G2 DT时代的图形语法正式发布

G2有一个高大上的名字叫做：The Grammar Of Graphics——图形语法。它是一个强大的语义化图表生成工具，它提供了一整套图形语法，可以让用户通过简单的语法搭建出无数种图表，并且集成了大量的统计工具，支持多种坐标系绘制，可以让用户自由定制图表，是为大数据时代而准备的强大可视化工具。

官方地址：(https://g2.alipay.com/)

试用G2

G2和传统的图表系统（HighCharts，ACharts等）不同，G2是一个基于统计分析的语义化数据可视化系统。它真正做到了让数据驱动图形，让你在使用它时候不用关心绘图细节，只需要知道你想通过它怎么展示你关心的数据。是蚂蚁金服推出的可视分析解决方案。

你手上可能有数据，但是不知道如何展示，不知道如何使用可视化的方法来分析数据。现在有了G2一切都可以解决了！

下面让我们看看它的威力，它的便捷程度简直是丧心病狂：

为了能演示它的威力，我们特别做了这个试用页面，请大家打开这个页面http://antvis.github.io/exec.html，按照下面的gif演示过程试用下G2，任何一个人都可以使用它完成利用图形的力量分析处理数据的过程。

介绍数据

首先我们已经给你们准备好了一份测试数据(R语言中常用的钻石数据)，当然你也可以使用你自己的测试数据（载入方法和数据格式后面说）。这份数据是一份钻石数据，大约有1000颗钻石，每颗钻石都是一行数据，每行数据都有关于这颗钻石的参数比如4C参数(carat, cut, color, clarity), 外形参数(depth, width, x, y, z), 价格参数(price)。如图：

最初的需求

让我们先来一个最简单的需求，对于钻石大家肯定最关心的就是钻石的大小和其价格之间的关系。请跟着我们边打下面这行代码边默念接着的这句话:显示一个图表，使用点来表示每行数据，其中把carat(克拉)映射到位置信息(position)中的x轴，把price（价格）映射到位置信息(position)中的y轴。点击执行。哈！ 我们称这个概念叫做映射，它可以帮助你把数据中你关心的字段映射到图形空间。

chart.point().position('carat*price');

分面

但是刚才那个图中虽然展示了四维的信息，但是各个维度都叠加在一起，不利于观察，这个时候我们就可以使用一些特别的技巧了，其中一个技巧叫分面。它可以将原来的一个图形按照某种分类规则阵列成一个矩阵，或者一个圆环等。这样可以单独观察某种条件下的图形并形成对比。水平方向按照cut阵列，垂直方向按照clarity阵列。

chart.point().position('carat*price').color('cut').shape('clarity');
chart.facet(['cut', 'clarity']);

下面这两个分别是仅仅水平阵列，仅仅垂直阵列。

chart.point().position('carat*price').color('cut').shape('clarity');
chart.facet(['cut']);

chart.point().position('carat*price').color('cut').shape('clarity');
chart.facet([, 'clarity']);

更换demo的数据

这个章节的内容不属于G2，仅仅是教大家怎么更换训练页中的测试数据。这个页面可以训练你使用G2。拿自己关心的数据进行测试才是开心的哈！

数据格式： G2假定的数据格式只有一种，就是一个数组，其中每个对象（简单对象）是一行数据，对象中的字段名就是列名，值就是当前行中对应列的值。下面是一份tokyo，newYork，berlin各个城市间不同月份气温的数据。

