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JavaScript圖表工具FusionCharts入門教程(46):如何選擇散點(diǎn)圖

翻譯|使用教程|編輯:楊鵬連|2021-02-23 11:37:05.003|閱讀 318 次

概述:選擇散點(diǎn)圖是一種特殊類型的圖表,它允許用戶從給定的數(shù)據(jù)點(diǎn)中直觀地選擇數(shù)據(jù)的子集。

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選擇散點(diǎn)圖是一種特殊類型的圖表,它允許用戶從給定的數(shù)據(jù)點(diǎn)中直觀地選擇數(shù)據(jù)的子集。從本質(zhì)上講,它是XY繪圖圖(散點(diǎn)圖)的擴(kuò)展,具有增加的功能,可以選擇圖表上任意數(shù)量的點(diǎn)并將其返回到服務(wù)器或JavaScript函數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步處理。


這可以用于多種用途,您希望用戶從散布圖中直觀地選擇數(shù)據(jù)。例如,我們將繪制一個(gè)選擇的散點(diǎn)圖,以顯示在一周內(nèi)在哈里的超級(jí)市場購買電視和手機(jī)的產(chǎn)品和所獲得的價(jià)格。

要?jiǎng)?chuàng)建選擇散點(diǎn)圖,請(qǐng)遵循以下步驟:

  • 在JSON數(shù)據(jù)中,以"&lt;attributeName>": "<value>"格式設(shè)置屬性及其對(duì)應(yīng)的值。
  • 使用type屬性指定圖表類型。要呈現(xiàn)選擇散點(diǎn)圖,請(qǐng)?jiān)O(shè)置selectscatter。
  • 使用renderAt屬性設(shè)置容器對(duì)象。
  • 使用width和height屬性指定圖表的尺寸。
  • 使用dataFormat屬性設(shè)置要傳遞給圖表對(duì)象的數(shù)據(jù)類型(JSON / XML)。
有關(guān)屬性的詳細(xì)列表,請(qǐng)參閱選擇散點(diǎn)圖的圖表屬性頁面。

這樣創(chuàng)建的選擇散點(diǎn)圖如下所示:

選擇點(diǎn)集

要選擇一組點(diǎn),可以在圖表上拖動(dòng)并繪制一個(gè)矩形?,F(xiàn)在,此矩形內(nèi)的所有點(diǎn)都是選定點(diǎn)。繪制矩形后,您可以調(diào)整其大小以調(diào)整更多點(diǎn)。調(diào)整大小處理程序使您可以這樣做。

您可以分別拖動(dòng),調(diào)整大小或刪除任何選擇的矩形。要?jiǎng)h除任何矩形,可以單擊X選擇框右上角的。

選擇后,單擊Submit按鈕。此按鈕將JSON / XML數(shù)據(jù)作為表單發(fā)送到服務(wù)器端腳本。在上面的示例中,所選點(diǎn)的JSON數(shù)據(jù)-每個(gè)電視/手機(jī)的價(jià)格和數(shù)量-已顯示在表格中。單擊Restore按鈕將圖表恢復(fù)到原始狀態(tài)。

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獲取選定的數(shù)據(jù)

在選擇散點(diǎn)圖中選擇數(shù)據(jù)點(diǎn)的子集并單擊之后Submit,選定的數(shù)據(jù)將發(fā)送到服務(wù)器端腳本或JavaScript函數(shù),以進(jìn)行進(jìn)一步處理。在這里,您將看到如何使用同一頁面上的JavaScript函數(shù)讀取更新的數(shù)據(jù)。

呈現(xiàn)圖表之后,要以數(shù)組形式訪問圖表數(shù)據(jù),將調(diào)用以下函數(shù):

//Get a reference to our chart
var chartObject= FusionCharts("chartId");

//Now get the data as array.
var arrData = chartObject.getData();
使用FusionCharts項(xiàng)目引用方法獲取對(duì)圖表對(duì)象的引用。接下來,要以數(shù)組形式獲取數(shù)據(jù),請(qǐng)調(diào)用getData()圖表的方法。此方法以二維數(shù)組形式返回圖表數(shù)據(jù)。

下面給出的是此數(shù)組的結(jié)構(gòu)的簡要說明:

現(xiàn)在,從該圖表中,如果您從電視數(shù)據(jù)集中選擇三個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),從手機(jī)數(shù)據(jù)集中選擇五個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),然后使用getData()圖表對(duì)象的方法將圖表數(shù)據(jù)作為數(shù)組返回,則返回的數(shù)組的表格映射可以為跟蹤如下:

