SciChart JavaScript Charts圖表庫能幫助用戶來探索JS應用程序的最終解決方案，使用WebGL創建動態、高速的圖表和圖形，非常適合實時處理復雜的數據可視化，使用其強大而靈活的JS圖表工具可以提升JavaScript項目。

通過在1000多個輸出類型上使用上萬個屬性，SciChart JavaScript Charts構建了處理科學、醫療、金融、航天航空、賽車運動、石油和天然氣中苛刻的JavaScript圖表和繪圖要求。

為什么極坐標圖的定制至關重要？

在構建 JavaScript 極坐標圖時，您需要的不只是“好看”，而是：

• 圖表能貼近您所在領域（工程、金融、科學、醫療等）的真實用例。
• 符合品牌設計規范，讓產品顯得專業、統一。
• 支持海量數據仍能流暢運行。
• 當需求變化時，可以靈活調整（因為它總是會變的）。
• 能復用配置和組件，而不是通過 hack 或臨時折中來實現。

大多數圖表庫停留于極坐標圖的表面定制——顏色、字體、主題，一旦需要一種庫中未預設的圖表類型或非常規行為，就會碰壁。

這正是 SciChart JS v4 的區別所在，它關注結構層面的極坐標圖定制。您擁有原語、API 和渲染控制，來創建真正需要的圖，而不僅是庫作者想到的那種圖。

為什么需要SciChart JS v4做JavaScript極坐標圖定制？

在SciChart JS v4中，您不必拘泥于模板，SciChart提供了一整套極坐標圖定制工具，可按需構建：

• 坐標軸（Axes）：支持數值軸、類別軸或極坐標軸。您可以混合使用笛卡爾（Cartesian）和極坐標（Polar）圖表，靈活配置坐標行為。
• 布局 & 形狀（Layouts & Shapes）：不僅僅是圓形，您可以構建半圓、四分之一圓或甜甜圈型極坐標圖。
• 儀表盤定制（Dashboard Customizations）：通過 SubCharts API 在同一圖表表面嵌套多種圖表類型，這些儀表盤配置可以在整個應用中復用。
• 注釋 & 疊層（Annotations & Overlays）：在圖表內嵌入自定義的 React、CSS 或 HTML 注釋。
• 動畫（Animations）：極坐標圖常見的 sweep（掃掠）動畫和 wave（波浪）動畫都支持，您可在半圓／全圓間過渡、重定位中心點，甚至創建四分之一圓，極大擴展交互表現力。
• 原語（Primitives）：使用矩形、三角形、多邊形等原語構建復雜結構。原語是最小渲染單元，給予你更多設計掌控。
• 渲染順序（Ordered Rendering）：自定義數據連接方式、圖層疊放順序，決定什么圖形在上、什么在下。系列與注釋間的 z-order 也可精細控制，這在同行競爭中非常罕見。
• 樣式（Styling）：支持漸變、字體、提示框、指針幾何形狀、品牌色方案、插值模式等。圖表能完美契合品牌風格，融入儀表盤，實現視覺一致性與用戶體驗提升。
• 儀表 & 指針（Gauges & Indicators）：支持高度可配置的徑向儀表，包括箭頭樣式、多閾值、多種指針樣式等。
• 性能調優（Performance Tuning）：即使渲染數百萬數據點，并加入復雜注釋，也能保持流暢。

 擁有如此廣泛的控制能力，意味著您可以應對各種冷門需求，也能輸出高性能的儀表盤。不需“給圖上皮膚”，而是能從底層“重塑”它們。

更靈活極坐標圖的好處

打破固定圓圈的束縛

不再局限于標準圓形極坐標圖，您可以使用 totalAngle 和 startAngle 以及軸對齊屬性來創建四分之一弧、半圓、中心偏移的圖。比如將 totalAngle = π/2 變成四分之一弧，或 π 變成半圓。

最終版布局控制

您可以控制極坐標圖的起始角度：比如從 12 點、3 點、6 點或 9 點開始。還可設定順時針或逆時針繪制，甚至翻轉坐標系。通過渲染順序控制，能決定數據層級展示方式，提升可視化清晰度。插值模式也可選擇直線、曲線或極坐標插值。

構建更復雜的極坐標圖

您可以用原語（矩形、三角形、多邊形）搭建復雜視覺結構，比如直方圖、樹狀圖、事件標記或矢量場圖。通過 gridlineMode 屬性，也能在圓形或多邊形網格（雷達／蜘蛛圖風格）間切換，適合雷達圖、風玫圖 (Windrose) 等。

無需手寫 SVG 的樣式化

指針和儀表讓你可配置尺寸、角度、箭頭、閾值等，無需手寫 SVG，快速構建和樣式化徑向儀表。

響應式極坐標圖

SciChart 支持在圖表中嵌入 HTML / CSS / React 注釋，使得交互提示框、表單或布局能響應式適配移動端儀表盤。

極坐標圖的模板 & 示例

如果您想構建復雜、定制化、高性能的數據可視化，SciChart JS提供高度的極坐標圖定制靈活性。以下是一些示例和代碼片段，供快速上手：

極坐標熱圖（Polar Heatmap）

使用極地熱圖可視化顏色梯度的強度和密度。

啟動代碼

const {
PolarMouseWheelZoomModifier,
SciChartJsNavyTheme,
PolarZoomExtentsModifier,
PolarPanModifier,
EAxisAlignment,
PolarNumericAxis,
EPolarLabelMode,
SciChartPolarSurface,
EPolarAxisMode,
NumberRange,
HeatmapColorMap,
UniformHeatmapDataSeries,
PolarUniformHeatmapRenderableSeries,
} = SciChart;
// or, for npm, import { SciChartSurface, ... } from "scichart"

