当前，数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分。不同网络系统中产生的数据，都需要经过适当的可视化处理，以便更好的呈现给用户读取和分析。

对任何一个组织来说，如果能够充分的获取数据、可视化数据和分析数据，那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因，以便据此做出正确的决定。

对于前端开发人员来说，如果能够掌握交互式网页中的数据可视化技术，则是一项很棒的技能。当然，通过一些 JavaScript 的图表库也会使前端的数据可视化变得更加容易。使用这些库，开发者可以在无需考虑不同的语法所带来的编程难题的情况下，轻松实现将数据转化为易于理解的图表。

下面是挑选出的9个 JavaScript 图表库：

• Chart.js

• Chartist

• FlexChart

• Echarts

• NVD3

• C3.js

• TauCharts

• ReCharts

• Flot 

 

Chart.js 是一种简洁、用户友好的图表库，同时也是基于 HTML5 的 JavaScript 库，用于创建动画、交互式和可自定义的图表和图形。

借助 Chart.js，用户可以轻松直观地查看混合图表类型。默认情况下，也可以使用 Chart.js 创建响应式网页。

Chart.js 库允许用户快速创建可视化数据。Chart.js 易于设置，对初学者十分友好。使用 Chart.js 则不必考虑浏览器的兼容性问题，因为 Chart.js 支持旧浏览器。

使用 npm 安装 Chart.js：

npm install chart.js --save 

Chart.js 绘制雷达图的代码示例： 

const ctx = document.getElementById("myChart");const options = {    scale: {        // Hides the scale    }};const data = {    labels: ['Running', 'Swimming', 'Eating', 'Cycling'],    datasets: [   　　　　　 {            data: [-10, -5, -3, -15],            label: "two",             borderColor: '#ffc63b'            },    　　　　　{            data: [10, 5, 3, 10],            label: "three",            borderColor: '#1d9a58'            },            {        data: [18, 10, 4, 2],        label: "one",        borderColor: '#d8463c'    },]}const myRadarChart = new Chart(ctx, {    data: data,    type: 'radar',    options: options});

 

 

Chartist 库很适合于创建美观、响应能力强、阅读友好的图表。Chartist 使用 SVG 来呈现图表。

Chartist 还提供了使用 CSS 媒体查询和创意动画来自定义图表的能力。用户使用 Chartist 在图表设计中实现自己的所有创意。

Chartist 易于配置，也易于使用 Sass 进行定制。但是，它不支持旧浏览器。

使用 Chartist，可以通过 CSS 的样式来美化你的 SVG，用户完全可以现实自己所想的所有图表样式。

使用 npm 安装 Chartist：

npm install chartist --save 

Chartist 创建具有自定义标签的饼图的代码示例： 

var data = {  labels: ['Bananas', 'Apples', 'Grapes'],  series: [20, 15, 40]};var options = {  labelInterpolationFnc: function(value) {    return value[0]  }};var responsiveOptions = [  ['screen and (min-width: 640px)', {    chartPadding: 30,    labelOffset: 130,    labelDirection: 'explode',    labelInterpolationFnc: function(value) {      return value;    }  }],  ['screen and (min-width: 1024px)', {    labelOffset: 80,    chartPadding: 20  }]];new Chartist.Pie('.ct-chart', data, options, responsiveOptions);

 

 

FlexChart 是高性能的图表工具。使用 FlexChart，可轻松的将表格数据可视化为业务图表。FlexChart 不但支持常见的图表类型，如折线图、饼状图、面积图等，还支持气泡图、K线图、条形图、漏斗图等高级图表类型。

FlexChart 的使用也十分简单，FlexChart 图表将所有与数据有关的任务都委托给 CollectionView 类，只需操作 CollectionView 类，就能实现过滤、排序和分组数据等功能。

FlexChart 包含的图表元素也比较全面，如图表图例、图表标题、图表页脚、数轴、图表 series 和标签等，用户也可以为图表添加自定义的元素，如平均线和趋势线等。

FlexChart 本质上是一种交互式的图表，不论是数据进行任何的更改，都会自动反应在图表上，如图表曲线随数据放大缩小、过滤、钻取、动画等。

查看 FlexChart 的和。

FlexChart 绘制柱状图的代码示例： 

onload = function() {  // wrap data in a CollectionView so the grid and chart   // get notifications  var data = new wijmo.collections.CollectionView(getData());  // create the chart  var theChart = new wijmo.chart.FlexChart('#theChart', {      itemsSource: data,    bindingX: 'country',    series: [        { binding: 'sales', name: 'Sales' },      { binding: 'expenses', name: 'Expenses' },      { binding: 'downloads', name: 'Downloads' }    ]  })  // create a grid to show the data  var theGrid = new wijmo.grid.FlexGrid('#theGrid', {      itemsSource: data  })  // create some random data  function getData() {      var countries = 'US,Germany,UK,Japan,Italy,Greece'.split(','),        data = [];      for (var i = 0; i < countries.length; i++) {        data.push({          country: countries[i],          sales: Math.random() * 10000,          expenses: Math.random() * 5000,          downloads: Math.round(Math.random() * 20000),        });      }      return data;  }}

