График температуры на jquery. Создание диаграмм нескольких рядов
Если ваш сайт интенсивно работает с данными и вам нужно будет легко визуализировать эти данные, как правило, с помощью библиотеки графиков JavaScript. Однако таких библиотек существует несколько десятков, и все они имеют несколько разные возможности.
В этой статье мы рассмотрим AnyChart с помощью 10 стильных, но простых в использовании примеров. AnyChart отлично подходит для Ваших потребностей в визуализации данных и простоты, с которой он может обрабатывать данные практически в любом формате.
Почему AnyChartAnyChart - коммерческая библиотека, она бесплатна для любого некоммерческого использования. Очень хорошо зарекомендовала себя и находится на рынке уже более 10 лет. Первоначально использовался Flash-based AnyChart, но потом перешел на чистый JavaScript с SVG / VML-рендерингом.
API AnyChart очень гибкий и позволяет изменять практически любой аспект диаграммы «на лету» во время выполнения.
AnyChart - семейство продуктов- AnyChart - предназначен для создания интерактивных графиков всех основных типов
- AnyStock - предназначен для визуализации больших наборов данных на основе даты / времени
- AnyMap - для карт географии и мест
- AnyGantt - для решений по управлению проектами и ресурсами (Gantt, ресурс, диаграммы PERT)
Однако эти библиотеки можно рассматривать как одну большую библиотеку диаграмм JavaScript (HTML5). Все они имеют один и тот же API, все диаграммы сконфигурированы практически одинаково, они имеют общие темы, настройки и способы загрузки данных.
Быстрый запуск с AnyChartЧтобы начать использовать AnyChart на вашей HTML-странице, вам нужно сделать всего три простых вещи. Первые два включают ссылку на файл JavaScript библиотеки и предоставление элемента HTML на уровне блока.
Вот образец HTML-шаблона, который вы можете использовать:
html, body, #container { width: 100%; height: 100%; } AnyChart Basic Example // AnyChart code here
Третий - это добавление кода JavaScript, который создает простую интерактивную диаграмму столбцов одной серии:
Anychart.onDocumentLoad(function() { // create chart and set data var chart = anychart.column([ ["Winter", 2], ["Spring", 7], ["Summer", 6], ["Fall", 10] ]); // set chart title chart.title("AnyChart Basic Sample"); // set chart container and draw chart.container("container").draw(); });
И это все! Вот что у нас получилось.
Легко, правда? Но все становится проще и гибче в AnyChart, когда дело доходит до установки данных. Перейдем к следующему разделу, чтобы более подробно рассмотреть это.
Получение данных в AnyChartОдна из особенностей, которая делает AnyChart, заключается в том, что он может работать с данными в самых разных форматах. Какой из них вы выберете, в конечном счете, будет зависеть от поставленной задачи (и в некоторой степени ваших личных предпочтений), но гибкий подход AnyChart делает его очень подходящим для практически любого проекта.
Данные из массиваФактически, вы уже видели первый способ в разделе «Быстрый старт с AnyChart» выше. Используя этот метод, вы объявляете свои данные в виде массива массивов, а AnyChart делает все остальное. Этот метод является кратким, а также простым в форматировании и использовании.
Anychart.onDocumentLoad(function() { // create chart and set data // as Array of Arrays var chart = anychart.pie([ ["Peter", 5], ["John", 7], ["James", 9], ["Jacob", 12] ]); chart.title("AnyChart: Array of Arrays"); chart.container("container").draw(); });
Массив объектовВторой способ очень похож на первый - установка данных в виде массива объектов. Фактически, он менее компактен, но все еще очень прост в форматировании, чтении и понимании. Кроме того, этот формат позволяет вам настраивать отдельные точки из ваших данных, которые также могут обрабатываться другими способами, но только с дополнительными сопоставлениями.
Примечание : когда вы используете данные в объектах в подобной ситуации, используйте соответствующие имена для полей аргументов и значений. Об этом вы можете найти в документации AnyChart для каждого типа диаграммы. В большинстве случаев аргумент равен x, и значение обычно помещается в поле значения.
Anychart.onDocumentLoad(function() { // create chart and set data // as Array of Objects // the biggest point is marked with individually conigured marker var chart = anychart.line([ {x: "Winter", value: 5}, {x: "Spring", value: 9, marker: {enabled: true, type: "star5", fill: "Gold"}}, {x: "Summer", value: 7}, {x: "Fall", value: 1} ]); chart.title("AnyChart: Array of Objects"); chart.container("container").draw(); });
Создание диаграмм нескольких рядовГрафики с несколькими сериями представляют собой диаграммы, которые позволяют отображать максимумы и минимумы множества наборов данных, а также сравнивать их. При создании нескольких диаграмм серии с AnyChart вы можете использовать ранее введенные методы, но дополнительно укажите имена вашей серии. Двигатель AnyChart позаботится обо всем остальном.
Anychart.onDocumentLoad(function() { // create chart and set data // as Array of Arrays var chart = anychart.line() chart.data({header: ["#", "Euro (€)", "USD ($)", "Pound (£)"], rows:[ ["Winter", 5, 7, 4], ["Spring", 7, 9, 6], ["Summer", 9, 12, 8], ["Fall", 12, 15, 9] ]}); chart.title("AnyChart: Multi-Series Array of Arrays"); chart.legend(true); chart.container("container").draw(); });
Несколько рядов: массив объектовТеперь давайте посмотрим, как вы можете создать диаграмму с несколькими сериями, используя массив объектов.
Примечание . При использовании таких объектов вы можете применять любые имена полей для значений.
