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D3v4 工作坊 - React + D3 繪製 svg 動態路線地圖


前言

以前在做一些跟地圖有關的應用時,第一個出現在腦海的不外乎是 Google Map 和 OpenStreetMap,然後搭配 Leaflet 與 Mapbox 等工具來對 map tile 做各種加工渲染,然而到了工作上需要時就會發現這些工具在不付費、遵守授權的狀況下,就出現了各種限制,像是需要自己架設 tile server 來轉換 OpenStreetMap 的圖資,或是 request 的次數限制等等。

想了想發現最好的替代方案就是直接用 svg 來繪製,雖然沒有辦法像 Google Map 那般詳細,但在某些應用上來說就非常足夠,效果也很好,因此今天就來紀錄一下該如何使用 D3.js 與 svg 來繪製出有動態路線功能的地圖,讓大家可以做出類似中央氣象局的颱風路線預覽圖的作品!

先看一下成品:(P.S. 最近發現 codesandbox 這個服務,比起在 jsbin 或是 jsfiddle 上寫 React 來說好用一些,缺點是 mobile 體驗較差)

地圖資料搜集

要自己畫地圖,當然就必須自己準備好圖資,看你想要台灣地圖或是世界地圖,基本上在網路上都能找得到,但是在使用網路資料的時候都需要小心授權條款,以世界地圖為例,目前我看到最能自由運用的就是 Natural Earth 的資料了,基本上有分三種比例的圖資,1:10m、1:50m 與 1:100m:

Natural Earth Dataset

從 Natural Earth 載下來的會是 Vector data,無法直接使用在 D3.js 上,好在 D3.js 的作者 Mike Bostock 製作的另一套工具 topojson 中已經有 parse 過後的 TopoJSON 檔案,可以直接透過 https://unpkg.com/world-atlas@1/world/110m.json 取得,50m 的也有,就換一下後面的檔名即可。

如果你想要其他 Natural Earth 上的資料,其實也可以修改 world-atlas 裡面的 script 來自己轉換成 TopoJSON,可以參考我 fork 過來修改的這份檔案 prepublish-populor-place.sh,用來 parse Natural Earth 上的 popular_place data。

繪製基本的 svg 地圖

已經有了資料來源,就可以開始動手將地圖繪製出來了!

首先,React component 的起手式先準備好:

WorldMap.jsx
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import React, { Component } from 'react';
import { render } from 'react-dom';

class WorldMap extends Component {
constructor() {
super()
this.state = {
worlddata: [],
typhoonPath: [],
marker: {},
graticule: geoGraticule10(),
}
}

componentDidMount() {
fetch("https://unpkg.com/world-atlas@1/world/50m.json")
.then(response => {
if (response.status !== 200) {
console.log(`There was a problem: ${response.status}`)
return;
}
response.json().then(worlddata => {
this.setState({
worlddata: feature(worlddata, worlddata.objects.countries).features,
});
})
});
}

render() {
return (
<svg className="map-svg" width={ 800 } height={ 600 } viewBox="0 0 800 600">
</svg>

)
}
}

render(<WorldMap />, document.getElementById('root'));

我在 componentDidMount 的時候去抓取地圖資料,接著才 setState(),但實際上你的專案可以先把資料存起來,這樣一來在 render 的地方就可以直接先 render 出 svg 地圖,這對於採用 Server-side rendering 的專案來說會方便很多,因為如果全部用 D3.js 的話,會需要先 select 到 DOM object 才能進行繪製,會麻煩一些。

利用 svg path 繪製世界地圖

在 svg 底下 append 一個 group,然後 iterate state 中的世界地圖資料,加上每個區塊的 svg path:

world_map_path.js
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<g className="countries">
{
this.state.worlddata.map((d,i) => (
<path
key={ `path-${ i }` }
d={ geoPath().projection(this.projection())(d) }
className="country"
fill={ `rgba(219, 163, 43,${ 1 / this.state.worlddata.length * i})` }
stroke="#FFFFFF"
strokeWidth={ 0.5 }
/>

))
}
</g>

這邊先看一下我們 state 中的 worlddata 到底是什麼東西:

World Map topojson

這是一個 TopoJSON 的格式,TopoJSON 簡單來說可以當作效能更好的 GeoJSON,詳細介紹可以看 這裡。Array 裡面的每一個 object 都是 type 為 Feature 的物件,其中的 geometry 包含了實際的地理資訊,可能是一個 Polygon,以及此 Polygon 每個點的座標。