 

 

Echarts 是网页的数据可视化方面的一个非常有用的库。使用 Echarts，开发者可以创建直观的、可自定义的交互式图表，让数据的展示和分析变得十分容易。

由于 Echarts 是用普通的 JavaScript 编写的，所以 Echarts 不存在其它图表库存在的无法无缝迁移的问题。

同时，Echarts 也提供了很多官方文档供用户查看。

使用 npm 可以很容易的完成 Echarts 的安装：

npm install echarts --save 

Echarts 绘制散点图代码示例： 

var dom = document.getElementById("container");var myChart = echarts.init(dom);var app = {};option = null;option = {    title: {        text: 'Large-scale scatterplot'    },    tooltip : {        trigger: 'axis',        showDelay : 0,        axisPointer:{            show: true,            type : 'cross',            lineStyle: {                type : 'dashed',                width : 1            }        },        zlevel: 1    },    legend: {        data:['sin','cos']    },    toolbox: {        show : true,        feature : {            mark : {show: true},            dataZoom : {show: true},            dataView : {show: true, readOnly: false},            restore : {show: true},            saveAsImage : {show: true}        }    },    xAxis : [        {            type : 'value',            scale:true        }    ],    yAxis : [        {            type : 'value',            scale:true        }    ],    series : [        {            name:'sin',            type:'scatter',            large: true,            symbolSize: 3,            data: (function () {                var d = [];                var len = 10000;                var x = 0;                while (len--) {                    x = (Math.random() * 10).toFixed(3) - 0;                    d.push([                        x,                        //Math.random() * 10                        (Math.sin(x) - x * (len % 2 ? 0.1 : -0.1) * Math.random()).toFixed(3) - 0                    ]);                }                //console.log(d)                return d;            })()        },        {            name:'cos',            type:'scatter',            large: true,            symbolSize: 2,            data: (function () {                var d = [];                var len = 20000;                var x = 0;                while (len--) {                    x = (Math.random() * 10).toFixed(3) - 0;                    d.push([                        x,                        //Math.random() * 10                        (Math.cos(x) - x * (len % 2 ? 0.1 : -0.1) * Math.random()).toFixed(3) - 0                    ]);                }                //console.log(d)                return d;            })()        }    ]};;if (option && typeof option === "object") {    myChart.setOption(option, true);}

 

NVD3 是由 Mike Bostock 撰写的基于 D3 的 JavaScript 库。NVD3 允许用户在 Web 应用程序中创建美观的、可复用的图表。

NVD3 具有很强大的图表功能，能够很方便的创建箱形图、旭日形和烛台图等。如果用户想在 JavaScript 图表库中用到大量的能力，推荐试用 NVD3

NVD3 图表库的速度有时可能会成为一个问题，与  安装配合使用，速度会更快。

NVD3 绘制简单的折线图代码示例： 

/*These lines are all chart setup.  Pick and choose which chart features you want to utilize. */nv.addGraph(function() {  var chart = nv.models.lineChart()                .margin({left: 100})  //Adjust chart margins to give the x-axis some breathing room.                .useInteractiveGuideline(true)  //We want nice looking tooltips and a guideline!                .transitionDuration(350)  //how fast do you want the lines to transition?                .showLegend(true)       //Show the legend, allowing users to turn on/off line series.                .showYAxis(true)        //Show the y-axis                .showXAxis(true)        //Show the x-axis  ;  chart.xAxis     //Chart x-axis settings      .axisLabel('Time (ms)')      .tickFormat(d3.format(',r'));  chart.yAxis     //Chart y-axis settings      .axisLabel('Voltage (v)')      .tickFormat(d3.format('.02f'));  /* Done setting the chart up? Time to render it!*/  var myData = sinAndCos();   //You need data...  d3.select('#chart svg')    //Select the 
    
      element you want to render the chart in.         .datum(myData)         //Populate the 
     
