Sélections en D3.js

Introduction aux Sélections en D3

Dans le cadre de D3.js, les sélections jouent un rôle essentiel dans l'assignation et la manipulation des éléments lors de la création d'un graphique. D3 fournit différentes méthodes qui facilitent l'ajout et le filtrage d'éléments, permettant ainsi d'associer des données spécifiques et d'apporter des modifications. Les méthodes les plus populaires dans ce contexte sont .select(), .selectAll(), et .append().

Syntaxe de Base

La structure de la sélection en D3 se résume souvent au modèle suivant :

svg.selectAll("element")  // Appel d'une méthode de sélection sur un objet
   .data("source")           // Méthodes supplémentaires sont enchaînées à la déclaration
   .join("element")
     .attr("x", d => d[0])   // L'élément "sélectionné" est désormais défini via des attributs
     .attr("y", d => d[1])
     ...

Dans cet exemple, la sélection commence par une initialisation avec .selectAll(), suivie d'une définition des éléments qui viendront peupler la structure, grâce aux méthodes enchaînées.

Exemple : Création d'un Nuage de Points

Un nuage de points est un graphique simple qui représente des données en deux dimensions. Chaque point est positionné selon des coordonnées x et y. Pour cet exemple, nous allons générer 50 points à l'aide de la méthode JavaScript Math.random().

Génération des Données

Voici comment créer notre ensemble de données :

let dataset = [];
let totalPoints = 50;
let rangeX = Math.random() * 500;
let rangeY = Math.random() * 500;

for (let i = 0; i < totalPoints; i++) {
  let newX = Math.floor(Math.random() * rangeX);
  let newY = Math.floor(Math.random() * rangeY);
  dataset.push([newX, newY]);
}

Cet ensemble de données sera utilisé pour définir notre graphique D3.

Définition du Graphique D3

Nous allons intégrer les données générées dans notre définition de graphique D3 :

svg.selectAll("circle")          // Déclaration des cercles représentant chaque point
   .data(dataset)                // Liaison de l'ensemble de données
   .join("circle")              // Cercle correspondant à chaque point
     .attr("cx", d => x(d[0])) // Définition des attributs
     .attr("cy", d => y(d[1]))
     .attr("r", d => Math.random() * 10 + 1) // Rayon aléatoire entre 1 et 10
     .attr("fill", "#f5b042")
     .attr("opacity", 0.5);

Cette dernière partie définit les attributs qui décrivent chaque point sur le graphique.

Configuration Complète du Graphique

Pour compléter notre graphique, voici le code de configuration :

const marginTop = 20;
const marginRight = 20;
const marginBottom = 30;
const marginLeft = 40;
const width = 900;
const height = 400;
const svg = d3.create('svg')
  .attr('viewBox', [0, 0, width, height])
  .attr('width', width)
  .attr('height', height)
  .attr('style', 'max-width: 100%; height: auto;');

const x = d3.scaleLinear()
  .domain([0, 500])
  .range([marginLeft, width - marginRight]);
const y = d3.scaleLinear()
  .domain([0, 500])
  .range([height - marginBottom, marginTop]);

svg.selectAll('circle')
  .data(dataset)
  .join('circle')
  .attr('cx', (d) => x(d[0]))
  .attr('cy', (d) => y(d[1]))
  .attr('r', (d) => Math.random() * 10 + 1)
  .attr('fill', '#f5b042')
  .attr('opacity', 0.5);

svg.append('g')
  .attr('transform', `translate(0,${height - marginBottom})`)
  .call(d3.axisBottom(x));

svg.append('g')
  .attr('transform', `translate(${marginLeft},0)`)
  .call(d3.axisLeft(y));

container.append(svg.node());

Cette configuration permet de générer le graphique souhaité.

Conclusion

Les sélections en D3.js permettent de lier des données à des éléments DOM, facilitant ainsi la création de graphiques dynamiques. L'utilisation de méthodes comme .selectAll(), .data(), et .join() est cruciale pour manipuler efficacement les éléments en fonction de leurs données.

Utilisation de D3.js pour des Projets Web

Pour ceux qui souhaitent construire un site Web ou lancer une startup, D3.js est un excellent choix pour représenter visuellement des données. Que ce soit pour un tableau de bord interactif, des graphiques dynamiques montrant les performances d'une entreprise ou encore une visualisation de données publiques, D3.js offre la flexibilité nécessaire pour créer des visuels captivants et informatifs. En intégrant D3 dans vos projets, vous pouvez améliorer l'expérience utilisateur en facilitant la compréhension des données complexes à travers des graphiques intuitifs.