接著我們需要使用 d3-geo 中的 geoPath,其中有 projection() method 能讓我們把剛剛的座標投影(project)到我們繪製的地圖上。

投影在地圖的繪製中扮演著極為重要的角色,透過投影,我們才能將真實世界的經緯度映射到我們網頁上小小的 svg 中。

d3-geo 中的 geoPath.projection() 會回傳一個 function,讓你傳地理資訊進去,接著回傳映射過後的 svg path,基本上就是一連串的 svg mini language,就是下列程式碼中的 d 的內容:

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<path d="M 10 25
L 10 75
L 60 75
L 10 25"

M 代表將 筆 移動到 (10, 25),接著 L 畫一條線到 (10, 75),以此類推。詳細介紹可看 這裡

當然,你必須傳入一個參數,告訴 geoPath.projection() 你想要映射的範圍為何,也就是 world_map_path.js#L6 所傳入的 this.projection()

projection
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projection() {
return geoMercator()
.scale(1000)
.center([125.9605, 26.6978]);
}

也是回傳一個 Function,利用到 d3-geogeoMercator,可以定義好你要映射的 scale 是多大,中心位置在哪。

最後為了讓每個國家的區塊有明顯區分,我們在 fill 的地方,隨機給他不同的顏色,fill={ rgba(219, 163, 43,${ 1 / this.state.worlddata.length * i}) }

到這個步驟你已經可以畫出下面這樣的地圖了:

繪製動態路線 - 資料準備

接著進行重頭戲,我們要在地圖上繪製出動態的路徑圖。

第一個步驟也是先準備好資料,以文章開頭的成品來說,是我修改某年的颱風路徑資料而成的,如果想要串接目前的颱風路徑圖,可以到 氣象資料開放平臺 申請會員,就可以拿到 API Key 去索取資料,格式會是 xml。

API 範例:http://opendata.cwb.gov.tw/opendataapi?dataid=W-C0034-004&authorizationkey={你的 API key}
其中 W-C0034-004 是颱風路徑圖資料的 data id。

資料中會有三個個主要部分,分別是過去的路徑資料 (past)、現在的位置 (curr) 與 未來預測的位置 (fcst),簡單的 parser 可以參考我的 gist

出來的結果格式如下,主要包含經緯度座標與颱風半徑:

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{
"pastData": [
{
"status": "past",
"time": "2017-07-02T08:00:00+08:00",
"coordinates": [
126.8,
20.9
],
"radius": 80
},
// ... 過往資料通常很多
]
"currData": [
{
"status": "curr",
"time": "2017-07-05T02:00:00+08:00",
"coordinates": [
142.5,
35.1
],
"radius": 120
}
],
"fcstData": [
{
"status": "fcst",
"time": "2017-07-05T14:00:00+08:00",
"coordinates": [
150.5,
36.7
],
"radius": 120
}
]
}

繪製動態路線 - 路徑繪製

資料產生後,記得先放到 state 當中:

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const { pastData, currData, fcstData } = require('./parsedWeatherData.json');
//...
constructor() {
super()
this.state = {
worlddata: [],
typhoonPath: [...pastData, ...currData, ...fcstData],
marker: { name: "201701", coordinates: pastData[0].coordinates },
}
}

順便加上一個 marker,用來代表颱風本體,以路徑圖的第一個位置為其座標起始點。

接著我們另外寫一個 renderLine() function 來處理路徑繪製的部分,因為待會還會需要加上動畫效果,會複雜一些:

renderLine
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renderLine() {
// 座標映射
const pathCoordinates = [];
this.state.typhoonPath.forEach((path, i) => {
pathCoordinates.push({
x: this.projection()(path.coordinates)[0],
y: this.projection()(path.coordinates)[1]
});
});

// 線段繪製函數
const lineFunction = d3Line()
.x((d) => d.x)
.y((d) => d.y)
.curve(curveCatmullRom);

// 增加 svg 元素
// add path
d3Select('svg')
.append('g')
.append('path')
.attr('class', 'typhoonPath')
.attr('d', lineFunction(pathCoordinates))
.attr('fill', 'none')
.attr('stroke', 'red')
.attr('stroke-width', '5px');