Вот как это можно сделать:
Anychart.onDocumentLoad(function() { // create chart and set data // as Array of Objects var chart = anychart.column(); chart.data({header: ["#", "Euro (€)", "USD ($)", "Pound (£)"], rows:[ {x: "Winter", usd: 5, eur: 4, pound: 3}, {x: "Spring", usd: 3, eur: 3, pound: 3}, {x: "Summer", usd: 2, eur: 5, pound: 3}, {x: "Fall", usd: 4, eur: 2, pound: 3} ]}); chart.title("Array of Objects"); chart.legend(true); chart.container("container").draw(); });
Отображение данных из таблицы HTMLДругой способ загрузки данных в AnyChart - использовать таблицу, которая уже существует на странице. Это может быть чрезвычайно эффективным способом визуализации ключевых точек другого скучного списка цифр. Чтобы сделать эту работу, вам нужно будет добавить сценарий адаптера данных вместе с библиотекой диаграмм.
Затем есть два варианта: вы можете извлекать данные из таблиц, созданных с тегом
Со следующим JavaScript:
Anychart.onDocumentLoad(function() { // create chart and set data var chart = anychart.column(); // parse table var tableData = anychart.data.parseHtmlTable("#htmlTable"); chart.data(tableData); chart.legend(true); // set chart container and draw chart.container("container").draw(); });
И вот на что это похоже на практике.
Отображаемые данные с использованием обычной разметкиТеперь давайте посмотрим, как это работает при создании таблицы с тегами и CSS:
... ...
Со следующим JavaScript:
Anychart.onDocumentLoad(function() { // create a chart and set the data var chart = anychart.column(); var tableData = anychart.data.parseHtmlTable(".table", ".row", ".cell p", ".heading .cell p", ".title"); chart.data(tableData); chart.legend(true); // set chart container and draw chart.container("container").draw(); });
Вы видите, что можно установить селектора CSS для строк, заголовков и заголовков таблицы. В принципе, вам не нужно настраивать саму таблицу - вы можете настроить сценарий и получить данные из разметки.
Работа с данными JSONВ диаграммах AnyChart нет проблем с обработкой данных в чистом формате JSON. Фактически AnyChart работает так хорошо с JSON, что даже предоставляет свои собственные схемы JSON. JSON - отличный формат данных, если, например, вы хотите сохранить настройки и данные вместе. AnyChart также имеет ряд методов сериализации JSON, которые могут помочь в экспорте.
Таким образом, вы создадите диаграмму комбинаций столбцов и сплайнов из данных JSON. В этом (и следующих примерах) требуется сценарий адаптера данных, упомянутый ранее.
Anychart.onDocumentReady(function() { // JSON data var json = { "chart": { "type": "column", "title": "AnyChart: Data from JSON", "series": [{ "seriesType": "Spline", "data": [ {"x": "P1", "value": "128.14"}, {"x": "P2", "value": "112.61"}, {"x": "P3", "value": "163.21"}, {"x": "P4", "value": "229.98"}, {"x": "P5", "value": "90.54"} ] }, { "seriesType": "Column", "data": [ {"x": "P1", "value": "90.54"}, {"x": "P2", "value": "104.19"}, {"x": "P3", "value": "150.67"}, {"x": "P4", "value": "120.43"}, {"x": "P5", "value": "200.34"} ] }], "container": "container" } }; // set JSON data chart = anychart.fromJson(json); // draw chart chart.draw(); });
Работа с данными XMLИ если вам не нравится JSON, вы можете придерживаться XML, поскольку диаграммы AnyChart также не имеют проблем с данными в формате XML. Как и в JSON, AnyChart также предоставляет свои собственные XML-схемы. XML также хорошо подходит, когда вы собираетесь хранить настройки и данные в целом. И снова, AnyChart имеет ряд методов сериализации XML, которые могут быть полезны при экспорте.
Вот пример кода полярной диаграммы с несколькими сериями, созданной из настроек XML:
Anychart.onDocumentReady(function() { // XML settings and data var xml = "" + "" + "" + ""+ "" + "" + ""+ ""+ ""+ ""+ ""+ "" + "" + ""+ ""+ ""+ ""+ ""+ ""+ ""+ ""+ ""; // Set settings and data as XML chart = anychart.fromXml(xml); // draw chart chart.draw(); });
Работа с данными в формате CSVПоследнее, что я хотел бы продемонстрировать - это то, как вы можете работать с данными, хранящимися в формате CSV. AnyChart поддерживает это из коробки, с некоторыми дополнительными параметрами конфигурации (например, что используется в качестве разделителя). CSV является широко известным и часто используемым форматом. Он хорош для больших наборов данных и обеспечивает возможность экономии полосы пропускания. Вы можете загружать данные из CSV (как показано ниже), отображать их и затем внедрять в свои диаграммы.
Самый простой способ загрузить CSV-файл в диаграмму JS AnyChart - это если файл фактически разделен запятой, содержит аргумент в первом столбце и не имеет заголовка, то есть выглядит примерно так:
Eyeshadows,249980 Eyeliner,213210 Eyebrow pencil,170670 Nail polish,143760 Pomade,128000 Lip gloss,110430 Mascara,102610 Foundation,94190 Rouge,80540 Powder,53540
Anychart.onDocumentReady(function () { anychart.data.loadCsvFile("https://cdn.anychart.com/charts-data/data_csv.csv", function (data) { // create chart from loaded data chart = anychart.bar(data); // set title chart.title("AnyChart from CSV File"); // draw chart chart.container("container").draw(); }); });
Если поля в вашем файле CSV упорядочены по-другому, данные могут быть загружены в набор данных и переназначены (я объясню, как это работает в следующей статье, посвященной более продвинутому использованию библиотеки AnyChart). Вы также можете настраивать разделители во время загрузки данных в набор данных.
ВыводВ этой статье я познакомил вас с библиотекой диаграмм AnyChart JavaScript. Я изложил свои сильные стороны и продемонстрировал, насколько легко использовать свою силу для создания сложных и визуально привлекательных графиков всего в нескольких строках кода. Я также продемонстрировал ряд способов получения данных в AnyChart, начиная от жестко кодированных структур данных и заканчивая возможностью загрузки более сложных файлов по сети.
