前言
ocularis-cube 是一个针对数据的可视化处理库，使用 ocularis-cube 可以transform、filter、系列聚合等操作，多维度分析数据，还可以实现自定义算子等功能。本文将详细介绍 npm 包 ocularis-cube 的使用技巧，帮助您更好地掌握 ocularis-cube 库的使用方法。
安装
如下代码是 npm 包 ocularis-cube 的安装方法。
npm install ocularis-cube
安装完成后，在您的项目中引入库，并定义新的 Cube 实例。
import Cube from 'ocularis-cube';
const cube = new Cube(data);这里的 data 是传入给 Cube 实例的数据对象，您可以在官方文档中查看如何构造数据对象。
详细使用
Transform
使用 ocularis-cube 的一个核心功能是 transform，该函数可以对数据进行变换。为了更好的说明 transform 函数，在这里介绍一个实际的例子：
使用 ocularis-cube 将中国的人口数据转换为各个省份的平均年龄。
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-- ------- -------- ---------- ----------------- --------------- ------- ------------ --------- ---- ----------- -------- ---- --------- --------- ---- ------------ --------- -----上述代码的执行结果，将把初始数据转化为各个省份的平均年龄。
Filter
在 ocularis-cube 中，使用 filter 函数可以进行数据过滤。同时，filter 还可以和 transform 一起使用。
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-- ------- -------- ---------- ------------- ------- ------- ------------ --------- ---- ------------ --------- ---- --------- --------- -----上述代码将会进行数据过滤。只保留人口超过两千万的区域，输出 Beijing、Shanghai 和 Hubei 三个区域的数据。
自定义 operator
在 ocularis-cube 中，可以通过定义自己的 operator 来扩展 ocularis-cube 的功能。定义一个 operator，需要实现一下四个属性：
name：用于引用这个 operator。evaluator：对数据进行运算的函数。type：运算的输出类型。accepts：运算的输入类型。
下面是自定义 operator 的代码示例：
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--------------------在这个例子中，我们先自定义了一个 operator，名字是 myAdd。该 operator 接受两个输入，对这两个输入进行加法运算，返回一个测量类型的数据。
我们接下来定义一个 Cube 实例，创建两个测量方法 peopleNumPlusAvgAge 和 peopleNumAddAvgAge。最后使用 query 方法执行这个 Cube，查询结果反应了这两个测量方法的结果。
总结
本篇文章详细介绍了 npm 包 ocularis-cube 的使用方法。通过分别介绍 Transform、Filter、自定义 Operator 三个方面，展示了 ocularis-cube 库的强大和体验优势，希望对您在数据可视化方面的项目开发有所帮助。
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