D3.js:计算随范围变化的时间尺度上的柱线宽度

没有获取宽度的函数，但您可以非常轻松地计算它：

.attr("width", width/data.length);

如果您不希望条形接触，您可能希望从中减去少量。您还需要相应地调整x位置，例如

.attr("x", function(d) { return x(d.date) - (width/data.length)/2; })
.attr("width", width/data.length);

要使刻度正确对齐，您还需要调整 x 轴刻度的范围，因为第一个刻度将放置在第一个值处：

var x = d3.time.scale().range([width/data.length/2, width-width/data.length/2]);

在这里完成 jsfiddle。

尽管我同意 Scott 的观点，即条形图旨在与 x 轴上的有序或分类数据一起使用，但我想问题更多的是关于绘制时间轴的便利性。由于d3.time.scale在绘制各种持续时间（小时、天、月等）的时间轴及其刻度d3.time.format.multi的帮助下做得很好，因此将d3.time.scale与轴组合在一起，d3.scale.ordinal用于带宽计算可能是个好主意。

下面的片段的灵感来自D3 Google群组中关于该主题的讨论。序数刻度的单位是一天。

function prepare(data)
{
  var dateParse = d3.time.format('%Y-%m-%d');
  data.forEach(function(v)
  {
    v.date = dateParse.parse(v.date);
  });
  var dateValueMap = data.reduce(function(r, v)
  {
    r[v.date.toISOString()] = v.value;
    return r;
  }, {});
  var dateExtent = d3.extent(data.map(function(v)
  {
    return v.date;
  }));
  // make data have each date within the extent
  var fullDayRange = d3.time.day.range(
    dateExtent[0], 
    d3.time.day.offset(dateExtent[1], 1)
  );
  fullDayRange.forEach(function(date)
  {
    if(!(date.toISOString() in dateValueMap))
    {
      data.push({
        'date'  : date,
        'value' : 0
      });
    }
  });
  data = data.sort(function(a, b)
  {
    return a.date - b.date;
  });
  return data;
}
function draw(data)
{
  var margin = {
    'top'    : 10, 
    'right'  : 20, 
    'bottom' : 20, 
    'left'   : 60
  };
  var size = {
    'width'  : 600 - margin.left - margin.right,
    'height' : 180 - margin.top - margin.bottom
  };
  var svg = d3.select('#chart').append('svg')
    .attr('width',  '100%')
    .attr('height', '100%')
    .append('g')
    .attr('transform', 'translate(' + margin.left + ',' + margin.top + ')');
  var dates = data.map(function(v)
  {
    return v.date;
  });
  var x = d3.time.scale()
    .range([0, size.width])
    .domain(d3.extent(dates));
  var y = d3.scale.linear()
    .range([size.height, 0])
    .domain([0, d3.max(data.map(function(v)
    {
      return v.value;
    }))]);
  var xAxis = d3.svg.axis()
  .scale(x)
  .orient('bottom');
  var yAxis = d3.svg.axis()
    .scale(y)
    .orient('left');
  var barWidth = d3.scale.ordinal()
    .domain(dates)
    .rangeRoundBands(x.range(), 0.1)
    .rangeBand(); 
  svg.append('g')
    .attr('class', 'x axis')
    .attr('transform', 'translate(' + barWidth / 2 + ',' + size.height + ')')
    .call(xAxis);
  svg.append('g')
    .attr('class', 'y axis')
    .call(yAxis)
    .append('text')
    .attr('transform', 'rotate(-90)')
    .attr('y', 6)
    .attr('dy', '.71em')
    .style('text-anchor', 'end')
    .text('Amount');
  svg.selectAll('.bar')
    .data(data)
    .enter()
    .append('rect')
    .attr('class', 'bar')
    .attr('x', function(d) 
    { 
      return x(d.date); 
    })
    .attr('width', barWidth)
    .attr('y', function(d) 
    { 
      return y(d.value); 
    })
    .attr('height', function(d) 
    { 
      return size.height - y(d.value); 
    });
}
function getData()
{
  return [
    {'date': '2014-01-31', 'value': 5261.38}, 
    {'date': '2014-02-02', 'value': 7460.23}, 
    {'date': '2014-02-03', 'value': 8553.39}, 
    {'date': '2014-02-04', 'value': 3897.18}, 
    {'date': '2014-02-05', 'value': 2822.22}, 
    {'date': '2014-02-06', 'value': 6762.49}, 
    {'date': '2014-02-07', 'value': 8624.56}, 
    {'date': '2014-02-08', 'value': 7870.35}, 
    {'date': '2014-02-09', 'value': 7991.43}, 
    {'date': '2014-02-10', 'value': 9947.14}, 
    {'date': '2014-02-11', 'value': 6539.75}, 
    {'date': '2014-02-12', 'value': 2487.3}, 
    {'date': '2014-02-15', 'value': 3517.38}, 
    {'date': '2014-02-16', 'value': 1919.08}, 
    {'date': '2014-02-19', 'value': 1764.8}, 
    {'date': '2014-02-20', 'value': 5607.57}, 
    {'date': '2014-02-21', 'value': 7148.87}, 
    {'date': '2014-02-22', 'value': 5496.45}, 
    {'date': '2014-02-23', 'value': 296.89}, 
    {'date': '2014-02-24', 'value': 1578.59}, 
    {'date': '2014-02-26', 'value': 1763.16}, 
    {'date': '2014-02-27', 'value': 8622.26},
    {'date': '2014-02-28', 'value': 7298.99}, 
    {'date': '2014-03-01', 'value': 3014.06}, 
    {'date': '2014-03-05', 'value': 6971.12}, 
    {'date': '2014-03-06', 'value': 2949.03}, 
    {'date': '2014-03-07', 'value': 8512.96}, 
    {'date': '2014-03-09', 'value': 7734.72}, 
    {'date': '2014-03-10', 'value': 6703.21}, 
    {'date': '2014-03-11', 'value': 9798.07}, 
    {'date': '2014-03-12', 'value': 6541.8}, 
    {'date': '2014-03-13', 'value': 915.44}, 
    {'date': '2014-03-14', 'value': 9570.82}, 
    {'date': '2014-03-16', 'value': 6459.17}, 
    {'date': '2014-03-17', 'value': 9389.62},
    {'date': '2014-03-18', 'value': 6216.9}, 
    {'date': '2014-03-19', 'value': 4433.5}, 
    {'date': '2014-03-20', 'value': 9017.23},
    {'date': '2014-03-23', 'value': 2828.45},
    {'date': '2014-03-24', 'value': 63.29}, 
    {'date': '2014-03-25', 'value': 3855.02},
    {'date': '2014-03-26', 'value': 4203.06},
    {'date': '2014-03-27', 'value': 3132.32}
  ];
}
draw(prepare(getData()));

