Независимо от отрасли, предприятия во всем мире все больше полагаются на данные, особенно в очень больших группах, чтобы делать предположения о прошлом и будущем. В дополнение к сбору, эти данные часто должны быть преобразованы в эффективные диаграммы, которые подчеркивают любые и все необходимые результаты: задача, которую язык JavaScript зарекомендовал себя полностью способным выполнить. В свою очередь, в настоящее время гораздо более пристальное внимание уделяется JavaScript как инструменту визуализации данных; поэтому я составил следующий список из двенадцати фреймворков JavaScript, которые могут быть чрезвычайно полезны для визуализации данных.
Dygraphs.js
Библиотека Dygraphs.js позволяет разработчикам создавать интерактивные диаграммы с использованием осей X и Y для отображения мощных диаграмм. Чем больше данных анализируется, тем выше функциональность графика. При этом Dygraphs был построен для этих визуализаций, чтобы содержать множество представлений. Например, Dygraphs.js позволяет анализировать отдельные части набора данных, например, конкретные месяцы, в дополнение к временному интервалу во всей его полноте. Кроме того, библиотека Dygraphs.js совместима со всеми основными веб-браузерами и может реагировать на чувствительность к прикосновению, что делает ее совершенно надежным выбором в качестве среды визуализации данных.
D3.js
В конечном итоге, став преемником Protovis.js , D3 способен создавать потрясающую графику посредством динамического обновления DOM. Аббревиатура для Data-Driven Document, D3.js использует цепочечные методы при создании сценариев визуализации, впоследствии создавая динамический код, который также можно использовать повторно. Благодаря использованию DOM D3 был создан в соответствии с веб-стандартами W3C, поэтому библиотека может корректно отображаться во всех браузерах. Наконец, функция генератора пути D3, определенная как d3.svg.line()
InfoVis
Обычно называемый InfoVis, JavaScript InfoVis Toolkit (JIT) также получил свое признание как библиотека JavaScript для визуализации данных. InfoVis пользуется поддержкой WebGL и пользуется доверием таких имен, как Mozilla и AlJazeera, демонстрируя свою солидарность в качестве инструмента визуализации. Наряду с платформой D3, InfoVis также использует цепочечные методы для управления DOM, что делает его надежной библиотекой для разработчиков с любым набором навыков.
API визуализации Google
Опираясь на Google Developers Console (GDC), API визуализации Google можно вызвать практически с любым кодом. В дополнение к простой модификации DOM, этот API Google облегчает пользователю определение пользовательских функций модификаторов, которые затем можно размещать в пользовательских группах. Более того, удобство использования этого интерфейса в сочетании с поддержкой со стороны сети с открытым исходным кодом GDC делает его одним из лучших в списке инструментов визуализации данных.
Springy.js
Springy.js — это библиотека JavaScript, которая опирается на алгоритм создания силовых графов , в результате чего узлы реагируют пружинным образом на веб-странице. Хотя Springy.js поставляется с предопределенным алгоритмом, такие параметры, как жесткость пружины и демпфирование, могут быть легко переданы в качестве параметров. Springy.js был разработан Деннисом Хотсоном как библиотека для разработчиков, на которой можно основываться — факт, который он ясно дает понять.
Polymaps.js
Polymaps.js использует SVG для создания интерактивных веб-карт с учетом кросс-браузерной совместимости. В основе Polymaps лежат векторные плитки, которые помогают обеспечить как оптимальную скорость загрузки, так и оптимальную функцию масштабирования. Хотя он может быть настроен с компонентами, Polymaps.js легко настраивается и может считывать данные в виде векторной геометрии, файлов GeoJSON и многого другого. Посмотрите на приведенный ниже график США, созданный округом переписи населения США.