[
    {"month":0,"tem":7,"city":"tokyo"},
    {"month":1,"tem":6.9,"city":"tokyo"},
    {"month":2,"tem":9.5,"city":"tokyo"},
    {"month":3,"tem":14.5,"city":"tokyo"},
    {"month":4,"tem":18.2,"city":"tokyo"},
    {"month":5,"tem":21.5,"city":"tokyo"},
    {"month":6,"tem":25.2,"city":"tokyo"},
    {"month":7,"tem":26.5,"city":"tokyo"},
    {"month":8,"tem":23.3,"city":"tokyo"},
    {"month":9,"tem":18.3,"city":"tokyo"},
    {"month":10,"tem":13.9,"city":"tokyo"},
    {"month":11,"tem":9.6,"city":"tokyo"},
    {"month":0,"tem":-0.2,"city":"newYork"},
    {"month":1,"tem":0.8,"city":"newYork"},
    {"month":2,"tem":5.7,"city":"newYork"},
    {"month":3,"tem":11.3,"city":"newYork"},
    {"month":4,"tem":17,"city":"newYork"},
    {"month":5,"tem":22,"city":"newYork"},
    {"month":6,"tem":24.8,"city":"newYork"},
    {"month":7,"tem":24.1,"city":"newYork"},
    {"month":8,"tem":20.1,"city":"newYork"},
    {"month":9,"tem":14.1,"city":"newYork"},
    {"month":10,"tem":8.6,"city":"newYork"},
    {"month":11,"tem":2.5,"city":"newYork"},
    {"month":0,"tem":-0.9,"city":"berlin"},
    {"month":1,"tem":0.6,"city":"berlin"},
    {"month":2,"tem":3.5,"city":"berlin"},
    {"month":3,"tem":8.4,"city":"berlin"},
    {"month":4,"tem":13.5,"city":"berlin"},
    {"month":5,"tem":17,"city":"berlin"},
    {"month":6,"tem":18.6,"city":"berlin"},
    {"month":7,"tem":17.9,"city":"berlin"},
    {"month":8,"tem":14.3,"city":"berlin"},
    {"month":9,"tem":9,"city":"berlin"},
    {"month":10,"tem":3.9,"city":"berlin"},
    {"month":11,"tem":1,"city":"berlin"}
  ]

只要是这种类型的数据，G2都是可以接受的。

你只需要将这份数据拷入，训练页面中的数据框中，点载入按钮即可。如下图操作

超越点图

细心的读者可能发现，我们一直演示的都是点图。那我们能不能画其他图形呢？答案是肯定的。下面就使用刚刚载入的温度数据画线图。这句话是将月份映射为x，温度映射为y，不同city城市用不同的颜色，使用线来表示根据颜色分组出的数据。见下图：

chart.line().position('month*tem').color('city');

这个时候你可能觉得下面显示的数字而不是一，二，三等中文数字，不符合视觉阅读习惯。你可以更改数据列的定义方式。

chart.col('month',{ // 定义列，指定月份对应的中文
    type: 'cat',
    values: ['一月','二月','三月','四月','五月','六月','七月','八月','九月','十月','十一月','十二月']
  });
chart.line().position('month*tem').color('city');

这样x显示的就是中文了。如图：

坐标系变换

除了上面的特性，还有一个很有意思的特性就是修改图形所在的坐标系。我们可以轻易的将一个图从二维直角空间转换为极坐标空间。见下图

chart.coord('polar');
chart.col('month',{ // 定义列，指定月份对应的中文
    type: 'cat',
    values: ['一月','二月','三月','四月','五月','六月','七月','八月','九月','十月','十一月','十二月']
  });
chart.area().position('month*tem').color('city');

统计

G2还可以帮你做统计。可视化就是利用图形的力量对数据做处理进而分析。可视化和统计密不可分的。下面就是一个做统计的例子，更多例子欢迎这里观看文档。这个图意思是将cut映射为x，price映射为y，真对每种cut计算它对应的price最大值，使用区间（interval，你可以暂时理解为柱状图）来表示每个cut的最大值，为不同的cut使用不同的颜色。见下图：

chart.interval().position(Stat.summary.max('cut*price')).color('cut');

无穷多的图表

今天介绍了很多概念，例如映射，图形种类，视觉通道，分面，统计等。我们注意到每种概念都是一个范畴，它是可以扩展的。如果我们能在理解自己的数据的基础上，善用G2的概念，你就可以组合出无穷多种图表，总有一种适合你。

如有建议，请联系我们

欢迎各位使用 : https://g2.alipay.com/

如果有好的建议，请及时联系我们（蚂蚁金服——体验技术部——数据图形组）。反馈地址https://github.com/antvis/feedback/issues/new

同时我们也发布了一套专业的数据可视化规范，欢迎查看http://antv.alipay.com/。

posted @ 2016-05-18 13:26 zaohe 阅读(1662) 评论(4) 编辑收藏举报

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