const { sciChartSurface, wasmContext } = await SciChartPolarSurface.create(divElementId, {
theme: new SciChartJsNavyTheme(),
});

const HEATMAP_WIDTH = 48;
const HEATMAP_HEIGHT = 10;

const angularXAxis = new PolarNumericAxis(wasmContext, {
polarAxisMode: EPolarAxisMode.Angular,
axisAlignment: EAxisAlignment.Left,
visibleRange: new NumberRange(0, HEATMAP_WIDTH),

autoTicks: false,
majorDelta: 1,

polarLabelMode: EPolarLabelMode.Perpendicular,
flippedCoordinates: true, // go clockwise
totalAngle: Math.PI * 2,
});
sciChartSurface.xAxes.add(angularXAxis);

const radialYAxis = new PolarNumericAxis(wasmContext, {
polarAxisMode: EPolarAxisMode.Radial,
axisAlignment: EAxisAlignment.Bottom,
visibleRange: new NumberRange(0, HEATMAP_HEIGHT),

drawLabels: false, // hide radial labels
innerRadius: 0.1,
});
sciChartSurface.yAxes.add(radialYAxis);

// Add a heatmap series to the chart
const heatmapSeries = new PolarUniformHeatmapRenderableSeries(wasmContext, {
dataSeries: new UniformHeatmapDataSeries(wasmContext, {
zValues: Array.from({ length: HEATMAP_HEIGHT }, () => {
return Array.from({ length: HEATMAP_WIDTH }, () => {
return Math.random() * 100;
});
}),
xStart: 0,
yStart: 0,
xStep: 1,
yStep: 1,
}),
colorMap: new HeatmapColorMap({
minimum: 0,
maximum: 100,
gradientStops: [
{ offset: 0, color: "lightblue" },
{ offset: 1, color: "indigo" },
]
}),
});
sciChartSurface.renderableSeries.add(heatmapSeries);

極地地圖

使用三角形系列類型構建具有驚人細節水平的極地地圖。

極坐標儀表FIFO儀表盤

顯示進度指標和性能指標與極坐標儀表FIFO儀表盤，這個極坐標圖儀表盤示例使用了強大的子圖表API功能，將極坐標圖和笛卡爾圖組合在一個SciChart面上。

啟動代碼

// Demonstrates how to create a gauge chart using ArcAnnotation & PolarPointerAnnotation using SciChart.js
const {
SciChartPolarSurface,
SciChartJsNavyTheme,
NumberRange,
PolarArcAnnotation,
PolarNumericAxis,
EPolarAxisMode,
} = SciChart;
// or, for npm, import { SciChartSurface, ... } from "scichart"

const { wasmContext, sciChartSurface } = await SciChartPolarSurface.create(divElementId, {
theme: new SciChartJsNavyTheme(),
});

// The gauge angle
const gaugeTotalAngle = Math.PI * 1.2;
const gaugeRange = new NumberRange(0, 100); // the range of the gauge

// Add the axes
const angularXAxis = new PolarNumericAxis(wasmContext, {
polarAxisMode: EPolarAxisMode.Angular,
visibleRange: gaugeRange, // 0 - 100
flippedCoordinates: true, // go clockwise
totalAngle: gaugeTotalAngle,
startAngle: (Math.PI - gaugeTotalAngle) / 2, // to center the bottom gap
isVisible: false,
});
sciChartSurface.xAxes.add(angularXAxis);

const radialYAxis = new PolarNumericAxis(wasmContext, {
polarAxisMode: EPolarAxisMode.Radial,
visibleRange: new NumberRange(0, 10), // 0 - 10
isVisible: false,
});
sciChartSurface.yAxes.add(radialYAxis);

// (optional) add a gray background Arc
const backgroundArc = new PolarArcAnnotation({
y1: 10, // outer radius of the arc relative to the center of the gauge
y2: 8, // inner radius of the arc

x1: gaugeRange.min, // start angle -> 0
x2: gaugeRange.max, // end angle -> 100

fill: "#88888822",
strokeThickness: 0
});

// The Value Arc
const valueArc = new PolarArcAnnotation({
y1: 10, // outer radius
y2: 8, // inner radius

x1: gaugeRange.min, // start angle -> 0
x2: 50 + Math.random() * 30, // current value (end of arc)

fill: "#3388FF",
stroke: "#FFFFFF",
strokeThickness: 3
});

sciChartSurface.annotations.add(backgroundArc, valueArc);

SciChart 的極坐標定制與其他庫比拼如何？

SciChart JS v4 不只是一個普通圖表庫。它是一個能服從您用例的圖表引擎。憑借可預測的 API（易于調試）、可復用配置（加快儀表盤部署）以及支持大規模實時數據的性能，SciChart JS 的極坐標定制能力在構建真正個性化、高效圖表解決方案方面具有顯著優勢。

通過“配置優于 hack”，您可以更快交付極坐標圖可視化項目，也能滿足冷門、復雜的圖表需求。更重要的是，還可獲得一種未來可持續的方案 — 定期更新、響應式設計、長遠維護。

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慧都科技是SciChart的中國區的合作伙伴，SciChart作為數據可視化領域的優秀產品，通過GPU加速的高性能圖表庫，助力企業實時處理與可視化超大規模數據（如十億級點云、高頻振動分析），提供低延遲、高刷新率的交互式圖表（如2D/3D、極坐標、熱圖等），滿足金融、工業、科研等領域對海量數據實時監控與深度分析的需求，顯著提升開發效率與決策精準度