蚂蚁金服开源|可视化图形语法 G2 3.2:迭变

简介: 小蚂蚁说: G2 是蚂蚁金服数据可视化解决方案 AntV 的一员。去年11月,蚂蚁金服正式对外开源了数据库驱动的高交互可视化图形语法G2。(想了解相关背景的同学可以点击链接阅读)今天,G2 发布了 3.2 版本。

小蚂蚁说:

G2 是蚂蚁金服数据可视化解决方案 AntV 的一员。去年11月,蚂蚁金服正式对外开源了数据库驱动的高交互可视化图形语法G2。(想了解相关背景的同学可以点击链接阅读)今天,G2 发布了 3.2 版本。这个版本针对最常用的图表使用场景,新增了多种辅助元素 guide,升级和扩展了图例 legend,给大家带来更丰富完备的视觉认知体系,同时优化了坐标轴 Axis、提示信息 Tooltip 的视觉细节,还带来了呼声很高的 chart 级别主题支持,持续对图表的体验进行优化升级。

今天我们就来看看新版本具体升级了哪些地方,文末有AntV链接全家桶,欢迎大家查阅、试用和共建!


更加丰富完备的视觉认知体系

「让人们在数据世界里获得视觉能力」是 AntV 始终坚持的梦想,G2 开发进入 3.x 以来,我们一直致力于通过探索数据、图形、解释信息三者之间的结合方式,丰富和优化数据可视化认知体系。

1.充分利用接近性原则的尾部跟随图例

格式塔原理的接近性原则(https://en.wikipedia.org/wiki/Principles_of_grouping)告诉我们,在视觉体系中,元素之间的相对距离会影响对我们对群组关系的认知:通常相互靠近的元素更有可能是一组的,距离较远则相反。

根据这个原则,我们针对折线图和面积图的使用场景设计了 tail-legend: 通过 legend 配置项,图例自动跟随在折线的尾部,使折线和对应图例通过临近的空间的关系自然组织在一起,增强了图形和解释信息之间的视觉联系。

蚂蚁金服开源|可视化图形语法 G2 3.2:迭变

tail-legend 应用于折线图中的场景。

在线链接(https://antv.alipay.com/zh-cn/g2/3.x/demo/other/tail-legend.html)

2.打破图形色彩固有边界

在可视化体系中,图形是天然的色彩单位,除此之外,我们也在探索其他以数据为驱动的色彩方案。G2 3.2提供了基于数据空间的色彩组合方式 — guide().regionFilter,它允许以数据空间区域为标准进行色彩渲染,这意味着通过 regionFilter,一个图形可以渲染为不同的分段颜色,同一数据空间内的不同的图形也可以渲染为同一种颜色,丰富了 G2 的图表色彩语义和认知空间。

蚂蚁金服开源|可视化图形语法 G2 3.2:迭变

使用 regionFilter 复现数据可视化先驱者 William Playfair 经典案例。

在线链接(https://antv.alipay.com/zh-cn/g2/3.x/demo/other/regionFilter-guide2.html)

蚂蚁金服开源|可视化图形语法 G2 3.2:迭变

regionFilter 应用于面积图。

在线链接(https://antv.alipay.com/zh-cn/g2/3.x/demo/other/regionFilter-guide1.html)

3.数据标注的点线面

G2 3.2 新增了支持特殊数据标注的 guide 类型,帮助用户注意及理解图表中具有某种特殊含义的数据,如“峰值”、“谷值”、“异常数据”等。根据需要进行标注的数据特点,我们将之理解为三种类型:独立数据(点)、序列数据(线)、集群数据(面),这三种类型同时也暗合可视化图形映射的基本规则。目前独立数据点和序列数据点的标注已经可用,集群数据标注也将在 G2 3.3 与大家见面。

蚂蚁金服开源|可视化图形语法 G2 3.2:迭变

guide.dataMarker(点) | guide.dataRegion(线) 在折线图中的使用。

在线链接(https://antv.alipay.com/zh-cn/g2/3.x/demo/other/dataMarker_dataRegion.html)

更灵活的组件配置

在增进视觉认知的新特性之外,一些组件的使用边界也悄悄进行了拓展,组件使用变得更加灵活,比如:

  • 图例的定位从“上下左右”四角定位拓展到了12个
  • 文档链接(https://antv.alipay.com/zh-cn/g2/3.x/demo/other/legend-position.html)
蚂蚁金服开源|可视化图形语法 G2 3.2:迭变

  • 坐标轴样式支持区分连续和分类数据,使用混合图表时,共用一个轴和栅格不会造成误解
蚂蚁金服开源|可视化图形语法 G2 3.2:迭变

之所以说这些拓展是"悄悄"发生的,是因为我们做好了向上兼容,保证了 G2 性能和表现的稳定性,而只需要根据文档开启相应配置项,就可以体验新的组件特性了。

支持 chart 级别主题,久等了

主题对 G2 而言,就是许多配置项的集合。以往修改主题必须要全局修改,牵一发动全身。3.2 在保留全局主题切换的同时,新增了自定义主题的接口,并且支持 chart 级别的主题切换。同一个应用中也能同时存在不同主题的图表了。