       element with chart data...      .call(chart);          //Finally, render the chart!  //Update the chart when window resizes.  nv.utils.windowResize(function() { chart.update() });  return chart;});/************************************** * Simple test data generator */function sinAndCos() {  var sin = [],sin2 = [],      cos = [];  //Data is represented as an array of {x,y} pairs.  for (var i = 0; i < 100; i++) {    sin.push({x: i, y: Math.sin(i/10)});    sin2.push({x: i, y: Math.sin(i/10) *0.25 + 0.5});    cos.push({x: i, y: .5 * Math.cos(i/10)});  }  //Line chart data should be sent as an array of series objects.  return [    {      values: sin,      //values - represents the array of {x,y} data points      key: 'Sine Wave', //key  - the name of the series.      color: '#ff7f0e'  //color - optional: choose your own line color.    },    {      values: cos,      key: 'Cosine Wave',      color: '#2ca02c'    },    {      values: sin2,      key: 'Another sine wave',      color: '#7777ff',      area: true      //area - set to true if you want this line to turn into a filled area chart.    }  ];}
     
    

 

 

与 TauCharts 相同，C3.js 也是一个非常有效的基于 D3 的图表可视化库。另外，C3.js 允许用户创建可定制的具有个人风格的类。

C3.js 看起来是个比较难的库，但是一旦掌握了 C3.js 技巧，就能得心应手的使用了。

有了 C3.js 图表库，即使在第一次渲染之后，用户也可以通过创建回调来更新图表。C3.js 也允许用户为自己的 Web 应用程序创建可复用的图表，从而减少工作量。

使用 npm 安装 C3.js 图表库：

npm install c3 

C3.js 绘制组合图的代码示例：

var chart = c3.generate({    data: {        columns: [            ['data1', 30, 20, 50, 40, 60, 50],            ['data2', 200, 130, 90, 240, 130, 220],            ['data3', 300, 200, 160, 400, 250, 250],            ['data4', 200, 130, 90, 240, 130, 220],            ['data5', 130, 120, 150, 140, 160, 150],            ['data6', 90, 70, 20, 50, 60, 120],        ],        type: 'bar',        types: {            data3: 'spline',            data4: 'line',            data6: 'area',        },        groups: [            ['data1','data2']        ]    }});

 

  

TauCharts 是最灵活的 JavaScript 图表库之一。它是基于 D3 创建的，是一个以数据为中心的 JavaScript 图表库，可以改进数据可视化的效果。

TauCharts 十分灵活，访问其 API 也十分轻松。TauCharts 为用户提供了无缝映射和可视化的数据，使用 TauCharts 能够设计出十分美观的数据界面。同时，TauCharts 也和易于学习。

通过 npm 安装 TauCharts：

npm install taucharts 

TauCharts 绘制水平线的代码示例： 

var defData = [        {"team": "d", "cycleTime": 1, "effort": 1, "count": 1, "priority": "low"}, {            "team": "d",            "cycleTime": 2,            "effort": 2,            "count": 5,            "priority": "low"        }, {"team": "d", "cycleTime": 3, "effort": 3, "count": 8, "priority": "medium"}, {            "team": "d",            "cycleTime": 4,            "effort": 4,            "count": 3,            "priority": "high"        }, {"team": "l", "cycleTime": 2, "effort": 1, "count": 1, "priority": "low"}, {            "team": "l",            "cycleTime": 3,            "effort": 2,            "count": 5,            "priority": "low"        }, {"team": "l", "cycleTime": 4, "effort": 3, "count": 8, "priority": "medium"}, {            "team": "l",            "cycleTime": 5,            "effort": 4,            "count": 3,            "priority": "high"        },        {"team": "k", "cycleTime": 2, "effort": 4, "count": 1, "priority": "low"}, {            "team": "k",            "cycleTime": 3,            "effort": 5,            "count": 5,            "priority": "low"        }, {"team": "k", "cycleTime": 4, "effort": 6, "count": 8, "priority": "medium"}, {            "team": "k",            "cycleTime": 5,            "effort": 8,            "count": 3,            "priority": "high"        }];var chart = new tauCharts.Chart({            data: defData,            type: 'horizontalBar',                       x: 'effort',            y: 'team',            color:'priority'        });chart.renderTo('#bar');

 

 

