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译者注
上一节我们探讨了 D3.js 的适用场景——需要高度定制化、可以尽情释放想象力的复杂图表。这一节我们再跟随作者的视角，看看 D3.js 的工作原理究竟是怎样的。

1.1.3 D3.js 的工作原理

您可能已经体验过 D3 并且发现它不太容易上手。这也许是因为您把它当成了一款普通的绘图工具库。以本书第 2 章和第 3 章即将重点介绍的柱状图为例，D3 并没有提供现成的单一函数来创建柱状图；相反，它提供了一个用于将 <svg> 容器追加到 DOM（Document Object Model，即文档对象模型）中的函数，以及一组专为每个数据点添加一个 <rect> 元素的函数。然后利用提供的比例尺工具，计算出构成柱状图的各矩形的长度并将其赋给对应的 height 属性。最后再调用另一组函数，将 x 轴和 y 轴添加到柱状图中。

正如图 1.6 所示，整个绘制过程比专用的图表工具库（如 Highcharts）要复杂得多；但把数据和图形放到明面上来处理也恰好是 D3 的优势所在。尽管其他图表库可以很方便地快速绘制线形图和饼图，可一旦想要的可视化效果超出了传统图表的能力边界，或者需要定制开发一些交互逻辑的时候，依靠这些工具库就有些捉襟见肘了。而此时的 D3 则会一枝独秀——它能构建出任何您可以想象出的、基于数据驱动的图形和交互效果来。

图 1.6 使用 Highcharts 和 D3.js 生成柱状图的代码量对比。前者更简短，而 D3.js 更加灵活

如图 1.7 所示，这是一张关于如何利用 D3 实现数据可视化效果的通用版思维导图。先是从数据集入手（通常是一个 CSV 或 JSON 格式的数据文件），并利用 d3-fetch 模块将该数据集加载到项目中。通常需要对数据做一些格式化处理，例如数值和日期格式的校验与统一。此外，可能还会考察该数据集的主要统计学特征，例如提前了解其最大值、最小值以备后用。紧接着就是结合本书即将介绍的各类 D3 函数，开始构建想要的可视化效果。最后，通过监听鼠标事件来添加用户交互逻辑，例如让用户自行筛选数据或放大图表。

图 1.7 如何使用 D3.js 进行数据可视化

Elijah Meeks 访谈记录

Elijah Meeks 是 Noteable 公司的联合创始人兼首席创新官（Chief Innovation Officer，即 CIO），同时也是《D3.js 实战》第一版的作者。

问：您能告诉我们一些您的背景信息，聊聊您是怎样进入数据可视化领域的吗?

Elijah Meeks：我曾先后在苹果公司、奈飞（Netflix）公司、数据可视化协会（Data Visualization Society）、斯坦福大学以及合伙创办的 Noteable 公司中从事了近 15 年的数据可视化工作。我以一种不太传统的方式进入的数据可视化领域——起初是通过地理信息系统（Geographic Information System，即 GIS）来支撑我在中国早期国家形成方面的博士课题研究。之后才开始接触网络可视化相关的问题，最终才画起了柱状图和折线图。

问：您是如何发现 D3 的，是什么激励您进一步学习这个工具库?

Elijah Meeks：在我职业生涯的早期阶段，我利用 Flash 和 ActionScript3 创建了一些交互式的数据可视化应用。当 Flash 逐渐式微，我便开始探索 Protovis 作为替代方案，不过它很快就被 D3 取代了。我越深入了解 D3，就越深刻理解数据可视化。更重要的是，借助 D3 来实现数据可视化可以帮助我更好地学习数据结构、数据分析和机器学习方面的知识。

问：在 D3 相关资源还不多的时候，您就成功编写了前两版的《D3.js in Action》实战类书籍。这个项目是如何诞生的？

Elijah Meeks：我永远感谢 Manning 出版社给予我编写这些书籍的机会。相对于仅仅将 D3 用于项目实践而言，这项工作迫使我更全面、更深入地去理解D3。撰写 D3 相关的教学内容让我在使用和规划书籍内容方面更加得心应手。第一版内容包括如何利用 D3 来创建 HTML 的示例，几乎是将 D3 视为某种意义上的 MVC（Model-View-Controller）来进行演示的；此外也包括在手机或平板电脑上自定义触摸事件（touch events），以及定制开发自己的布局、生成工具和组件。第二版中删除了部分内容，转而增加了更多实用的知识，例如怎样将 D3 集成到 React 框架等等。

问：在过去十年里，您在数据可视化领域发挥了关键作用。从 Netflix 排名第一的数据可视化工程师、到成为 Noteable 公司的首席创新官，在此期间，您见证了这个行业所经历的重大变革。您是如何看待数据可视化经历的这些演变？未来的数据可视化又将何去何从?

Elijah Meeks：我坚信任何文化都有其特定的时代烙印，数据可视化的相关实践也不例外。我们从计算机最初提供的简单图表的配置选项开始（例如 Excel 图表），利用它们来实现表格数据的可视化；等到 D3 出现以后，社区的主要精力更多集中在探索图形相关的语法，以及如何通过代码来实现日益复杂的动态图表。如今我们已经到达一个新的阶段，在这个特定阶段中，各行各业都能看到大量的数据可视化案例（无论是商业智能、新闻报刊业、抑或是数据科学，比比皆是）；对于这些可视化作品的期望，各领域早年间看起来非常明显的界限也在慢慢消融，并逐渐趋于一致——不再专注于新奇的图表，而是聚焦更多具有整合意义的可视化解决方案，让拥有不同技能与期望的不同角色，共同参与到同一个基于数据驱动的可视化产品研发中来。