蚂蚁金服开源|可视化图形语法 G2 3.2:迭变

蚂蚁金服开源|可视化图形语法 G2 3.2:迭变

试用 3.2 & 致谢

3.2 已经发布为 @antv/g2 包的最新版本(latest,3.2.4),可以通过以下途径尝鲜:

  • 通过 npm 安装: npm install @antv/g2 --save
  • 使用 CDN 链接:https://gw.alipayobjects.com/os/antv/pkg/_antv.g2-3.2.4/dist/g2.min.js

欢迎试用、加 star / 提 issue / 提 pull request。也借此机会感谢对 3.2 版本鼎力支持的社区小伙伴们(排名不分先后):

  • https://github.com/aa1011372655
  • https://github.com/guisturdy
  • https://github.com/janjakubnanista

招聘福利

G2 是蚂蚁金服体验技术部 AntV 团队的重要产品之一。感兴趣的小伙伴们欢迎通过以下各种途径关注和联系我们,欢迎投递简历!

  • 官网https://antv.alipay.com
  • 邮件 antv@antfin.com
  • github:https://github.com/antvis
  • 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/aiux-antv
  • 微博 https://weibo.com/antv2017

github共建

AntV 是蚂蚁金服全新一代数据可视化解决方案,她的主要子产品如下,欢迎关注、欢迎一起共建!

  • G2 是统计数据的高交互可视化图形语法:
  • https://github.com/antvis/g2
  • F2 是专为移动端定制的一套开箱即用的可视化解决方案:
  • https://github.com/antvis/f2
  • G6 主攻关系型数据的可视化分析和编辑展现:
  • https://github.com/antvis/g6
目录
相关文章
|
数据可视化 JavaScript 前端开发
[Python可视化]一种极具特色(但是并没有什么用)的GIS专题图可视化方法
[Python可视化]一种极具特色(但是并没有什么用)的GIS专题图可视化方法
95 0
|
3月前
|
数据可视化 大数据 定位技术
GIS:开源webgl大数据地图类库整理
GIS:开源webgl大数据地图类库整理
122 0
|
1月前
|
数据可视化 小程序 Cloud Native
DIY可视化业界领先的可视化快速生成FinClip小程序源码
DIY可视化业界领先的可视化快速生成FinClip小程序源码
36 0
|
3月前
|
C# 数据可视化 开发者
WPF开发者福音:深度解析OxyPlot与LiveCharts图表库,轻松实现数据可视化不再是难题!
【8月更文挑战第31天】在WPF应用中,数据可视化对提升用户体验至关重要。本文介绍并演示了两种流行图表库OxyPlot和LiveCharts的集成与使用方法。OxyPlot是一款适用于.NET应用的开源图表库,提供多种图表类型,易于集成。LiveCharts则以其丰富的图表类型和动画效果,特别适合实时数据展示。通过具体代码示例,本文展示了如何利用这两种图表库创建折线图和柱状图,并详细说明了安装和配置步骤。希望本文能帮助开发者在WPF应用中轻松实现高效、美观的数据可视化。
204 0
|
6月前
|
数据可视化 安全 数据挖掘
Tableau进阶--Tableau数据故事慧(20)解构Tableau的绘图逻辑
Tableau进阶--Tableau数据故事慧(20)解构Tableau的绘图逻辑
|
移动开发 数据可视化 前端开发
低代码引擎核心技术,可视化动作——OneCode技术实践
低代码平台最大的一个技术特点便是开发图形化、可视化,通过拖拉拽方式快速实现企业数字化转型中的创新应用。在实践中通过图形化技术确实在一些特定领域大幅降低了应用开发的准入门槛,使得非专业人员也可以快速的参与到企业的数字化转型中。但随着业务的深入个性化需求也进一步增多,多数的低代码平台都无法满足相关的逻辑,这时仍然需要专业的程序员通过代码的方式来扩展。 但这些业务逻辑的代码繁琐且无用,只能让程序员在做低水平的重复工作。有痛点就会有需求,一些低代码平台推出了可视化逻辑编排能力,能够很好地解决这个问题。本文将结合OneCode平台的可视化逻辑编排设计来进行分析,希望对你有帮助。
|
存储 数据可视化 算法
「图型计算架构」GraphTech生态系统-第3部分:图形可视化
「图型计算架构」GraphTech生态系统-第3部分:图形可视化
|
SQL 移动开发 编解码
如何使用 AntV S2 打造大数据表格组件?
如何使用 AntV S2 打造大数据表格组件?
1100 0
|
数据可视化 算法 BI
【中级ECharts技术】transform进行数据转换和dataZoom在项目中的使用(可视化非常的强劲)
【中级ECharts技术】transform进行数据转换和dataZoom在项目中的使用(可视化非常的强劲)
【中级ECharts技术】transform进行数据转换和dataZoom在项目中的使用(可视化非常的强劲)
|
数据可视化 JavaScript 前端开发
【视觉高级篇】27 # 如何实现简单的3D可视化图表:GitHub贡献图表的3D可视化?
【视觉高级篇】27 # 如何实现简单的3D可视化图表:GitHub贡献图表的3D可视化?
184 0
【视觉高级篇】27 # 如何实现简单的3D可视化图表:GitHub贡献图表的3D可视化?
下一篇
无影云桌面