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开源图表库Highcharts教程：如何创建交互式小提琴图

原创|使用教程|编辑：杨鹏连|2020-08-11 10:09:31.057|阅读 603 次

概述：在本文中，我们将向您展示如何使用Highcharts创建交互式小提琴图。

Highcharts是一款纯JavaScript编写的图表库，为你的Web网站、Web应用程序提供直观、交互式图表。当前支持折线、曲线、区域、区域曲线图、柱形图、条形图、饼图、散点图、角度测量图、区域排列图、区域曲线排列图、柱形排列图、极坐标图等几十种图表类型。

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在本文中，我们将向您展示如何使用Highcharts创建交互式小提琴图。
我们首先描述小提琴图。然后，我们将引导您完成代码。
下面演示2012年奥运会男和女运动员的体重以下学科：跆拳道，赛艇，铁人三项，击剑。小提琴图可以直观直观地可视化每个学科的分布形状和概率密度（运动员的体重）：

从上面的图表中，借助小提琴类型图，我们可以轻松地在同一学科的男性和女性中找到相似的模式。与其他学科相比，男女铁人三项运动员的密度，体重形状均表现出较小的变异性。男女跆拳道运动员分布广泛，有多个集群。

已经知道了图片，小提琴图是显示和比较数据集密度分布的最佳图表。

现在，该探讨代码部分了。
该代码分为两个主要部分：

处理小提琴数据。
创建图表。

处理小提琴数据

该功能（请查看GitHub链接）是小提琴情节的核心。该函数围绕内核密度估计（KDE）构建。基本上，小提琴图是KDE，其负片彼此相对显示。该函数获取数据集（在我们的情况下为运动员的体重）以及一些其他参数，然后生成密度形状和描述性统计量度：这是函数参数的描述：

function processViolin(step, precision, densityWidth, ...args) { processViolin(step, precision, densityWidth, ...args) {
  ……
  return {return {
    xiData,,
    results,,
    stat
  };};
}}

step是最小数据集单位。该步骤用于对数据集进行采样并创建KDE。

精度用于细化末端和细点处的小提琴图，此参数越小，表示您在末端和图表上的细点处获得的点越多。
densityWidth用于加宽小提琴。此参数应等于1以反映KDE值的结果。但是，出于可见性目的，您可以自由更改，densityWidth以获取更宽的可见形状。
args是一个或多个表示数据集的数组。在我们的案例中，args是四组重量级运动员，每个学科一组。

因此，您可能想知道，它在实践中如何工作？好吧，这是它的样子：

let step = 1,
   precision = 0.00000000001,
   width = 3;
 let data = processViolin(step, precision, width, rowing, taekwondo, triathlon, fencing);

让数据= processViolin（步长，精度，宽度，划船，跆拳道，铁人三项，击剑）；
请注意所返回的数据processViolin()。data是一组三个数组：

xiData是使用运动员体重数据的步长和范围生成的xAxis数据。
results包括所有小提琴图数据。
stat是具有所有描述性统计系数的数组。

一旦有了该processViolin()功能，就可以为每个系列生成小提琴数据，下一步就是渲染数据。

创建图表

图表创建非常简单。系列的类型是areasplinerange; 这种图表类型允许我们使用一个范围来获得小提琴的形状。该范围是正和负KDE值的计算结果。该选项inverted: true有助于使小提琴图垂直而不是水平：

chart: {
   type: "areasplinerange",
   inverted: true,
   animation: true
 }

为确保仅显示所需数量的类别，请确保使用以下代码限制该数量，其中最小和最大选项具有确切数量的类别范围，在我们的示例中为四个：“滚动”，“ “跆拳道”，“铁人三项”和“击剑”。

yAxis: {
   ..
   min: 0,
   max: data.results.length - 1,
   ...
 },

获得正确的小提琴形状的最后一招是摆脱标记。否则，您将在每个系列的外部行周围都带有符号：

plotOptions: {
     series: {
       marker: {
         enabled: false
       },
       ...
     },

到目前为止，小提琴排行榜看起来很棒。不过，为了更加清晰起见，我们可以添加一些描述性统计系数，例如中位数（红点），最大值（蓝点），最小值（蓝点），第一个四分位数（黑点）和第三个四分位数（黑点）：

好消息是，实现上述图表所需的所有数据已在stat数组中提供。我们要做的就是构造信息，然后使用折线图呈现它：

stat.forEach((e, i) => {
      statData.push([]);
      statData[i].push(
        { x: stat[i][0], y: i, name: "Min", marker: { fillColor: mColor } },
        {
          y: i,
          x: stat[i][1],
          name: "Q1",
          marker: { fillColor: qColor, radius: 4 }
        },
        {
          y: i,
          x: stat[i][2],
          name: "Median",
          marker: { fillColor: medianColor, radius: 5 }
        },
        {
          y: i,
          x: stat[i][3],
          name: "Q3",
          marker: { fillColor: qColor, radius: 4 }
        },
        { y: i, x: stat[i][4], name: "Max", marker: { fillColor: mColor } }
      );
    });
let statCoef = [];
    for (col = 0; col < 5; col++) { statCoef.push([]); for (line = 0; line < chartsNbr; line++) { statCoef[col].push([(x = stat[line][col]), (y = line)]); } }