介绍
vega-scale 是一个 JavaScript 库，用于在 Vega 和其他基于 D3 的可视化工具中创建比例尺。它具有可扩展性，支持各种比例尺类型和自定义转换器，并基于 d3-scale 构建。
在这篇文章中，我们将深入介绍如何使用 vega-scale 来创建各种类型的比例尺以及如何自定义比例尺。
安装
在使用 vega-scale 之前，需要使用 npm 进行安装。跳转到你的项目目录下，运行以下命令：
npm install vega-scale
比例尺类型
vega-scale 支持以下比例尺类型：
- 线性比例尺（Linear scales）
- 指数比例尺（Exponential scales）
- 对数比例尺（Logarithmic scales）
- 幂比例尺（Power scales）
- 序数比例尺（Ordinal scales）
- 分类比例尺（Categorical scales）
- 时间比例尺（Temporal scales）
我们将一个一个介绍如何创建这些比例尺类型。
线性比例尺
线性比例尺是一种将连续的输入域映射到连续的输出范围的比例尺。以下示例展示如何创建一个线性比例尺：
import { scaleLinear } from 'vega-scale';
const x = scaleLinear()
.domain([0, 1])
.range([0, 100]);
x(0.5); // 50在这个例子中，我们创建了一个线性比例尺 x，其输入域 domain 是 [0, 1]，输出范围 range 是 [0, 100]，并将 0.5 作为输入值传递给比例尺，得到了 50 作为输出值。
指数比例尺
指数比例尺是一种在输入域和输出范围之间进行指数变换的比例尺。以下示例展示如何创建一个指数比例尺：
import { scalePow } from 'vega-scale';
const x = scalePow()
.exponent(2)
.domain([0, 1])
.range([0, 100]);
x(0.5); // 25在这个例子中，我们创建了一个指数比例尺 x，其指数 exponent 是 2，输入域 domain 是 [0, 1]，输出范围 range 是 [0, 100]，并将 0.5 作为输入值传递给比例尺，得到了 25 作为输出值。
对数比例尺
对数比例尺是一种在输入域和输出范围之间进行对数变换的比例尺。以下示例展示如何创建一个对数比例尺：
import { scaleLog } from 'vega-scale';
const x = scaleLog()
.domain([1, 100])
.range([0, 100]);
x(10); // 23.02585092994046在这个例子中，我们创建了一个对数比例尺 x，其输入域 domain 是 [1, 100]，输出范围 range 是 [0, 100]，并将 10 作为输入值传递给比例尺，得到了 23.02585092994046 作为输出值。
幂比例尺
幂比例尺是一种在输入域和输出范围之间进行幂变换的比例尺。以下示例展示如何创建一个幂比例尺：
import { scalePow } from 'vega-scale';
const x = scalePow()
.exponent(0.5)
.domain([1, 100])
.range([0, 100]);
x(10); // 31.622776601683793在这个例子中，我们创建了一个幂比例尺 x，其幂 exponent 是 0.5，输入域 domain 是 [1, 100]，输出范围 range 是 [0, 100]，并将 10 作为输入值传递给比例尺，得到了 31.622776601683793 作为输出值。
序数比例尺
序数比例尺是一种将离散的输入值映射到离散的输出值的比例尺。以下示例展示如何创建一个序数比例尺：
import { scaleOrdinal } from 'vega-scale';
const x = scaleOrdinal()
.domain(['red', 'green', 'blue'])
.range([0, 50, 100]);
x('green'); // 50在这个例子中，我们创建了一个序数比例尺 x，其输入域 domain 是 ['red', 'green', 'blue']，输出范围 range 是 [0, 50, 100]，并将 'green' 作为输入值传递给比例尺，得到了 50 作为输出值。
分类比例尺
分类比例尺是一种将离散的输入值映射到连续的输出范围的比例尺。以下示例展示如何创建一个分类比例尺：
import { scaleBand } from 'vega-scale';
const x = scaleBand()
.domain(['red', 'green', 'blue'])
.range([0, 100])
