假设我有一个直方图脚本,构建960 500 svg图形。我如何使这个响应,以便调整图形的宽度和高度是动态的?

<script> 

var n = 10000, // number of trials
    m = 10,    // number of random variables
    data = [];

// Generate an Irwin-Hall distribution.
for (var i = 0; i < n; i++) {
  for (var s = 0, j = 0; j < m; j++) {
    s += Math.random();
  }
  data.push(s);
}

var histogram = d3.layout.histogram()
    (data);

var width = 960,
    height = 500;

var x = d3.scale.ordinal()
    .domain(histogram.map(function(d) { return d.x; }))
    .rangeRoundBands([0, width]);

var y = d3.scale.linear()
    .domain([0, d3.max(histogram.map(function(d) { return d.y; }))])
    .range([0, height]);

var svg = d3.select("body").append("svg")
    .attr("width", width)
    .attr("height", height);

svg.selectAll("rect")
    .data(histogram)
  .enter().append("rect")
    .attr("width", x.rangeBand())
    .attr("x", function(d) { return x(d.x); })
    .attr("y", function(d) { return height - y(d.y); })
    .attr("height", function(d) { return y(d.y); });

svg.append("line")
    .attr("x1", 0)
    .attr("x2", width)
    .attr("y1", height)
    .attr("y2", height);

</script> 

完整的直方图示例要点如下: https://gist.github.com/993912


当前回答

D3数据连接的基本原则之一是它是幂等的。换句话说,如果重复计算使用相同数据的数据连接,则呈现的输出是相同的。因此,只要你正确地渲染图表,注意你的进入,更新和退出选择-当大小发生变化时,你所要做的就是重新渲染整个图表。

还有一些其他的事情你应该做,一个是取消窗口调整大小处理程序,以抑制它。此外,这应该通过测量包含元素来实现,而不是硬编码宽度/高度。

作为替代方案,下面是使用d3fc呈现的图表,d3fc是一组正确处理数据连接的D3组件。它还有一个笛卡尔图,可以测量它所包含的元素,从而很容易创建“响应性”图表:

// create some test data
var data = d3.range(50).map(function(d) {
  return {
    x: d / 4,
    y: Math.sin(d / 4),
    z: Math.cos(d / 4) * 0.7
  };
});

var yExtent = fc.extentLinear()
  .accessors([
    function(d) { return d.y; },
    function(d) { return d.z; }
  ])
  .pad([0.4, 0.4])
  .padUnit('domain');

var xExtent = fc.extentLinear()
  .accessors([function(d) { return d.x; }]);

// create a chart
var chart = fc.chartSvgCartesian(
    d3.scaleLinear(),
    d3.scaleLinear())
  .yDomain(yExtent(data))
  .yLabel('Sine / Cosine')
  .yOrient('left')
  .xDomain(xExtent(data))
  .xLabel('Value')
  .chartLabel('Sine/Cosine Line/Area Chart');

// create a pair of series and some gridlines
var sinLine = fc.seriesSvgLine()
  .crossValue(function(d) { return d.x; })
  .mainValue(function(d) { return d.y; })
  .decorate(function(selection) {
    selection.enter()
      .style('stroke', 'purple');
  });

var cosLine = fc.seriesSvgArea()
  .crossValue(function(d) { return d.x; })
  .mainValue(function(d) { return d.z; })
  .decorate(function(selection) {
    selection.enter()
      .style('fill', 'lightgreen')
      .style('fill-opacity', 0.5);
  });

var gridlines = fc.annotationSvgGridline();

// combine using a multi-series
var multi = fc.seriesSvgMulti()
  .series([gridlines, sinLine, cosLine]);

chart.plotArea(multi);

// render
d3.select('#simple-chart')
  .datum(data)
  .call(chart);

你可以在这个代码库中看到它的作用:

https://codepen.io/ColinEberhardt/pen/dOBvOy

在这里,您可以调整窗口的大小,并验证图表是否被正确重新渲染。

请注意,作为一个充分的披露,我是d3fc的维护者之一。

其他回答

我写了一个小要点来解决这个问题。

一般的解决模式是这样的:

Breakout the script into computation and drawing functions. Ensure the drawing function draws dynamically and is driven of visualisation width and height variables (The best way to do this is to use the d3.scale api) Bind/chain the drawing to a reference element in the markup. (I used jquery for this, so imported it). Remember to remove it if it's already drawn. Get the dimensions from the referenced element using jquery. Bind/chain the draw function to the window resize function. Introduce a debounce (timeout) to this chain to ensure we only redraw after a timeout.

为了提高速度,我还添加了简化的d3.js脚本。 要点在这里:https://gist.github.com/2414111

Jquery参考回码:

$(reference).empty()
var width = $(reference).width();

防反跳代码:

var debounce = function(fn, timeout) 
{
  var timeoutID = -1;
  return function() {
     if (timeoutID > -1) {
        window.clearTimeout(timeoutID);
     }
   timeoutID = window.setTimeout(fn, timeout);
  }
};

var debounced_draw = debounce(function() {
    draw_histogram(div_name, pos_data, neg_data);
  }, 125);

 $(window).resize(debounced_draw);

享受吧!

