G2Plot — это библиотека визуализации данных на языке JavaScript, основанная на идеях Grammar of Graphics. Она предоставляет набор готовых типов диаграмм для отображения статистической информации и аналитических данных в веб-приложениях. Архитектура библиотеки предполагает декларативный подход к описанию визуализаций: пользователь задаёт данные и конфигурацию, а библиотека отвечает за построение и обновление графиков с учётом адаптивности и интерактивности.
Библиотека ориентирована на создание аналитических панелей и компонент пользовательских интерфейсов, где требуется стандартизированное представление числовых и категориальных данных. В реализации используются механизмы композиции визуальных элементов, слоёв и трансформаций данных, что упрощает настройку внешнего вида и поведения диаграмм, а также интеграцию с современными фреймворками. В источниках документации указываются возможности кастомизации, обработка событий и оптимизации отрисовки для больших объёмов данных.
- Модель построения: декларативная конфигурация визуализации на основе грамматики графиков, позволяющая описывать виды, оси, координаты и агрегирование данных.
- Набор типов диаграмм: поддержка стандартных статистических визуализаций — столбчатые, линейные, круговые диаграммы, областные графики, точечные диаграммы, столбцово-линейные и комбинированные виды.
- Адаптивность и респонсив: автоматическая подстройка размеров и элементов интерфейса под доступную область отображения.
- Интерактивность: события наведения, выделения и клика, поддержка всплывающих подсказок и кастомных обработчиков событий.
- Кастомизация внешнего вида: настройка цветов, стилей линий и маркеров, форматирования осей и подписей, а также гибкие темы оформления.
- Работа с данными: встроенные преобразования и агрегирование, сортировка, группировка и сопоставление полей данных для построения визуальных отображений.
- Композиция и слои: возможность комбинировать несколько серий или слоёв на одной координатной сетке для сложных аналитических представлений.
- Производительность: оптимизации рендеринга для обработки умеренно больших наборов данных и снижения накладных расходов при обновлении.
- Интеграция: совместимость с распространёнными инструментами разработки веб-интерфейсов и возможность использования внутри компонентов фреймворков.
- Расширяемость: возможности для добавления пользовательских компонентов визуализации и адаптации поведения через программные интерфейсы.