Все материалы вы можете найти в исходнике
Вы узнали как устанавливать и использовать Chart.js. Также вы изучили некоторые глобальные параметры, с помощью которых можно изменять шрифт и всплывающие подсказки для различных графиков. Из этого руководства, вы знаете как создавать линейные и столбчатые диаграммы с использованием Chart.js.
Создание линейных диаграммЛинейные диаграммы полезны, когда вы хотите показать изменение значения данной переменной относительно изменений какой-либо другой переменной. Другая переменная - обычно временная. Например, линейные диаграммы могут использоваться для отображения скорости транспортного средства в определенные промежутки времени.
Chart.js позволяет создавать линейные диаграммы, если задать type как line . Вот пример:
Var lineChart = new Chart(speedCanvas, { type: "line", data: speedData, options: chartOptions });
Теперь мы предоставим данные, а также параметры конфигурации, которые нам нужны для построения линейной диаграммы.
Var speedData = { labels: ["0s", "10s", "20s", "30s", "40s", "50s", "60s"], datasets: [{ label: "Car Speed", data: , }] }; var chartOptions = { legend: { display: true, position: "top", labels: { boxWidth: 80, fontColor: "black" } } };
В этой части мы сосредоточимся на различных опциях, специально предназначенных для изменения линейных диаграмм. Все параметры и данные, которые мы предоставили выше, создают следующую диаграмму.
Цвет области под кривой определяется ключом backgroundColor . Все линейные диаграммы, построенные с использованием этого метода, будут заполнены данным цветом. Вы можете установить значение ключа fill (заливка) равным false , если вы хотите просто нарисовать линию, без заполнения области по дней каким-либо цветом.
Еще одна вещь, которую вы могли заметить, это то, что для построения диаграммы мы используем отдельные указатели данных (точки). Библиотека автоматически интерполирует значения всех остальных точек с помощью встроенных алгоритмов.
По умолчанию точки строятся с использованием пользовательской взвешенной кубической интерполяции. Однако, вы можете установить значение ключа cubicInterpolationMode в monotone для более точного построения точек, если график, который вы создаете, определяется уравнением y = f (x) . Упругость кривой Безье определяется ключом lineTension . Вы можете установить его значение равным нулю, чтобы нарисовались прямые линии. Обратите внимание, что этот ключ игнорируется, если уже указано значение cubicInterpolationMode .
Вы также можете задать значения цвета границы и её ширины с помощью ключей borderColor и borderWidth . Если вы хотите построить диаграмму, используя пунктирную линию вместо сплошной линии, вы можете использовать ключ borderDash . Он принимает массив в качестве значений, элементы которого определяют длину и промежуток штрихов соответственно.
Появление построенных точек можно контролировать с помощью свойств pointBorderColor , pointBackgroundColor , pointBorderWidth , pointRadius и pointHoverRadius . Существует также ключ pointHitRadius , который определяет расстояние, с которого, точки на графике, начнут взаимодействовать с мышью.
Var speedData = { labels: ["0s", "10s", "20s", "30s", "40s", "50s", "60s"], datasets: [{ label: "Car Speed", data: , lineTension: 0, fill: false, borderColor: "orange", backgroundColor: "transparent", borderDash: , pointBorderColor: "orange", pointBackgroundColor: "rgba(255,150,0,0.5)", pointRadius: 5, pointHoverRadius: 10, pointHitRadius: 30, pointBorderWidth: 2, pointStyle: "rectRounded" }] };
Указанный выше объект speedData отображает те же точки данных, что и предыдущий график, но с другими значениями, установленными для всех свойств.
Также вы можете построить несколько линий на одном графике и задать различные параметры, чтобы нарисовать каждый из них следующим образом:
Var dataFirst = { label: "Car A - Speed (mph)", data: , lineTension: 0.3, // Set More Options }; var dataSecond = { label: "Car B - Speed (mph)", data: , // Set More Options }; var speedData = { labels: ["0s", "10s", "20s", "30s", "40s", "50s", "60s"], datasets: }; var lineChart = new Chart(speedCanvas, { type: "line", data: speedData });
Создание столбчатых диаграммСтолбчатые диаграммы (или гистограммы) полезны, когда вы хотите сравнить одно измерение для разных объектов - например, количество автомобилей, продаваемых разными компаниями, или количество людей определенной возрастной группы в городе. Вы можете создать столбчатые диаграммы в Chart.js, установив ключ type в bar . По умолчанию это создаст диаграммы с вертикальными столбцами. Если вы хотите создать диаграммы с горизонтальными столбцами, вы должны установить type как horizontalBar .
Var barChart = new Chart(densityCanvas, { type: "bar", data: densityData, options: chartOptions });
Давайте создадим гистограмму, которая отображает плотность всех планет в нашей солнечной системе. Данные о плотности были взяты из Списка информации о Планетах , предоставленного NASA.
Var densityData = { label: "Density of Planets (kg/m3)", data: }; var barChart = new Chart(densityCanvas, { type: "bar", data: { labels: ["Mercury", "Venus", "Earth", "Mars", "Jupiter", "Saturn", "Uranus", "Neptune"], datasets: } });
Параметры, приведенные выше, создадут следующую диаграмму:
Так же как в линейных диаграммах, полосы заполнены светло-серым цветом. Вы можете изменить цвет полос, используя ключ backgroundColor . Аналогично, цвет и ширина границ разных полос могут быть заданы с помощью ключей borderColor и borderWidth .
Если вы хотите, чтобы библиотека не рисовала границы для определенной стороны, вы можете указать сторону в качестве значения для ключа borderSkipped . Вы можете установить следующие значение: top , left , bottom или right . Также вы можете изменить границы и цвет фона различных полос, которые вы увидите при наведении на них курсора мыши, с помощью hoverBorderColor и hoverBackgroundColor .