然后映射到JSON數(shù)據(jù),得到:
  • 每個(gè)數(shù)據(jù)集作為數(shù)組中的一行返回
  • 每行的第一列包含數(shù)據(jù)集索引
  • 其余的列包含該數(shù)據(jù)集的選定點(diǎn)的ID
  • 每行數(shù)組的長度(水平)可以不同,具體取決于為該數(shù)據(jù)集選擇的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)
從圖表讀取JSON數(shù)據(jù)

該圖表還提供了一種以JSON / XML格式讀取所選數(shù)據(jù)的方法。此方法名為getJSONData(),可以按以下方式調(diào)用:

//Get a reference to our chart
var chartObject= FusionCharts("SelectChart");

//Get the data from chart
var jsonRtn = chartObject.getJSONData();

//Show it to user in alert box
alert(jsonRtn);
該函數(shù)getJSONData()返回所選數(shù)據(jù)。此功能還用于從圖表中檢索完整的數(shù)據(jù)。要從圖表中獲取完整的數(shù)據(jù),您需要將其false作為參數(shù)傳遞給函數(shù)。例如,var jsonRtn = chartObject.getJSONData(false);

配置為顯示如何檢索和更新所選數(shù)據(jù)的選擇散點(diǎn)圖如下所示:

現(xiàn)在,讓我們?cè)谶x擇散點(diǎn)圖中自定義繪圖回歸線的外觀和屬性。

繪制回歸線

用直線表示的回歸線用于顯示x值的y值趨勢或y值的x值趨勢。因此,可以使用回歸線從統(tǒng)計(jì)圖畫布中的分散數(shù)據(jù)點(diǎn)得出特定趨勢并相應(yīng)地預(yù)測值。例如,回歸線可用于找到趨勢并預(yù)測未來的銷售,股票價(jià)格,貨幣匯率,培訓(xùn)計(jì)劃所帶來的生產(chǎn)率提高等。

有幾種計(jì)算和繪制回歸線的方法。使用線性回歸的散點(diǎn)圖使用最小二乘方差法(也稱為最小絕對(duì)偏差法)。該方法通過最小化每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與直線的垂直偏差的平方和來計(jì)算觀測數(shù)據(jù)的最佳擬合直線(如果點(diǎn)正好位于擬合線上,則其垂直偏差為0) 。由于首先對(duì)偏差進(jìn)行平方,然后求和,所以在正值和負(fù)值之間沒有抵消。

要顯示回歸線,請(qǐng)將showRegressionLine屬性設(shè)置為1。將其設(shè)置為0(默認(rèn))將隱藏回歸線。

請(qǐng)參閱下面給出的代碼:

{
    "chart": {
        "showRegressionLine": "1"
    }
}
帶有回歸線的選擇散點(diǎn)圖如下所示:

回歸模式

可以使用以下兩種模式之一繪制回歸線:

  • y on X:(默認(rèn)模式)時(shí)使用y值預(yù)測,或一種趨勢y計(jì)算值的基礎(chǔ)上,X值
  • X on Y:在預(yù)測x值或基于y值計(jì)算x值趨勢時(shí)使用
在上面所示的選擇散點(diǎn)圖,回歸線被繪制在?上X模式。

使用X on Y模式繪制的回歸線相同的樣本如下所示。要設(shè)置模式并定制回歸線,請(qǐng)執(zhí)行以下步驟:

  • 設(shè)置showYOnX屬性以1指定繪制回歸線的方式。
  • 使用regressionLineColor屬性指定回歸線的十六進(jìn)制顏色代碼。
  • 使用regressionLineThickness屬性設(shè)置回歸線的粗細(xì)。
  • 使用regressionLineAlpha屬性設(shè)置回歸線的透明度(0到100之間)。
請(qǐng)參閱下面給出的代碼:
{
    "chart": {
        "showYOnX": "0",
        "regressionLineColor": "f4cb00",
        "regressionLineThickness": "3",
        "regressionLineAlpha": "70"
    }
}

下面給出了用于繪制兩種模式的回歸線的公式:

> Y on X:X上的Y的回歸方程是形式為y = a + bx的最佳擬合直線方程,其中x是解釋變量,y是因變量,b =(n。Σ( xy)-(Σx)。(Σy))/(nΣx2–(Σx)2)。
> X on Y:回歸方程X Y上的形式是最好的擬合直線的方程X = A +通過,其中?是解釋變量和X是因變量和B =(NΣ(。 xy)-(Σx)。(Σy))/(nΣy2–(Σy)2)。


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