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= JavaScript图表库介绍 =

'''JavaScript图表库'''是一组预先构建的工具和函数，用于在网页中创建交互式数据可视化。这些库允许开发者通过简单的API调用将复杂的数据转换为直观的图表（如折线图、柱状图、饼图等），无需从零开始实现绘图逻辑。在数据分析和前端开发中，图表库是展示趋势、比较和分布的高效工具。

== 核心概念 ==
图表库通常基于以下技术栈构建：
* '''SVG'''（可缩放矢量图形）或 '''Canvas'''（HTML5绘图API）作为底层渲染引擎
* 数据绑定机制将JavaScript数组/对象映射为可视化元素
* 响应式设计适配不同屏幕尺寸
* 交互功能（悬停提示、缩放、点击事件等）

== 主流图表库对比 ==
以下是2023年最流行的JavaScript图表库特性对比：

{| class="wikitable"
|+ 图表库特性矩阵
! 库名称 !! 渲染方式 !! 开源协议 !! 典型用例
|-
| [[Chart.js]] || Canvas || MIT || 快速集成基础图表
|-
| [[D3.js]] || SVG || BSD || 高度自定义可视化
|-
| [[ECharts]] || Canvas/SVG || Apache || 大数据量可视化
|-
| [[Highcharts]] || SVG || 商业授权 || 企业级仪表盘
|}

== 代码示例 ==
=== Chart.js基础示例 ===
<syntaxhighlight lang="javascript">
// 1. 准备数据
const salesData = {
  labels: ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4'],
  datasets: [{
    label: '年度销售额（万元）',
    data: [120, 190, 170, 220],
    backgroundColor: 'rgba(54, 162, 235, 0.5)'
  }]
};

// 2. 创建柱状图
const ctx = document.getElementById('salesChart').getContext('2d');
new Chart(ctx, {
  type: 'bar',
  data: salesData,
  options: {
    responsive: true,
    scales: {
      y: {
        beginAtZero: true
      }
    }
  }
});
</syntaxhighlight>

输出效果：
<mermaid>
%% 模拟柱状图效果
barChart
    title 年度销售额（万元）
    xAxis Q1, Q2, Q3, Q4
    yAxis 0, 50, 100, 150, 200, 250
    bar 120
    bar 190
    bar 170
    bar 220
</mermaid>

=== D3.js进阶示例 ===
<syntaxhighlight lang="javascript">
// 创建SVG容器
const svg = d3.select("#chart")
  .append("svg")
  .attr("width", 500)
  .attr("height", 300);

// 绘制散点图
svg.selectAll("circle")
  .data(dataset)
  .enter()
  .append("circle")
  .attr("cx", d => xScale(d.x))
  .attr("cy", d => yScale(d.y))
  .attr("r", 5)
  .style("fill", "steelblue");
</syntaxhighlight>

== 数学基础 ==
许多图表依赖数学转换公式，例如在折线图中使用的'''线性插值'''：
<math>
y = y_0 + (x - x_0) \frac{y_1 - y_0}{x_1 - x_0}
</math>

== 实际应用案例 ==
'''电商数据分析面板'''典型实现：
1. 使用Chart.js创建销售趋势折线图
2. ECharts实现地理分布热力图
3. Highcharts生成实时库存仪表盘

<mermaid>
pie
    title 图表库使用场景分布
    "商业报表" : 45
    "学术研究" : 20
    "个人项目" : 25
    "其他" : 10
</mermaid>

== 选择建议 ==
根据项目需求考虑：
* '''初学者'''：推荐Chart.js（API简单，文档完善）
* '''大数据量'''：选择ECharts或Highcharts
* '''完全自定义'''：D3.js提供最大灵活性
* '''移动端优先'''：考虑ZingChart等响应式库

== 性能优化 ==
处理超过10,000数据点时：
* 启用WebGL渲染（如Apache ECharts GL）
* 使用数据采样（downsampling）算法
* 实现虚拟滚动（virtual scrolling）技术

{{Notice|type=tip|text=大多数现代图表库支持'''树摇优化'''（tree-shaking），只需导入实际使用的组件即可减少打包体积。}}

== 扩展阅读 ==
* 可视化设计原则（如Gestalt原则）
* 无障碍（a11y）图表实现技巧
* 服务端渲染（SSR）方案

[[Category:编程语言]]
[[Category:JavaScript]]
[[Category:Javascript数据可视化]]