构建可视化基础——使用HTML Canvas

       此文档解决以下问题:

一、<canvas>标记的简单使用,输出简单条形图


 

  Canvas是html5语言中最具创新和印象里的元素,尤其它是与数据可视化相关的。通过<canvas>标记,设计师在Web页面桩监理一块预留的任意区域,可以包含在运行时通过编程方式创建的图像。HTML5画布图形时有情调的JavaScript API提供的——大量的API目前都具有良好的跨浏览器支持,并且可以立即使用。

    使用<canvas>的第一步是:在HTML页面的<body>区域中包含该标记。只需要在其中包含3个特性:id、width和height。

    1.一个完整的一个完整的<canvas>标记列表

 

  <canvas id="chart1" width="600" height="400">
      <img src="images/altchart1.jpg" width="600" height="400">
  </canvas>

 

 

    2.初始化画布的基本步骤

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  1)创建一个变量用于保存画布对象,使用它的id进行识别。

  2)检查是否支持画布API的getContext()方法(从而得知他是否支持<canvas>标记)。

  3)如果支持,创建一个变量并在目标画布对象上应用getContext()方法。

    在实际中,代码如下:

 

<script type="text/javascript">
  function drawCanvas(){
    var theChart = document.getElementById('chart1');
    if (theChart.getContext){
      var theContext = theChart.getContext('2d');
      theContext.fillRect(50,200,100,200);
    }
  }
</script>

 

 

    3.绘制第一个矩形的完整代码。其中有基本的CSS和HTML,用于将画布居中病显示出轮廓

 

<!doctype html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Canvas Example 1</title>
<script type="text/javascript">
  function drawCanvas(){
    var theChart = document.getElementById('chart1');
    if (theChart.getContext){
      var theContext = theChart.getContext('2d');
      //fillRect(x,y,width,height)函数绘制一个填充矩形,
      //参数前两个值用于确定矩形的左上角,后两个参数提供了尺寸,所有的值均已像素为单位
        theContext.fillRect(50,200,100,200);
    }
  }
</script>
<style>
    #outerWrapper {
        width: 800px;    
        margin: 1em auto;
    }
    canvas {
        border: 1px solid #000;    
    }
</style>
</head>

<body onLoad="drawCanvas();">
<div id="outerWrapper">
  <canvas id="chart1" width="600" height="400">
      <img src="images/altchart1.jpg" width="600" height="400">
  </canvas>
</div>
</body>
</html>

 

 

    4.运行结果

 

注意:

画布AP相当强大,可以通过编程的方式执行许多不同的绘图操作。下面是所有操作的列表的一部分:

  • 矩形,实体的和空心的
  • 任意尺寸的点
  • 连接的直线
  • 弧形
  • 圆形和椭圆,实体的和空心的
  • 使用了指定字体、大小和颜色的文本
  • 导入图片
  • 完整的颜色控制,包括阿尔法透明处理
  • 任意颜色组合的渐变,线性的或放射性的
  • 任意对象或文本的阴影
  • 任意对象的模式,在指定方向进行重复

基于<canvas>标记输出的图标插件:

  • CahrJS
  • RGraph
  • FusionCharts
  • Flot

 

 

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转载自www.cnblogs.com/yankyblogs/p/11141834.html