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):

image

原始数据如下:

  1. var data = [
  2. {"month":"一月","temperature":5,"city":"北京"},
  3. {"month":"二月","temperature":10,"city":"北京"},
  4. {"month":"一月","temperature":8,"city":"南京"},
  5. {"month":"二月","temperature":14,"city":"南京"},
  6. ];

绘图代码:

  1. var chart = new G2.Chart({
  2. id: 'mountNode',
  3. width: 400,
  4. height: 200
  5. });
  6. chart.source(data);
  7. chart.point().position('month*temperature').color('city', ['red', 'blue']);
  8. chart.render();

chart.point().position('month*temperature').color('city'); 含义如下:

  • month 映射到 position 位置图形属性的 x 轴方向;
  • temperature 映射到 position 位置图形属性的 y 轴方向;
  • city 映射到 color 颜色图形属性。

创建 Frame 对象

结构如表所示:

monthtemperaturecity
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生成的 frame 进行分组。

这里我们根据 city 字段对数据进行分组,将 step 1 中创建的 frame 根据 city 的数值分组创建了两个新的 frame,结果如下表所示:

monthtemperaturecity
一月5北京
二月10北京
monthtemperaturecity
一月8南京
二月14南京

执行统计函数

语法中无统计,故此处不执行。

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。

monthtemperaturecity_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"}
monthtemperaturecity_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)。

monthtemperaturecity_origin
050{month: '一月',temperature: 5,city: '北京'}
1100{"month":"二月","temperature":10,"city":"北京"}
monthtemperaturecity_origin
081{"month":"一月","temperature":8,"city":"南京"}
1141{"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];

归一化后的结果:

monthtemperaturecity_origin
0.250.250{month: '一月',temperature: 5,city: '北京'}
0.750.50{"month":"二月","temperature":10,"city":"北京"}
monthtemperaturecity_origin
0.250.41{"month":"一月","temperature":8,"city":"南京"}
0.750.71{"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:

monthtemperaturecity_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"}
monthtemperaturecity_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,所有 0.1 转换成画布坐标的结果为 200 - 200 * 0.1

xycolor_origin
[100][150]'red'{month: '一月',temperature: 5,city: '北京'}
[300][100]'red'{"month":"二月","temperature":10,"city":"北京"}
xycolor_origin
[100][120]'blue'{"month":"一月","temperature":8,"city":"南京"}
[300][60]'blue'{"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。