D3.js 是数据驱动的 SVG 可视化库,需手动绑定数据与 DOM 元素,适合深度定制;通过 select、data、enter、attr 等方法构建图表,配合 scale、axis、transition 实现映射、坐标轴和动画。

用 JavaScript 实现数据可视化,D3.js 是最强大也最灵活的选择之一,但它不是“开箱即用”的图表库——它提供的是底层操作 DOM 和 SVG 的能力,需要你亲手构建图表逻辑。想快速出图,可以搭配 Chart.js 或 Plotly.js;想深度定制、做交互式信息图或动态数据流,D3.js 更合适。
理解 D3.js 的核心思想:数据驱动文档
D3 的本质是把数据和页面元素(如 、、)建立绑定关系,并根据数据变化自动更新对应元素的属性(位置、颜色、大小等)。它不预设图表类型,而是让你用 SVG + 数据 + 过渡动画组合出任意可视化形式。
- 用
d3.select()和d3.selectAll()获取/创建元素 - 用
.data()绑定数组,用.enter().append()创建新元素 - 用
.attr()、.style()、.text()设置视觉属性 - 用
d3.scaleLinear()、d3.scaleBand()等做数值到像素的映射
画一个基础柱状图(Bar Chart)的最小可行步骤
假设你有一组销售数据:[{month: "Jan", value: 24}, {month: "Feb", value: 32}, ...],目标是渲染成横向排列的矩形柱子。
- 创建 SVG 容器:
const svg = d3.select("#chart").append("svg")... - 定义比例尺:
const xScale = d3.scaleLinear().domain([0, d3.max(data, d => d.value)]).range([0, width]) - 绑定数据并生成矩形:
svg.selectAll("rect").data(data).enter().append("rect")... - 设置每个矩形的
x、y、width、height属性(注意 y 坐标需考虑 SVG 坐标系原点在左上角) - 可选:添加坐标轴用
d3.axisBottom(xScale)并插入到 SVG 中
让图表动起来:过渡与交互
D3 的过渡(.transition())天然支持平滑动画,比如数据更新时柱子高度渐变、鼠标悬停高亮、点击筛选等。
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- 悬停效果:
.on("mouseover", (event, d) => d3.select(event.target).style("fill", "orange")) - 数据更新重绘:
svg.selectAll("rect").data(newData).join("rect")...,配合.transition().duration(500) - 缩放和平移:结合
d3.zoom()监听事件,动态调整比例尺和 SVG 内容位移
实用建议:别从零造轮子,善用现代生态
纯 D3 编写完整仪表盘成本高。推荐组合使用:
- 用 D3 模块化工具(如
d3-selection、d3-scale、d3-axis)按需引入,减少体积 - 用 Observable notebooks 快速实验 D3 代码片段,实时看效果
- 复杂图表可先用 Chart.js 快速实现,再用 D3 补充定制元素(比如在 Chart.js 图表上叠加 SVG 标注)
- 学习资源优先看 Observable 上的官方示例,比文档更直观