Размер столбцов в столбчатой диаграммы выше был вычислен автоматически. Однако вы можете контролировать ширину отдельных столбцов, используя свойства barThickness и barPercentage . Ключ barThickness используется для настройки толщины столбцов в пикселях, а barPercentage используется для настройки толщины в процентах от доступной ширины группы.
Давайте сделаем график плотности (планет) более интересным, переопределим значения по умолчанию для гистограмм, используя следующий код.
Var densityData = { label: "Density of Planets (kg/m3)", data: , backgroundColor: [ "rgba(0, 99, 132, 0.6)", "rgba(30, 99, 132, 0.6)", "rgba(60, 99, 132, 0.6)", "rgba(90, 99, 132, 0.6)", "rgba(120, 99, 132, 0.6)", "rgba(150, 99, 132, 0.6)", "rgba(180, 99, 132, 0.6)", "rgba(210, 99, 132, 0.6)", "rgba(240, 99, 132, 0.6)" ], borderColor: [ "rgba(0, 99, 132, 1)", "rgba(30, 99, 132, 1)", "rgba(60, 99, 132, 1)", "rgba(90, 99, 132, 1)", "rgba(120, 99, 132, 1)", "rgba(150, 99, 132, 1)", "rgba(180, 99, 132, 1)", "rgba(210, 99, 132, 1)", "rgba(240, 99, 132, 1)" ], borderWidth: 2, hoverBorderWidth: 0 }; var chartOptions = { scales: { yAxes: [{ barPercentage: 0.5 }] }, elements: { rectangle: { borderSkipped: "left", } } }; var barChart = new Chart(densityCanvas, { type: "horizontalBar", data: { labels: ["Mercury", "Venus", "Earth", "Mars", "Jupiter", "Saturn", "Uranus", "Neptune"], datasets: , }, options: chartOptions });
Объект densityData используется для установки границ и фонового цвета столбцов. В приведенном выше коде стоит обратить внимание на две вещи. Во-первых, значения свойств barPercentage и borderSkipped были установлены внутри объекта chartOptions вместо объекта dataDensity .
Во-вторых, на этот раз type диаграммы установлен в значение horizontalBar . Что также означает, что вам придется изменить значение barThickness и barPercentage для оси Y вместо оси X, чтобы эти значения имели хоть какой-либо эффект на столбцах.
Приведенные выше параметры создадут следующую гистограмму.
Вы также можете сделать графики из несколько наборов данных на одной и той же диаграмме, присвоив id (идентификатор) определенной оси конкретному набору данных. Ключ xAxisID используется для присвоения id любой оси X вашего набора данных. Аналогично, ключ yAxisID используется для присвоения идентификатора любой оси вашего набора данных. Обе оси также имеют ключ id , который вы можете использовать для назначения им уникальных идентификаторов.
Если последний абзац был немного запутанным, следующий пример поможет прояснить ситуацию.
Var densityData = { label: "Density of Planet (kg/m3)", data: , backgroundColor: "rgba(0, 99, 132, 0.6)", borderColor: "rgba(0, 99, 132, 1)", yAxisID: "y-axis-density" }; var gravityData = { label: "Gravity of Planet (m/s2)", data: , backgroundColor: "rgba(99, 132, 0, 0.6)", borderColor: "rgba(99, 132, 0, 1)", yAxisID: "y-axis-gravity" }; var planetData = { labels: ["Mercury", "Venus", "Earth", "Mars", "Jupiter", "Saturn", "Uranus", "Neptune"], datasets: }; var chartOptions = { scales: { xAxes: [{ barPercentage: 1, categoryPercentage: 0.6 }], yAxes: [{ id: "y-axis-density" }, { id: "y-axis-gravity" }] } }; var barChart = new Chart(densityCanvas, { type: "bar", data: planetData, options: chartOptions });
Здесь мы создали две оси Y с уникальными идентификаторами и они были назначены на отдельные наборы данных, используя ключ yAxisID . Ключи barPercentage и categoryPercentage используются, чтобы сгруппировать столбцы для отдельных планет. Настраиваем categoryPercentage на более низкое значение, чтобы увеличить расстояние между столбцами разных планет. Аналогичным образом, установив barPercentage на более высокое значение, мы уменьшим расстояние между столбцами одной и той же планеты.
На последокВ этом уроке мы рассмотрели все аспекты линейных и столбчатых диаграмм в Chart.js. Теперь вы должны уметь создавать базовые диаграммы, изменять их внешний вид и отображать несколько наборов данных на одном графике без каких-либо проблем. В следующей части серии вы узнаете о радиальных и полярных диаграммах в Chart.js.
Надеюсь, вам понравился этот урок. Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, сообщите о них в комментариях.
Часто в веб-приложениях или программном обеспечении нам требуется предоставлять некоторые сведения для пользователей. Раньше такая информация, как например, статистика по трафику или кликам, предоставлялась обычным тестом и цифрами. Этот метод достаточно прост и уже устарел.
С совершенствованием сети Интернет, требуется собирать и высчитывать гораздо больше данных. Так что, отображать результаты обычным текстом вряд ли будет столь эффективным методом. Сегодня на смену тексту пришли графики и диаграммы, посредством которых информация более доступна и понятна пользователям. Буквально, в одно мгновение, взглянув на диаграмму, пользователь может определить, сколько процентов увеличения или уменьшения трафика прибавилось с последней проверки. Это помогает ускорить процесс определения конкретный данных из высчитанной информации.
Существует много различных способов отображения информации, но цель каждого графического компонента (круговая диаграмма, столбчатый график, и так далее) одна – преобразовать буквы и цифры в процентное соотношение и отобразить это визуально.
Ниже мы привели список диаграммных библиотек, которые могут быть вам полезны, если вы решите отобразить ваши текстовые показания в виде графика.
