如何從對象d3.scale.linear使用數組獲得最大值（）域（）

Question

我有數據的外部CSV文件中列像這樣：

name, field_goal_attempts, field_goal_makes 

我想要使用線性比例尺，但在獲取我的域的最大值時遇到困難。

var yScale = d3.scale.linear() 
       .domain(0, d3.max(... 

我很困惑，：

1）我是否應該把yScale功能外或

d3.csv("filename.csv", function(data) { 

回調函數內;和

2）如何獲得field_goal_attempts列中的項目的最大值然後饋送到yScale函數。

這裏是我的代碼目前：

var yScale = d3.scale.linear() 
    .domain([0, 4000]) //d3.max(data, function(d) {return d })]) 
    .range([0, 500]); 

d3.csv("test.csv", function (data) { 
    svg.selectAll("rect") 
     .data(data) 
     .enter() 
     .append("rect") 
     .attr("fill", "blue") 
     .attr("x", magic_number) // I'm not concerned about the magic numbers at this point :) 
     .attr("y", 0) 
     .attr("width", another_magic_number) 
     .attr("height", function (d) { 
      return d.field_goal_attempts 
     }) 
     .attr("id", function (d, i) { 
      return i 
     }); 
}); 

Answer 1

你的csv文件中的數據將在你傳遞給csv函數的回調中（在你的情況下是「data」參數）。因此，您可以在csv函數之外定義yScale，但是如果您希望max取決於數據，則需要在回調中設置它。

至於找到最大值，許多在數組上工作的D3函數將接受可選的訪問器函數，以用於您的場景。因此，在計算最大，我會用：

var max = d3.max(data, function(d) { return +d.field_goal_attempts;}); 

所以，你可以把它放在一起的方式有兩種：

var yScale = d3.scale.linear().domain(0,100); 
d3.csv("test.csv", function(data){ 
    var max = d3.max(data, function(d) { return +d.field_goal_attempts;}); 
    yScale.domain([0,max]); 
    ... 
} 

或

d3.csv("test.csv", function(data){ 
    var max = d3.max(data, function(d) { return +d.field_goal_attempts;}); 
    var yScale = d3.scale.linear().domain([0,max]); 
    ... 
} 

如果你想找到這兩個最大和那麼我建議使用d3.extent（...），它也應該接受一個存取函數，並且將返回一個長度爲2的數組，其中包含最小值和最大值。

Answer 2

1）yScale可以，只要你更新功能內的域時，已經計算出的最大留d3.csv()功能之外。例如，你可以做的d3.csv()以下內：

yScale.domain([0, my_max]) 

2）來計算最大，這裏是我通常使用的方法：

//Create list containing only field_goal_attempts 
field_goal_attempts_list = data.forEach(function(d){return d.field_goal_attempts}) 

//Compute max using d3.max() function 
field_goal_attempts_max = d3.max(field_goal_attempts_list) 

這是事實，通過這種功能d3.max()會是偉大的，但據我所知它不是。首先計算列表然後計算最大值的優點是，如果要計算最小值，平均值或其他值，則可以減少計算量。