#chart {
  width  : 600px;
  height : 180px;
}
.bar {
  fill : steelblue;
}
.axis {
  font : 10px sans-serif;
}
.axis path,
.axis line {
  fill            : none;
  stroke          : #000;
  shape-rendering : crispEdges;
}
.x.axis path {
  display : none;
}

<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/d3/3.4.11/d3.min.js"></script>
<div id='chart'></div>

在使用基于时间序列的 x 轴更改条形图上的缩放级别时，我遇到了这个问题，并找到了两种解决方案。

1） 创建一个伴随的序数刻度来帮助计算宽度。（痛苦）

2）时间序列x轴是你的朋友 - 用它来计算宽度。

如果您希望您的栏始终为"月"宽，无论缩放级别如何，您都可以执行以下操作。我假设 d.date 在数据中可用。

 svg.selectAll(".air_used").attr("width", function(d.date) {
    var next = d3.time.month.offset(d.date, 1);
    return (x(next)- x(d));
  });

这很好用，因为它适用于每个缩放比例，您只需要在 on "zoom" 处理程序的末尾调用此函数，即 .on（"zoom"，zoomed）;此时通常会调整 x 轴。

由于时间尺度是连续的，因此对于什么是"正确"条形宽度可以有很多想法。 如果数据点非常精细且分布不均匀，则可能需要使用固定宽度的细条来最大程度地减少重叠。 如果您提前了解预期的数据值，并且它们是统一的粒度，则可以执行类似@LarsKotthoff操作以均匀间隔它们。

要考虑的一件事是，你是否真的想要一个时间尺度。 条形通常用于表示分类值，而不是连续刻度上的点。 也许实际上您想要从日期范围派生域的序号刻度。 在这种情况下，您可以根据原始帖子使用范围波段。

不是说做你正在做的事情是错误的。 只是值得深思。