- Библиотеки графиков и диаграмм
Axiis представляет собой бесплатную платформу для визуализации данных, разработанную для новичков и продвинутых разработчиков. С ее помощью можно генерировать как предварительные компоненты визуализации, так и абстрактные модели и классы изображений, за счет чего у вас есть возможность создания уникальных визуализаций.
Am Charts – это сборка диаграмм на Flash для ваших веб-сайтов, или продуктов, основывающихся на веб-технологиях. Am Charts позвояет извлекать информацию из простых файлов CSV или XML, или же они могут считывать динамические данные и преобразовывать их с помощью PHP, .NET, Java, Ruby on Rails, Perl, ColdFusion и многие другие языки программирования.
Deensoft – это новая бесплатная библиотека, использующая Prototype и Canvas для создания привлекательных диаграмм. Сильными мотиваторами для этой библиотеки послужили Flot, Flotr и PlotKit. Целью библиотеки является максимальная свобода в оформлении и легкости применения.
Ejschart по-настоящему легко оформить. Emprise javascript Charts снабдит вас всеми нужными инструментами для быстрой публикации нужных вам данных в различных форматах. Emprise javascript Charts наверняка станет вашим любимым инструментом, за счет его широких возможностей и простой системой использования.
Ezcomponents позволит вам создавать диаграммы в различных вариациях. Механизм экспорта позволит вам из диаграмм создавать изображения различных форматов, а также как двухмерные, так и трехмерные варианты.
Filamentgroup с помощью javascript извлекает данные из таблиц HTML и генерирует диаграммы, с помощью элемента холста в HTML 5. Теперь у инструмента есть сторонний код, который упакован в роли нового плагина для jQuery.
Flot – javascript-библиотека для безупречного черчения в jQuery. С помощью этого инструмента можно производить графические чертежи. Акцент идет на простоту в использовании (вы можете пользоваться множеством опций), привлекательный вид, и другие полезные функции.
В общем, Fly Charts – это набор SWF-файлов, которые предоставляют возможность визуализации данных. С помощью Fly Charts вы можете создавать компактные, интерактивные и привлекательные диаграммы, буквально, за минуту. Инструменту не требуется никаких процессов установки, и он может работать с любым языком скриптинга.
Fusion Charts без труда можно использовать в динамических веб-приложениях, статичных веб-сайтах, а также его можно комбинировать с javascript для генерирования приложений AJAX. Демо могут отлично отобразить вам то, что вы сможете делать бесплатно в Fusion Charts.
API Google Chart представляет собой максимально простенький инструмент, с помощью которого вы можете создавать диаграммы из данных, и внедрять их в веб-страницу. Вы интергрируете информацию и форматируете параметры посредством HTTP-запросов, а Google вы ответ выдает вам изображение с диаграммой в формате PNG. Поддерживается много разных форматов диаграмм, и отсылая запрос на тэги изображения, вы без труда сможете вставить диаграмму в веб-страницу.
Style Chart это инновационная технология, которая позволяет вам генерировать динамические диаграммы для ваших веб-сайтов. Эта инструкция осведомит вас о всех возможностях Style Chart.
Bluff – это javascript-порт графической библиотеки Gruff для Ruby. Инструмент разработан для поддержки всех свойств что и Gruff, но с минимальными различиями
JFreeChart это полноценная библиотека Java-диаграмм, позволяющая разработчикам создавать профессиональные диаграммы в своих приложениях. Инструмент располагает гибким дизайном, который легко изменить или усовершенствовать, и нацелен на приложения как для разработчиков, так и для клиентов.
Вычисление и черчение линий, осей, теней, и даже сетки – все это управляется посредством подключаемых рендеров. Возможность редактирования не только элементов чертежа, плагин может полностью расширить функционал.
JS Charts представляет собой javascript-генератор диаграмм, в процессе чего вам потребуется либо чуточку кода, либо вообще ничего! JS Charts позволит вам с легкостью создавать диаграммы различных шаблонов (столбовые, круговые и т.д.).
Plotkit представляет собой JS-библиотеку для черчения графиков и диаграмм. Есть также поддержка HTML и SVG посредством Adobe SVG Viewer.
Отличная возможность создания привлекательных диаграмм и графиков из данных XML. XML предоставляет гибкую возможность генерации данных, а Flash предоставляет наилучшие варианты диаграмм и графиков.
18.
pChart – это платформа, ориентированная на PHP-классы, и разработанная для создания гладких диаграмм. Информация может быть запрошена из SQL, CSV-файлов, или же введена вручную.
Целью инструмента gRaphael является создание привлекательных диаграмм для вашего сайта. Инструмент основывается на графической библиотеке Raphael. Посмотрите демо для подробного изучения статичных и интерактивных диаграмм в действии.
Visifire – это набор бесплатных инструментов для визуализации данных, разработанный Microsoft Silverlight и WPF. Visifire можно применять и с приложениями WPF и с Silverlight. При помощи одного и того же API, диаграммы в обоих средах (WPF и Silverlight) могут быть изменены буквально за минуту!
- Начинайте чертить!
Хотя и некоторые библиотеки все же требуют минимальных знаний программирования, а некоторые даже могут быть и вовсе сложными и запутанными, все они направлены на предоставление максимально эффективного процесса создания визуализации, диаграмм и графиков. По сути, чем запутаннее библиотека, тем больше возможностей по созданию того или иного проекта.
Если мы забыли упомянуть ту или иную отличную библиотеку, пожалуйста, сделайте это за нас в комментариях! Заранее благодарим!
Перед принятием важных решений каждый бизнесмен сперва анализирует данные. В любой области рынка можно найти огромный объем данных, из которых можно извлечь ценную информацию. С приходом Big Data старые добрые таблицы Excel утратили актуальность, и потребовалось найти столь же простую альтернативу.
