点（同一父节点的子节点）的函数。获取或设置子节点的访问器。计算并返回指定节点的子节点信息。指定一个子节点数组（通常是nodes函数返回值），计算它们与父节点的连接信息。获取或设置一个函数，用来计算圆环的大小（近似值）。设置整个布局画布的宽和高。如果不想结点半径与结点的值相同，可以传入一个函数用来计算结点半径。指定相邻结点之点的间距（近似值）。根据所设置的参数，以圆环形式展示多层级布局结构。

分区（Partition）

将一棵树递归地分区。获取或设置用于排序兄弟节点（同一父节点的子节点）的函数。获取或设置子节点的访问器。计算并返回指定节点的子节点信息。指定一个子节点数组（通常是nodes函数返回值），计算它们与父节点的连接信息。设置一个函数来计算分区的值。设置整个布局画布的宽和高。以分区形式展示树状结构数据。 饼图（Pie）