下面我们以最简单的月份、天气、城市的数据为例说明 G2 的数据处理流程,阐述数据是如何映射至图形空间。
我们需要在 400 px * 200 px
像素区域绘制如下点图(该图只是用于数据流说明,并不具有可视化意义):
原始数据如下:
const data = [
{ month: '一月', temperature: 5, city: '北京' },
{ month: '二月', temperature: 10, city: '北京' },
{ month: '一月', temperature: 8, city: '南京' },
{ month: '二月', temperature: 14, city: '南京' }
];
绘图代码:
const chart = new G2.Chart({
id: 'mountNode',
width: 400,
height: 200
});
chart.source(data);
chart.point().position('month*temperature').color('city', [ '#1890FF', '#2FC25B' ]);
chart.render();
chart.point().position('month*temperature').color('city', [ '#1890FF', '#2FC25B' ]);
含义如下:
将
month
映射到position
位置图形属性的 x 轴方向;将
temperature
映射到position
位置图形属性的 y 轴方向;将
city
映射到color
颜色图形属性。使用的颜色是 [‘#1890FF’, ‘#2FC25B’]
加载数据
加载数据后,对数据进行处理,处理后结构如表所示:
month | temperature | city |
---|---|---|
一月 | 5 | 北京 |
二月 | 10 | 北京 |
一月 | 8 | 南京 |
二月 | 14 | 南京 |
对数据进行分组
默认我们会根据映射至 size
shape
color
这三个图形属性的数据属性对数据进行分组。
这里我们根据 city
字段对数据进行分组,如下表所示:
month | temperature | city |
---|---|---|
一月 | 5 | 北京 |
二月 | 10 | 北京 |
month | temperature | city |
---|---|---|
一月 | 8 | 南京 |
二月 | 14 | 南京 |
保存原始数据
此时将原始数据保存下来,方便后期 tooltip 取对应的数据进行展示。
所有的原始数据存储于 _origin
属性中。
month | temperature | city | _origin |
---|---|---|---|
一月 | 5 | 北京 | {“month”:”一月”,”temperature”:5,”city”:”北京”} |
二月 | 10 | 北京 | {“month”:”二月”,”temperature”:10,”city”:”北京”} |
month | temperature | city | _origin |
---|---|---|---|
一月 | 8 | 南京 | {“month”:”一月”,”temperature”:8,”city”:”南京”} |
二月 | 14 | 南京 | {“month”:”二月”,”temperature”:14,”city”:”南京”} |
数据数值化
这里 month
city
为分类的类型,我们将其转换为数值(索引值)。
month | temperature | city | _origin |
---|---|---|---|
0 | 5 | 0 | {month: ‘一月’,temperature: 5,city: ‘北京’} |
1 | 10 | 0 | {“month”:”二月”,”temperature”:10,”city”:”北京”} |
month | temperature | city | _origin |
---|---|---|---|
0 | 8 | 1 | {“month”:”一月”,”temperature”:8,”city”:”南京”} |
1 | 14 | 1 | {“month”:”二月”,”temperature”:14,”city”:”南京”} |
调整数据 adjust
此处无调整。
归一化操作
由于月份
month
是分类类型,又决定 x 轴的位置,需要在坐标轴两端留下空白,所以需要将数据归一化的分布范围从 [0, 1] 调整至 [0.25, 0.75];city
是分类类型,但是不参与位置运算,所以分布范围仍为 [0, 1];temperature
是数字类型,原始数值范围为 [5, 14],但是为了让 y 坐标轴的刻度线均匀分布易于用户阅读理解,G2 会默认对数值进行优化,将数值范围调整为 [0, 20] 使得刻度线均匀分布(默认每条坐标轴绘制 5 个刻度线),即 [0, 5, 10, 15, 20],然后将原始数值归一化到 [0, 1];
归一化后的结果:
month | temperature | city | _origin |
---|---|---|---|
0.25 | 0.25 | 0 | {month: ‘一月’,temperature: 5,city: ‘北京’} |
0.75 | 0.5 | 0 | {“month”:”二月”,”temperature”:10,”city”:”北京”} |
month | temperature | city | _origin |
---|---|---|---|
0.25 | 0.4 | 1 | {“month”:”一月”,”temperature”:8,”city”:”南京”} |
0.75 | 0.7 | 1 | {“month”:”二月”,”temperature”:14,”city”:”南京”} |
计算绘制图形需要的点
对于点图,我们只需要获取 x 和 y 轴的坐标点即可。所以数据处理结果如下:
month | temperature | city | _origin |
---|---|---|---|
[0.25] | [0.25] | 0 | {month: ‘一月’,temperature: 5,city: ‘北京’} |
[0.75] | [0.5] | 0 | {“month”:”二月”,”temperature”:10,”city”:”北京”} |
month | temperature | city | _origin |
---|---|---|---|
[0.25] | [0.4] | 1 | {“month”:”一月”,”temperature”:8,”city”:”南京”} |
[0.75] | [0.7] | 1 | {“month”:”二月”,”temperature”:14,”city”:”南京”} |
映射至图形属性
由于画布坐标的起始点为左上角,所以y轴上的 0.1 转换成画布坐标的结果为 200 - 200 * 0.1
x | y | color | _origin |
---|---|---|---|
[100] | [150] | ‘#1890FF’ | {month: ‘一月’,temperature: 5,city: ‘北京’} |
[300] | [100] | ‘#1890FF’ | {“month”:”二月”,”temperature”:10,”city”:”北京”} |
x | y | color | _origin |
---|---|---|---|
[100] | [120] | ‘#2FC25B’ | {“month”:”一月”,”temperature”:8,”city”:”南京”} |
[300] | [60] | ‘#2FC25B’ | {“month”:”二月”,”temperature”:14,”city”:”南京”} |
渲染绘制
将最后处理的数据交由绘图库进行绘制渲染。