Бизнесмены искали новые возможности визуализировать данные, желательно - с поддержкой интерактивности и любой доступной перспективы. В конце концов, любые данные хороши настолько, насколько много информации можно из них извлечь.
Графические библиотеки на JavaScript быстро заняли нишу мощных и доступных инструментов визуализации данных.С их помощь можно извлечь всю полезную информацию из любых объемов данных, взглянуть на неё под удобным углом и разглядеть шаблоны, невидимые на графиках уровня Excel.
1. Chartist.js
Chartist отличается простотой и легкостью освоения, столь необходимыми всем, кто привык к таблицам Excel. Графики адаптивны и не зависят от DPI экрана, что делает библиотеку отличным решением для сайтов, рассчитанных на широкий спектр устройств - от мобильных до десктопов. Рисование выполняется на базе технологии SVG, что гарантирует совместимость со всеми современными браузерами.
Что делает Chartist уникальной библиотекой графиков, так это сообщество. Над проектом трудится множество программистов, недовольных какими-либо ограничениями альтернативных скриптов. Если в вы наткнулись на ограничения, работая с другой библиотеквой, будьте уверены - здесь оно устранено.
2. FusionCharts
Одна из самых объемных библиотек, FusionCharts насчитывает более 90 вариантов графиков и 900 видов карт, доступных “из коробки”. Авторы хвастаются, что их продукт является лучшим в своей сфере с точки зрения визуализации данных. Свои слова они подкрепляют развернутыми примерами использования библиотеки на реальных бизнес-процессах.
FusionCharts поддерживает широкий спектр устройств и технологий, включая Mac, iPhone, Android, и даже умеет рисовать в раритетах вроде IE6!
Подумали разработчики и о форматах - поддерживаются JSON и XML, отрисовка через HTML5/SVG и VML. Готовые графики можно экспортировать в виде рисунков формата PNG или JPG, либо в виде PDF. Расширения FusionCharts позволяют встраивать библиотеку в любые стеки технологий, включая jQuery, AngularJS, чистый PHP или Rails.
В целом, FusionCharts обеспечивает практически все функции, которые могут понадобиться для создания красивых и удобных в работе графиков, пригодных для серьезного бизнес-анализа.
Лицензия: бесплатная для некоммерческих проектов, платная в ином случае.
3. Dygraphs
Dygraphs - графическая open-source библиотека, идеально подходящая для экстремально больших массивов данных. “Из коробки” она полностью поддерживает интерактивность, возможность уточнения и увеличения графиков даже на мобильных устройствах.
Библиотека поддерживается всеми современными браузерами, а обратная совместимость распространяется вплоть до IE8. Поддерживается множество опций и callback-и.
Лицензия: open-source, бесплатна для любого использования.
4. Chart.js
Chart.js идеально подходит небольшим проектам, когда вам нужен плоский, чистый, элегантный график, и побыстрее. Библиотека занимает всего 11 Кб в сжатом виде, обеспечивая при этом 6 вариантов графиков - линейный, гистограмма, круговой, лепестковый, полярный и кольцевой. Каждый из них находится в модуле, что позволяет загружать именно тот блок, который вы хотите использовать в проекте.
Рендеринг производится при помощи HTML5 Canvas, а в браузерах, где его нет - через полифиллы. Все графики интерактивны.
Лицензия: open-source, бесплатна для любого использования.
5. Google Charts
Google Charts обеспечивает широкий набор графиков практически на любой вкус. Отрисовка осуществляется при помощи HTML5/SVG, либо VML на старых IE. Все графики интерактивны, а некоторые можно увеличивать и растягивать по необходимости. Взглянуть на существующие виды графиков можно здесь.
Лицензия: бесплатная, но не open-source. Лицензия запрещает размещать JS-файл для отрисовки на сервере сайта. Если вы занимаетесь сайтом для предприятия, и размещаете в графиках конфиденциальные данные, лучше поискать альтернативу Google Charts.
6. Highcharts
Highcharts - еще одна популярная интерактивная библиотека графиков, как и большинство других, основанная на HTML5/SVG/VML. Поддерживается широкий спектр различных видов графиков, а специальный одноименный интерфейс позволяет создавать интерактивные графики прямо на ходу.
Лицензия: бесплатная для некоммерческого использования, в ином случае - платная.
7. Flot
Flot - одна из старейших библиотек, главной особенностью которой является простота и интерактивность. Она работает на jQuery, и, для полноценной работы, вам потребуется опыт работы с ним. Как только вы освоите синтаксис, в ваших руках будет полный контроль над презентацией, её анимацией и интерактивной частью.
Flot поддерживает большинство современных браузеров и умеет рисовать даже в IE6. В репозитории плагинов к Flot можно найти множество наработок сторонних авторов, расширяющих функционал библиотеки. Увидеть примеры использования Flot можно .
Лицензия: open-source, бесплатна для любого использования.
8. D3.js
Для некоторых D3 - первое, что приходит в голову, когда речь заходит о визуализации данных. Это действительно мощный open source проект, позволяющий создавать невероятные визуальные эффекты при помощи изменения DOM. Графики рисуются при помощи HTML5, SVG и CSS.
Библиотека соответствует стандартам W3C и поддерживается всеми актуальными браузерами. Разработчики любят её за широкий спектр возможностей и мощный API. Демонстрация возможностей D3 доступна .
Будьте внимательны - D3 поставляется без встроенных графиков, и для рисования потребуется сперва установить соответствующие пакеты расширений. Впрочем, можно найти немало сборок на основе D3 с уже готовыми наборами графиков.
Лицензия: open-source, бесплатна для любого использования.
9. n3-charts
Если вам нужна технология, способная рисовать простые интерактивные линейные графики на базе вашего AngularJS-приложения, то это ваш выбор. N3 основан на D3 и ставит своей целью лишь один сегмент разработчиков - тех, кто использует AngularJS. Ищущим разнообразия лучше взглянуть на другие варианты. Примеры использования N3 доступны .