寻找“响应式SVG”,使SVG响应式非常简单,您不必再担心大小问题。

以下是我的做法:

d3.select("div#chartId")
   .append("div")
   .classed("svg-container", true) //container class to make it responsive
   .append("svg")
   //responsive SVG needs these 2 attributes and no width and height attr
   .attr("preserveAspectRatio", "xMinYMin meet")
   .attr("viewBox", "0 0 600 400")
   //class to make it responsive
   .classed("svg-content-responsive", true); 

CSS代码:

.svg-container {
    display: inline-block;
    position: relative;
    width: 100%;
    padding-bottom: 100%; /* aspect ratio */
    vertical-align: top;
    overflow: hidden;
}
.svg-content-responsive {
    display: inline-block;
    position: absolute;
    top: 10px;
    left: 0;
}

更多信息/教程:

http://demosthenes.info/blog/744/Make-SVG-Responsive

http://soqr.fr/testsvg/embed-svg-liquid-layout-responsive-web-design.php

以防人们还在问这个问题——以下是对我有用的方法:

Enclose the iframe in a div and use css to add a padding of, say, 40% to that div (the percentage depending on the aspect ratio you want). Then set both width and height of the iframe itself to 100%. In the html doc containing the chart to be loaded in the iframe, set width to the width of the div that the svg is appended to (or to the width of the body) and set height to width * aspect ratio. Write a function that reloads the iframe content upon window resize, so as to adapt the size of the chart when people rotate their phone.

在我的网站上有一个例子: http://dirkmjk.nl/en/2016/05/embedding-d3js-charts-responsive-website

2016年12月30日更新

我上面描述的方法有一些缺点,特别是它没有考虑任何不在d3创建的svg中的标题和说明文字的高度。后来我想到了一个我认为更好的方法:

将D3图表的宽度设置为它所附的div的宽度,并使用纵横比来相应地设置它的高度; 使用HTML5的postMessage将嵌入页面的高度和url发送到父页面; 在父页面上,使用url识别相应的iframe(如果页面上有多个iframe,则很有用),并将其高度更新为嵌入页面的高度。

例子在我的网站上:http://dirkmjk.nl/en/2016/12/embedding-d3js-charts-responsive-website-better-solution

我会避免像瘟疫一样调整大小/标记的解决方案,因为它们效率很低,并且会在你的应用程序中引起问题(例如,工具提示重新计算它应该出现在窗口调整大小上的位置,然后一会儿你的图表也会调整大小,页面重新布局,现在你的工具提示又错了)。

你可以在一些旧的浏览器中模拟这种行为,比如IE11,使用<canvas>元素来维护它的方面。

给定960x540,这是16:9的一个方面

<div style="position: relative">
  <canvas width="16" height="9" style="width: 100%"></canvas>
  <svg viewBox="0 0 960 540" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" style="position: absolute; top: 0; right: 0; bottom: 0; left: 0; -webkit-tap-highlight-color: transparent;">
  </svg>
</div>

D3数据连接的基本原则之一是它是幂等的。换句话说,如果重复计算使用相同数据的数据连接,则呈现的输出是相同的。因此,只要你正确地渲染图表,注意你的进入,更新和退出选择-当大小发生变化时,你所要做的就是重新渲染整个图表。

还有一些其他的事情你应该做,一个是取消窗口调整大小处理程序,以抑制它。此外,这应该通过测量包含元素来实现,而不是硬编码宽度/高度。

作为替代方案,下面是使用d3fc呈现的图表,d3fc是一组正确处理数据连接的D3组件。它还有一个笛卡尔图,可以测量它所包含的元素,从而很容易创建“响应性”图表:

// create some test data
var data = d3.range(50).map(function(d) {
  return {
    x: d / 4,
    y: Math.sin(d / 4),
    z: Math.cos(d / 4) * 0.7
  };
});

var yExtent = fc.extentLinear()
  .accessors([
    function(d) { return d.y; },
    function(d) { return d.z; }
  ])
  .pad([0.4, 0.4])
  .padUnit('domain');

var xExtent = fc.extentLinear()
  .accessors([function(d) { return d.x; }]);

// create a chart
var chart = fc.chartSvgCartesian(
    d3.scaleLinear(),
    d3.scaleLinear())
  .yDomain(yExtent(data))
  .yLabel('Sine / Cosine')
  .yOrient('left')
  .xDomain(xExtent(data))
  .xLabel('Value')
  .chartLabel('Sine/Cosine Line/Area Chart');

// create a pair of series and some gridlines
var sinLine = fc.seriesSvgLine()
  .crossValue(function(d) { return d.x; })
  .mainValue(function(d) { return d.y; })
  .decorate(function(selection) {
    selection.enter()
      .style('stroke', 'purple');
  });

var cosLine = fc.seriesSvgArea()
  .crossValue(function(d) { return d.x; })
  .mainValue(function(d) { return d.z; })
  .decorate(function(selection) {
    selection.enter()
      .style('fill', 'lightgreen')
      .style('fill-opacity', 0.5);
  });

var gridlines = fc.annotationSvgGridline();

// combine using a multi-series
var multi = fc.seriesSvgMulti()
  .series([gridlines, sinLine, cosLine]);

chart.plotArea(multi);

// render
d3.select('#simple-chart')
  .datum(data)
  .call(chart);

你可以在这个代码库中看到它的作用:

https://codepen.io/ColinEberhardt/pen/dOBvOy

在这里,您可以调整窗口的大小,并验证图表是否被正确重新渲染。

请注意,作为一个充分的披露,我是d3fc的维护者之一。