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開源圖表庫Highcharts教程:創建密度圖

翻譯|使用教程|編輯:楊鵬連|2020-09-01 09:32:07.077|閱讀 342 次

概述:?在本教程中,我們將向您展示如何使用Area Spline圖表類型創建多個密度圖,也稱為脊線圖。

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Highcharts是一款純JavaScript編寫的圖表庫,為你的Web網站、Web應用程序提供直觀、交互式圖表。當前支持折線、曲線、區域、區域曲線圖、柱形圖、條形圖、餅圖、散點圖、角度測量圖、區域排列圖、區域曲線排列圖、柱形排列圖、極坐標圖等幾十種圖表類型。

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開源圖表庫Highcharts教程:創建密度圖

在本教程中,我們將向您展示如何使用Area Spline圖表類型創建多個密度圖,也稱為脊線圖。從下面的演示中您將看到,輸出結果看起來不像我們的“默認”區域樣條圖演示,但是這里是Highcharts真正擅長的地方:盡管99%的用例可以滿足于在所有默認情況下運行我們的圖表設置,通過檢查API并考慮您想要數據故事的內容以及如何最好地對此數據進行預處理,可以帶來很多樂趣。

在本教程中,我們將繼續這樣做,繼續探索超級有用的內核密度估計。在先前的教程中,我們使用了高斯核函數來創建單個密度圖和小提琴圖類型。您可能會問:“等等,小提琴圖和密度圖在本質上是不是同一張圖?” 你會是對的。密度圖基本上是從中間分開的小提琴圖,其中僅使用一半。即使是一半大小,密度圖也不會丟失任何信息,因為小提琴的左側和右側只是彼此的鏡像。

那么,什么時候使用小提琴或密度圖?兩種圖表類型均用于可視化數據分布及其概率密度。兩張圖表的形狀在較低的密度值時會更亮,而在較高的密度值時會更厚。盡管它們都可以用于顯示相同的數據,但是您可以考慮使用密度圖來實現緊湊而直接的數據分布可視化。使用小提琴圖顯示具有描述性統計系數的誘人的密度分布。

下面的演示顯示了六個學科的2012年奧運會男運動員的體重密度:

開源圖表庫Highcharts教程:創建密度圖
由于密度形狀和線性梯度,該圖表易于閱讀。觀眾可以使用圖表形狀查看和分析分布的數據,并使用顏色漸變來比較權重。
圖表后面的代碼也很容易理解。處理密度數據的主要功能processDensity()(請查看GitHub鏈接)是受Kernel Density Estimation的啟發。該函數獲取四個主要參數并返回三個數組:
function processDensity(step, precision, densityWidth, ...args) {
  …
  return {
    xiData,
    results,
    stat
  };
}
這是函數參數的描述:
  • step是最小數據集單位。該步驟用于對數據集進行采樣并創建KDE。
  • precision 用于細化末端的密度圖,在細點處,此參數越小,表示在末端和圖表上的細點處獲得的點越多。
  • densityWidth用于加寬密度。此參數應等于1以反映KDE值的結果。但是,出于可見性目的,您可以自由更改,densityWidth以獲取更寬的可見形狀。
  • args是一個或多個表示數據集的數組。在我們的案例中,args是四組重量級運動員,每個學科一組。
下面的代碼是如何使用該函數的示例:
let step = 1,
  precision = 0.00000000001,
  width = 15;
let data = processDensity(
  step,
  precision,
  width,
  dataArray[0], //triathlon,
  dataArray[1], //badminton,
  dataArray[2], //fencing,
  dataArray[3], //rowing,
  dataArray[4], //handball,
  dataArray[5], //cycling,
  dataArray[6] //gymnastics
);
這是返回數組的描述:
  • xiData 是使用運動員體重數據的步長和范圍生成的xAxis數據。
  • results 包括所有密度圖數據。
  • stat 是具有所有描述性統計系數的數組。
使用該processDensity()功能,一旦生成了每個系列的密度數據,下一步就是渲染數據。

為了使數據可視化,使用了一個areasplinerange類型圖,因為processDensity()返回的是根據areasplinerange格式返回的數據數組結果。

  Highcharts.chart("container", {
        chart: {
          type: "areasplinerange",
          …
要創建顏色漸變效果,請使用以下linearGradient選項:
events: {
  render() {
    if (!redrawing) {
      redrawing = true;

      this.series.forEach((s) => {
        s.update({
          fillColor: {
            linearGradient: [0, 0, this.plotWidth, 0],
            stops: [
              [0, Highcharts.color("yellow").setOpacity(0).get("rgba")],
              [0.25, "orange"],
              [0.5, "red"],
              [0.6, "purple"]
            ]
          }
        });
      });
      redrawing = false;
    }
  }
}
一定要使用linearGradient在event了下chart功能; 否則,在不同的屏幕尺寸下,漸變效果將不同。

APS幫助提升企業生產效率,真正實現生產計劃可視化呈現與控制,快速有效響應不同場景的生產計劃,提高準時交貨能力,提高產能和資源利用率

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