ReCharts 是一个使用 React 构建的，基于 D3 的图表库。

使用 ReCharts，用户可以在 React Web 应用程序中无缝地编写图表。

Recharts 非常轻巧，并使用 SVG 元素来创建很奇特的图表。

使用 npm 安装 Recharts：

npm install recharts 

Recharts 没有冗长的文档，它很直接。当你遇到困难时，使用 Recharts 可以很容易找到解决方案。

Recharts 创建自定义内容树图的代码示例：

const {Treemap} = Recharts;const data = [          {            name: 'axis',            children: [              { name: 'Axes', size: 1302 },              { name: 'Axis', size: 24593 },              { name: 'AxisGridLine', size: 652 },              { name: 'AxisLabel', size: 636 },              { name: 'CartesianAxes', size: 6703 },            ],          },          {            name: 'controls',            children: [              { name: 'AnchorControl', size: 2138 },              { name: 'ClickControl', size: 3824 },              { name: 'Control', size: 1353 },              { name: 'ControlList', size: 4665 },              { name: 'DragControl', size: 2649 },              { name: 'ExpandControl', size: 2832 },              { name: 'HoverControl', size: 4896 },              { name: 'IControl', size: 763 },              { name: 'PanZoomControl', size: 5222 },              { name: 'SelectionControl', size: 7862 },              { name: 'TooltipControl', size: 8435 },            ],          },          {            name: 'data',            children: [              { name: 'Data', size: 20544 },              { name: 'DataList', size: 19788 },              { name: 'DataSprite', size: 10349 },              { name: 'EdgeSprite', size: 3301 },              { name: 'NodeSprite', size: 19382 },              {                name: 'render',                children: [                  { name: 'ArrowType', size: 698 },                  { name: 'EdgeRenderer', size: 5569 },                  { name: 'IRenderer', size: 353 },                  { name: 'ShapeRenderer', size: 2247 },                ],              },              { name: 'ScaleBinding', size: 11275 },              { name: 'Tree', size: 7147 },              { name: 'TreeBuilder', size: 9930 },            ],          },              {                name: 'layout',                children: [                  { name: 'AxisLayout', size: 6725 },                  { name: 'BundledEdgeRouter', size: 3727 },                  { name: 'CircleLayout', size: 9317 },                  { name: 'CirclePackingLayout', size: 12003 },                  { name: 'DendrogramLayout', size: 4853 },                  { name: 'ForceDirectedLayout', size: 8411 },                  { name: 'IcicleTreeLayout', size: 4864 },                  { name: 'IndentedTreeLayout', size: 3174 },                  { name: 'Layout', size: 7881 },                  { name: 'NodeLinkTreeLayout', size: 12870 },                  { name: 'PieLayout', size: 2728 },                  { name: 'RadialTreeLayout', size: 12348 },                  { name: 'RandomLayout', size: 870 },                  { name: 'StackedAreaLayout', size: 9121 },                  { name: 'TreeMapLayout', size: 9191 },                ],              },              { name: 'Operator', size: 2490 },              { name: 'OperatorList', size: 5248 },              { name: 'OperatorSequence', size: 4190 },              { name: 'OperatorSwitch', size: 2581 },              { name: 'SortOperator', size: 2023 },            ],          }        ];const COLORS = ['#8889DD', '#9597E4', '#8DC77B', '#A5D297', '#E2CF45', '#F8C12D'];const CustomizedContent = React.createClass({  render() {    const { root, depth, x, y, width, height, index, payload, colors, rank, name } = this.props;    return (      
    
             
             {          depth === 1 ?          
     
                  {name}                    : null        }        {          depth === 1 ?          
      
                   {index + 1}                    : null        }      
      
     
        );  }});const SimpleTreemap = React.createClass({    render () {      return (        
    
     }      />    );  }})ReactDOM.render(  
     ,  document.getElementById('container'));
    

 

 

目前，jQuery 已经成为 Web 开发人员非常重要的工具。有了 Flot.js，前端设计也变得更加容易。

Flot.js 是 JavaScript 库中较为古老的图表库之一。尽管如此，Flot.js 也不会因为绘制折线图、饼图、条形图、面积图、甚至堆叠图表而降低其性能。

Flot.js 有一个很完善的文档。当用户遇到困难时，可以很容易地找到解决办法。Flot.js 也支持旧版本的浏览器。

可以选择不使用 npm 来安装 Flot.js，而是在 HTML5 中包含 jQuery 和 JavaScript 文件。

Flot.js 的基本用法代码示例： 

$(function () {    var d1 = [];    for (var i = 0; i < 14; i += 0.5)        d1.push([i, Math.sin(i)]);     var d2 = [[0, 3], [4, 8], [8, 5], [9, 13]];     // a null signifies separate line segments    var d3 = [[0, 12], [7, 12], null, [7, 2.5], [12, 2.5]];        $.plot($("#placeholder"), [ d1, d2, d3 ]);});

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总结

以上介绍的 JavaScript 库都是高质量的图表库。但是在学习这些库的过程中，可能会因为学习曲线陡峭或是缺乏学习资料而遇到困难，一种很好的方案是将这些库结合起来使用。最后也欢迎大家补充更多的 JavaScript 图表库。

参考文章：https://dzone.com/articles/top-9-javascript-charting-libraries

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