.padding(0.1);
x('green'); // 34.99999999999999在这个例子中，我们创建了一个分类比例尺 x，其输入域 domain 是 ['red', 'green', 'blue']，输出范围 range 是 [0, 100]，并设置了内部填充 padding 是 0.1，后面会详细介绍这个参数，将 'green' 作为输入值传递给比例尺，得到了 34.99999999999999 作为输出值。
时间比例尺
时间比例尺是一种将时间域映射到连续的输出范围的比例尺。以下示例展示如何创建一个时间比例尺：
import { scaleTime } from 'vega-scale';
const x = scaleTime()
.domain([new Date('2021-01-01'), new Date('2021-12-31')])
.range([0, 100]);
x(new Date('2021-06-01')); // 49.18032786885246在这个例子中，我们创建了一个时间比例尺 x，其输入域 domain 是 new Date('2021-01-01') 和 new Date('2021-12-31')，输出范围 range 是 [0, 100]，并将 new Date('2021-06-01') 作为输入值传递给比例尺，得到了 49.18032786885246 作为输出值。
自定义比例尺
除了提供基本比例尺类型外，vega-scale 还支持自定义比例尺类型。以下示例展示如何创建一个自定义比例尺，其中输入域是颜色名称，输出范围是颜色值：
-- -------------------- ---- ------- ------ - ----------- - ---- ------------- ----- ------ - - ---- ---------- ------ ---------- ----- --------- -- ----- - - ------------- ---------------------------- ----------------------------- -------------------- ----------- -- -------
在这个例子中，我们使用了 createScale 方法创建了一个自定义比例尺 x，其输入域是颜色名称的数组 Object.keys(colors)，输出范围是颜色值的数组 Object.values(colors)，并将未知的输入值转换为白色 '#ffffff'，将 'green' 作为输入值传递给比例尺，得到了 '#00ff00' 作为输出值。
比例尺方法
在创建比例尺后，可以使用以下方法来访问和修改比例尺的属性：
domain([values])：获取、设置比例尺的输入域。如果不传入参数，则返回当前的输入域。range([values])：获取、设置比例尺的输出范围。如果不传入参数，则返回当前的输出范围。invert(value)：获取比例尺输入域中与给定输出值相对应的输入值。ticks([count])：获取比例尺的近似刻度数。默认情况下，返回 10 个刻度数，可以通过count参数控制。此方法只对线性比例尺和时间比例尺有效。tickFormat([count, specifier])：获取比例尺的刻度格式。此方法只对线性比例尺和时间比例尺有效。nice([count])：将比例尺的输入域调整为更易于阅读的值。此方法只对线性比例尺和时间比例尺有效。copy()：创建比例尺的副本。可以修改副本而不影响原始比例尺。
比例尺参数
除了比例尺方法外，vega-scale 还提供了以下可选参数，以影响比例尺的行为：
unknown(value)：设置当输入值未知时使用的默认输出值。默认为undefined。clamp(value)：设置是否将输入值限制在输入域的范围内。如果为true，则将输入值强制限制在该范围内。默认为false。padding(innerPadding)：设置分类比例尺的内部填充。内部填充是一个在每个分类之间添加的间距。值介于0和1之间。默认为0。paddingOuter(outerPadding)：设置分类比例尺的外部填充。外部填充是一个在整个域范围之外添加的额外宽度。值介于0和1之间。默认为0。align(align)：设置分类比例尺的条带对齐方式。值可以是0（默认）表示左对齐，0.5表示居中对齐或1表示右对齐。
结论
在这篇文章中，我们详细介绍了如何使用 vega-scale 来创建不同类型的比例尺，并了解了如何使用比例尺方法和参数来访问和修改比例尺的属性。此外，我们还展示了如何使用自定义转换器来创建自定义比例尺。现在您可以通过使用 vega-scale 来创建各种比例尺，并在您的数据可视化中使用它们。
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