Лицензия: open-source, бесплатна для любого использования.
10. NVD3
NVD3 - проект на основе d3.js , ставящий своей целью создать удобный и полноценный набор функций для рисования графиков, но упростив процесс в сравнении с чистым d3. С его помощью можно оперировать огромной массой данных и наслаждаться особо красивой картинкой.
Лицензия: open-source, бесплатна для любого использования.
11. Ember Charts
Ember Charts разрабатывалась компанией Addepar для расширения спектра функций Ember . Помимо Charts, в эту команду также входят Ember Tables и Ember Widgets. Библиотека построена на основе D3 с интеграцией во фреймворк Ember.js.
Крепкая, вылизанная до мелочей библиотека отлично подходит для работы с данными любой сложности. Встроенная поддержка обработки ошибок позволяет презентации не “упасть”, встретив некорректные данные. Можно расширять функционал сборки самостоятельно.
Лицензия: open-source, бесплатна для любого использования.
12. jQuery Sparklines
До этого мы, в основном, говорили о тяжеловесах - универсалах, способных сделать буквально всё. Но иногда вам нужно что-то простое для выполнения базовых графиков. jQuery Sparklines - именно то решение, которое заполняет эту нишу. С её помощью можно генерировать спарклайны - маленькие линейные графики, дающие представление об общих трендах и занимающие минимум места на странице. Библиотека поддерживается большинством браузеров, включая IE6.
Лицензия: open-source, бесплатна для любого использования.
13. Sigma.js
Говоря о специализированных сборках, нельзя пройти мимо Sigma. Это мощная библиотека, преимущественно занимающаяся интерактивными графиками и взаимодействием с сетью.
Внутри Sigma можно найти невероятное количество настроек интерактивности. Именно с ней приходит понимание, что даже линейный график может быть увлекательным и необычным. Просто взгляните на демо и вы поймете, о чем речь.
Лицензия: open-source, бесплатна для любого использования.
14. Morris.js
Как говорил Моррис, хороший график не должен быть сложным. Morris - миниатюрная библиотека на основе jQuery и Raphael, обеспечивающая простые и чистые графики. Список поддерживаемых визуализаций невелик, но Morris следует попробовать, если вам нужно что-то быстрое, простое и привычное.
Лицензия: open-source, бесплатна для любого использования.
15. Cytoscape.js
Cytoscape - красивая open source библиотека на чистом Javascript под лицензией LGPL3+. Максимальная оптимизация и никаких внешних зависимостей. Cytoscape позволяет создавать графики, которые можно использовать затем отдельно, встраивая код в другие страницы.
Библиотека работает на всех современных браузерах и поддерживает популярные фреймворки, включая Node.js, jQuery, Meteor и множество других. Заметьте, что существует приложение Cytoscape , которое, несмотря на название, никак не связано с библиотекой.
Лицензия: open-source, бесплатна для любого использования.
16. C3.js
C3.js - еще один форк D3. Количество веток от D3 показывает, насколько хороши возможности библиотеки, и как тяжело совладать с ней программистам.
C3.js обходит ужасную кривую обучения D3 через собственные обработчики кода для представления графика. C3 позволяет создавать собственные классы, на базе которых можно генерировать уникальные графики. В нём уже имеется API и callback-и, необходимые для работы с графиком после отрисовки.
Графики являются отличным наглядным пособием при предоставлении данных. Без них невозможно создать качественную админ-панель. Их не так легко установить. Однако, существует новая библиотека, которая облегчает эту задачу - xCharts . Сегодня мы собираемся использовать эту программу вместе с палитрой Date Range для Twitter Bootstrap , чтобы создать красивый AJAX-график для вашего веб-приложения, который извлекает данные из таблицы MySQL.
HTMLДемо-структура этого языка довольно проста - мы должны добавить элементы на странице для начала построения графика и для выбора информации. Поскольку в любом случае мы включаем загрузку на странице, можно использовать ее стилевые формы и значки, чтобы придать этой структуре хороший вид.
index.php
Pretty Charts with jQuery and AJAX | Tutorialzine Demo
Здесь используется немало внешних ресурсов. В основной секции у нас есть файлы таблицы каскадных стилей для xCharts , сортировщик чисел, загрузка (интегрированная из супер быстрого CDN CloudFlare) , и наш файл style.css.
Перед тем, как закрыть ярлык таблицы, у нас есть библиотека JQuery , d3.js (требуемые программой xсharts), xcharts , библиотека с удобным интерфейсом sugar.js (которая требует плагин в диапазоне «дат»), плагин в диапазоне «дат» и файл script.js. Далее вы увидите, как все это работает сообща.
MySQLКак я уже упоминал во введении, скрипт, которым мы пишем, будет получать данные из таблицы MySQL и отображать их в диаграмме. Вы можете найти код SQL , который создаст таблицу в schema.sql в сжатом файле, доступном для загрузки с помощью верхних кнопок. Таблица будет выглядеть следующим образом:
Она имеет только три колонки. Колонке «дата» присваивается уникальный индекс, что означает, что не может быть повторяющихся записей в один и тот же день. В колонку «записей о продажах» указывается количество продаж в течение дня. Ваша база данных будет, безусловно, другой, но, пока вы получите правильный ответ в формат для структурирования данных в простой текстовый формат, используемый для обмена информацией JSON из PHP-скрипта, уже не будет никаких проблем (подробнее об этом в следующем разделе) .
Примечание : Не забудьте ввести свои данные подключения MySQL в setup.php . Затем вы должны будете создать новую базу данных MySQL и импортировать schema.sql из системы PHPMyAdmin или из выбранной вами системы управления.