ямочка
В январе этого года Dimple API был разработан для того, чтобы аналитики Align-Alytics могли разрабатывать надежные визуализации данных, не обладая большими знаниями в области разработки. Тем не менее, Dimple позволяет любому, аналитику или нет, легко создавать потрясающую трехмерную графику без какого-либо реального обучения JavaScript. Более того, dimplejs.org отображает несколько демонстраций, которыми легко манипулируют личные данные, чтобы отобразить график с одинаковой конфигурацией, но разными значениями. Так что, если вы или кто-либо из ваших знакомых пытается проникнуть в глубины JavaScript, то эти примеры идеально подходят для начинающих, чтобы посмотреть и покопаться.
Sigma.js
Для людей, которые хотят создавать высокоразвитые линейные графики, Sigma.js предоставляет невероятное количество интерактивных настроек внутри своей библиотеки, а также внутри своих плагинов. Приветствуя девиз, который гласит «Предназначен для рисования графиков», разработчики, использующие Sigma.js, не могут не чувствовать, что выбрали надежную библиотеку для работы. Более того, разработчики Sigma поощряют людей переконфигурировать эту библиотеку и создавать плагины, что привело к большой сети с открытым исходным кодом. Сказав все это, я был чрезвычайно доволен различными аспектами Sigma, и это одна из моих любимых библиотек для создания графических представлений в JavaScript.
Raphaël.js
Библиотека Raphael.js была создана с упором на совместимость браузера. Структура соответствует Рекомендации SVG W3C, которая представляет собой набор стандартов, обеспечивающих полностью масштабируемые изображения без пикселизации. В дополнение к использованию SVG, Raphael.js даже возвращается к языку векторной модели (VML), если он отображается в браузерах Internet Explorer до IE9. Хотя VML очень редко используется сегодня, его поддержка делает большую работу, чтобы показать внимание к деталям, которые команда Raphael.js поместила в этот проект при разработке библиотеки.
gRaphaël
Хотя Raphael.js — это библиотека, используемая для создания SVG, она не была построена с полным акцентом на представление больших наборов данных. В свою очередь, JavaScript-библиотека gRaphaël была создана. GRaphaël.js весом всего 10 килобайт оказался достойным дополнением к Raphael.js. Хотя он, возможно, не разрабатывался за такими вещами, как алгоритм, управляемый силой, и при этом он не был предварительно сконфигурирован с какими-либо физическими свойствами, gRaphaël по-прежнему является уважаемой библиотекой по причинам, начиная от кросс-совместимой структуры SVG и заканчивая простотой использовать. Поскольку это совпадает с поставленной задачей, я считаю, что gRaphaël.js всегда следует рассматривать как жизнеспособный ресурс для завершения проекта.
листовка
Будь то разработка для смартфона, планшета или настольного компьютера, библиотека Leaflet JavaScript занимает первое место в списке библиотек интерактивных карт по нескольким причинам. Под руководством основателя MapBox Владимира Агафонкина команда разработчиков Leaflets работала над созданием библиотеки, «разработанной с учетом простоты, производительности и удобства использования». Вместе с Polymaps Leaflet делится способностью отображать SVG-паттерны с помощью векторных плиток, однако только Leaflet был разработан для поддержки Retina Display. Кроме того, Leaflet может интерпретировать различные формы данных, такие как GeoJSON , что делает его идеальным для ряда задач.
Ember Charts
Для тех, кто уже использует juggernaut, то есть Ember.js , разработчики Addepar с открытым исходным кодом создали несколько дополнительных библиотек для расширения возможностей Ember: Ember Table, Ember Widgets и Ember Charts. Ember Charts, дочерние элементы Ember.js и D3.js, используют свойства плоского дизайна. Несмотря на ограниченность, библиотека имеет несколько опций, которые имеют дело со свойствами, такими как цвет и размер, что делает довольно простым создание впечатляющих визуализаций. Тем не менее, присутствие Ember в передней части может реально помочь популярности Ember Chart в будущем.
Вывод
На этом мы завершаем список из двенадцати эффективных библиотек JavaScript для визуализации данных. Как я упоминал ранее в этой статье, с течением времени потребность в интерактивных моделях данных становится все более значительной, и текущая тенденция больших данных показывает, что это будет в течение некоторого времени. Таким образом, знакомство с библиотеками выше, безусловно, может быть полезным для карьеры.