　　说到数据可视化，我们会行到很多优秀的框架，像echarts、highcharts，这些框架很优雅，健壮，能满足我们对可视化的大部分需求，但是缺点也很明显，就是这些框架几乎是不可定制化的，当遇到特殊的需求，那就太难了。这个时候，聪明的小伙伴会转而学习一些基础的，定制化程度更高的框架，而其中最杰出的就是D3.js，由于我是专为北京地铁定制化软件，经常会用到数据可视化，废话不多说先上北京地铁路网，因为今天是入门教程，但是我不想讲svg基础知识，只讲一点基础内容饼图,大佬请绕行。

1.绘制饼图的预备知识

1.比例尺的使用
2.饼图布局的使用
3.弧生成器的使用

1.比例尺的使用

　　d3中有很多种比例尺，其中有四种经常使用，分别是scaleLinear线性比例尺，scaleOrdinal序数比例尺，scaleBand序数段比例尺，scaleTime时间比例尺。今天我们只介绍序数比例尺。

const colorList = ["#ffa39e", "#eaff8f", "#87e8de", "#ffd591", "#91d5ff", "#ffadd2", "#ffe58f"];

const color = d3.scaleOrdinal()

        .domain(colorList.map((d,i) => i))

        .range(colorList)

使用序数比例尺将索引和颜色对应，如color(1) --> "#eaff8f"

2.饼图布局的使用

d3中同样有很多种布局，布局并没有绘制的作用，他只是将原始数据转换成绘制图形所需要的数据的方法。饼图布局就是将数据转换成绘制饼图所需要的数据，如startAngle,endAngle,index,data等数据。

let pie = d3.pie().sort(null).value(d => d.number);

　　sort方法是先将传入方法的数据做排序处理，默认降序，null参数，即保留原数据局顺序。
　　value方法是选择布局要处理的数据，即按照传入对象的number属性值排序。既然布局是一个方法，那么试用起来非常简单

var pieData = pie(dataset);

　　这里pieData就是我们需要的数据

3.弧生成器的使用

　　d3中大部分图形都是通过path绘制的，弧生成器，就是将数据绘制出path的d属性。

let arc = d3.arc().innerRadius(100).outerRadius(200);

　　innerRadius为绘制弧的内径，outerRadius为绘制弧的内径，使用方式如下

arc({startAngle: 0, endAngle: 2})

　　因为我们的布局就是将数据处理成startAngle,endAngle这种形式，那么画出饼图就变得非常简单

selection.data(pieData)

     .enter()

     .append('path')

     .attr('d', (d) => arc(d))

　　这就生成了一个饼图。

2.完整的画一个饼图

1.分组

　　想做好一个d3的项目，分析必不可少，好的分组能代码更简洁优雅。饼图大致分四个部分

弧形部分
虚线部分
文字部分
中心详情部分

group.append('g').attr('class', 'pies');

group.append('g').attr('class', 'lines');

group.append('g').attr('class', 'texts');

const centersT = group.append('g').append('text').attr('x', 0).attr('y', 0).attr('text-anchor', 'middle').attr('dy', '-1.6em').attr('font-size', 30).attr('fill', 'none').attr('stroke', '#888').text('');

const centersC = group.append('g').append('text').attr('x', 0).attr('y', 0).attr('text-anchor', 'middle').attr('dy', '0em').attr('font-size', 30).attr('fill', 'none').attr('stroke', '#888').text('');

const centersB = group.append('g').append('text').attr('x', 0).attr('y', 0).attr('text-anchor', 'middle').attr('dy', '1.6em').attr('font-size', 30).attr('fill', 'none').attr('stroke', '#888').text('');

　　这里中心详情部分我为了简单就没有分组。只把三大块分了组。

2.生成数据方法

const initData = () => {

  dataset = dataset.map( d => {

    return {

      name: d.name,

      number: Math.floor(Math.random() * 1000 + 100)

    }

  })

}

3.使用merge()方法将数据更新。

　　merge()方法可以把update和enter部分的操作合一，更加方便数据更新。

let pathUpdate = group.select('.pies').selectAll('path.pie').data(pieData)

let pathEnter = pathUpdate.enter().append('path');

pathEnter.merge(pathUpdate)

     .attr('fill', (d,i) => color(i))

     .attr('class', 'pie')

     .attrTween('d', function (d) {

        return arc(d)

     })

4.绘制折线

　　因为每次数据的变化势必会影响折线的位置，这里要做一些计算

let polylineUpdate = group.select('.lines').selectAll('polyline').data(pieData);

let polylineEnter = polylineUpdate.enter().append('polyline');

polylineEnter.merge(polylineUpdate)

         .attr('fill', 'none')

         .attr('stroke', '#333')

         .attr('stroke-dasharray', '5,5')

         .attr('points', d => {

          let direction = (d.startAngle + d.endAngle < Math.PI * 2 ? 1 : -1);

          return [arc.centroid(d), arc.centroid(d)[0] * 1.6, arc.centroid(d)[1] * 1.6, (innerRadius + outerRadius) * direction, arc.centroid(d)[1] * 1.6]

         })

　　这里的arc.centroid(d)为当前扇形的中心坐标，arc.centroid(d)[0]为x坐标，arc.centroid(d)[1]为y坐标。

(d.startAngle + d.endAngle < Math.PI * 2 ? 1 : -1);

　　这段代码是判断扇形是属于左半面还是右半面。

5.加入一些动画。

　　transition(动画)能让图形更加优雅的变化。这里主要是学习一下attrTween，直接看文档我就不多说了。具体代码请移步至饼图。

　　后续将发布更多的教程。

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巴特西

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