PHPВ нашем скрипте PHP мы выберем записи из таблицы, которые соответствуют переданной начальной и конечной информации, соберем все данные массив, и выведем их в текстовом формате обмена данными (JSON):
ajax.php
Header("Content-Type: application/json"); // настройка библиотеки require_once("setup.php"); if (isset($_GET["start"]) AND isset($_GET["end"])) { $start = $_GET["start"]; $end = $_GET["end"]; $data = array(); // выбираем результаты $results = ORM::for_table("chart_sales") ->where_gte("date", $start) ->where_lte("date", $end) ->order_by_desc("date") ->find_array(); // создаем новый массив с данными foreach ($results as $key => $value) { $data[$key]["label"] = $value["date"]; $data[$key]["value"] = $value["sales_order"]; } echo json_encode($data); }
Здесь я использую мою любимую библиотеку - Idiorm . Раньше я использовал ее в консультациях на сайте (и во многих личных проектах). Это только один файл (находится в библиотека/папки) и весьма облегчает работу с базами данных. Все, что я делаю, это выбираю все результаты из базы данных, которые имеют временное значение между начальной и конечной метками времени, согласованными с запросом о получении информации.
Полученный ответ от JSON выглядит примерно так:
[{ "label": "2013-01-07", "value": "4" }, { "label": "2013-01-06", "value": "65" }, { "label": "2013-01-05", "value": "96" }]
Свойства ярлыка содержат значения чисел MySQL в соответствующей строке, а столбцы - количество продаж за этот день. Это зависит только от кода JavaScript, чтобы правильно обрабатывать эти данные и переделать их в формат, подходящий для совместного использования с плагином xCharts .
Весь код JS заключается в assets/js/script.js. Код немного длинный, и, чтобы сделать легче его выполнение, я представлю его вам частями.
Сначала мы установим несколько переменных и инициализируем date range picker плагин. Обратите внимание, что диапазон dat, который я использовал, - это ответвление от первоначального плагина. Я решил работать с этой версией, поскольку оригинал зависит от date.js - библиотеки с устаревшей данными, которая конфликтует с xCharts. Вместо нее используется sugar.js - прекрасная полезная библиотека с достоверной и современной информацией.
assets/ js/ script. js
$(function() { // установка стандартных дат, используя функции shugar var startDate = Date.create().addDays(-6), // 6 дней назад endDate = Date.create(); // сегодня var range = $("#range"); // показ дат в порядке ввода range.val(startDate.format("{MM}/{dd}/{yyyy}") + " - " + endDate.format("{MM}/{dd}/{yyyy}")); // загружаем график ajaxLoadChart(startDate,endDate); range.daterangepicker({ startDate: startDate, endDate: endDate, ranges: { "Today": ["today", "today"], "Yesterday": ["yesterday", "yesterday"], "Last 7 Days": , "Last 30 Days": // You can add more entries here } },function(start, end){ ajaxLoadChart(start, end); });
Как вы можете видеть, мы удачно применили информацию и методы sugar.js ", чтобы определить начальную и конечную точку диапазона. Я ввел в сценарий результаты последних 7 дней, и обновил поле ввода диапазона.
Теперь давайте создадим график:
// подсказка когда наводишь на график var tt = $("").appendTo("body"), topOffset = -32; var data = { "xScale" : "time", "yScale" : "linear", "main" : [{ className: ".stats", "data" : }] }; var opts = { paddingLeft: 50, paddingTop: 20, paddingRight: 10, axisPaddingLeft: 25, tickHintX: 9, // How many ticks to show horizontally dataFormatX: function(x) { // здесь конвертируется временной штамп пришедший с // ajax.php в соответствующий JavaScript Date объект return Date.create(x); }, tickFormatX: function(x) { // устанавливаем формат лейблов для оси x return x.format("{MM}/{dd}"); }, "mouseover": function (d, i) { var pos = $(this).offset(); tt.text(d.x.format("{Month} {ord}") + ": " + d.y).css({ top: topOffset + pos.top, left: pos.left }).show(); }, "mouseout": function (x) { tt.hide(); } }; // Создаем новую xChart инстанцию, передавая тип // графика, набор дат и дополнительные функции var chart = new xChart("line-dotted", data, "#chart" , opts);
Сначала я определяю объект конфигурации xСharts с его свойствами и обратными функциями. В собственности dataFormatX я трансформирую yyyy-mm-dd строки, возращенные из запроса AJAX , в надлежащие объекты JavaScript Date, так чтобы плагин мог правильно отобразить их и произвести свои расчеты.
Я также использую обработчик информации для плагина mouseover/mouseout, и применяю его, чтобы показать подсказку (плагин не поставляется с одним из модулей).
Наконец, вот функция JavaScript для загрузки данных через AJAX:
// функция загрузки данных через AJAX и вывод их на график function ajaxLoadChart(startDate,endDate) { // если нету данных, график будет пуст if(!startDate || !endDate){ chart.setData({ "xScale" : "time", "yScale" : "linear", "main" : [{ className: ".stats", data: }] }); return; } // в противном случае, формируем ajax запрос $.getJSON("ajax.php", { start: startDate.format("{yyyy}-{MM}-{dd}"), end: endDate.format("{yyyy}-{MM}-{dd}") }, function(data) { var set = ; $.each(data, function() { set.push({ x: this.label, y: parseInt(this.value, 10) }); }); chart.setData({ "xScale" : "time", "yScale" : "linear", "main" : [{ className: ".stats", data: set }] }); }); } });
xCharts предоставляет метод установки данных (the setData), так что вы можете легко переместить или заменить отображенные данные. Атрибут the className важен, так как его использует плагин для определения вашего графика. Если вы проигнорируете его, могут случиться всевозможные виды странных ошибок (поверьте мне, я знаю).
На этом мы завершили создание нашей красивой диаграммы!
Конец!Вы можете использовать этот пример, чтобы улучшить ваши области управления и визуализировать статистические данные в красивом интерфейсе.