// add marker
d3Select('svg')
.append('g')
.append('circle')
.attr("transform", () => {
const x = this.projection()(this.state.marker.coordinates)[0]
const y = this.projection()(this.state.marker.coordinates)[1]
return `translate(${x}, ${y})`;
})
.attr('r', 10)
.attr('fill', 'yellow')
.attr('opacity', 0.7)
.attr('class', 'typhoonMarker');

const linePath = d3SelectAll('path.typhoonPath');

}

繪製路線的 renderLine() 可以拆成三部分來說明:

  1. 座標映射:
    由於我們自己 parse 的路徑資料並非 TopoJSON,而且還區分成不同時間的資料,所以我們先個別將路徑映射好座標點,再串接到一個 Array 中,方便後續繪製。
    我們先前提到的 projection() 非常好用,只要傳入一個含有 x, y 經緯度的物件,就能幫我們在設定的 scale 中映射出對應位置:this.projection()(path.coordinates),會回還一個 Array,分別為經度和緯度。

  2. 線段繪製函數:
    在 D3.js 中,attribute 可以傳入 function,這邊我們利用 d3-shape 中的 line( code 裡面的 d3Line 是我 import 後的變數名稱)來幫忙將映射後的座標 x, y 轉換成 svg path 的 d value。
    其中 curved3-shape.line 的補間函數,簡單來說就是決定線段中,每個 之間該怎麼 連接,看過這個對照應該會比較能了解:
    v4 curve interpolation comparison
    curve interpolation comparison

  3. 增加 svg 元素:
    這就是最基本的步驟囉,d3-select 出 svg 後,再 append 上我們要的 line path 與 marker,有寫過 D3.js 的勢必不陌生。

componentDidMount() 的地方加上 renderLine() 函數,就可以看到如下結果:

繪製動態路線 - 加上動態路徑效果

接著我們要讓這個路徑 活起來

要讓 svg 線段有動畫般的效果其實很簡單,利用 svg 的 stroke-dasharray 這個屬性即可,詳細的實作原理可以看 css-tricks 上的這篇文章 How SVG Line Animation Works,解釋的非常清楚,只是裡面說的做法是透過 CSS 的 animation,跟我們這邊有些微差異,但是原理是相同的。


重點就在於,將原始的 直線 轉換為 虛線,透過改變該虛線的 dasharray 區間,來做出動態的效果。

stroke-dasharray 的參數是 ( dash 的長度, gap 的長度 )),我們只要固定 gap 的長度為線段長,然後讓 dash 的長度從零慢慢轉換成線段長即可達到動畫效果!

所以我們加上一個 transition 函數:

transition
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transition(linePath) {
const self = this;
linePath.transition()
.duration(15000)
.attrTween("stroke-dasharray", this.translateFn.bind(this, linePath))
.on('end', () => {
setTimeout(() => {
d3Select(this).call(self.transition.bind(self, linePath)); // infinite loop
}, 1500);
});
}

linePathd3-select 到的路徑 path 元件。透過 transition()attrTween() 來動態調整 stroke-dasharray 的值,並且在最後監聽一個 end 事件,也就是當每次動畫結束以後,我們隔個 1.5 秒再重新呼叫一次 transition(),進行 loop。

[Note]
這邊要注意的是,linePath 雖然是透過 d3-select 取得的元件,要呼叫他的 transition() 函式的話,會需要額外加入 d3-transition 的 lib 才行,他會將 transition bind 到元件中:
import { transition as d3Transition } from 'd3-transition';

attrTween 會將 transition 過程中的時間當作參數丟進去給它的 value,而該 value 扮演著處理 補間動畫 的角色,是一個 input 為時間的補間函式,我們這邊執行一個translateFn(),用來處理我們補間動畫過程中需要做的事情,以及定義補間動畫函式的內容:

translateFn
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translateFn(linePath) {
const self = this;
// 回傳 input 為 time 的補間函式
return (t) => {
const l = linePath.node().getTotalLength();
const p = linePath.node().getPointAtLength(t * l);
const marker = d3Select('.typhoonMarker');
marker.attr("transform", `translate(${p.x}, ${p.y})`);
marker.style("transition", 'r 1.5s');
marker.attr("r", 10);
const interpolate = d3Interpolate(`0,${l}`, `${l},${l}`);

return interpolate(t);
}
}

如同先前提到的,我們要改變 stroke-dasharray 的區間,也就是要讓第一個參數,dash 的長度遞增為線段長,線段長度可以從 linePath.node().getTotalLength() 取得,透過 d3-interpolate 幫助我們產生一個補間函式 interpolate(t),補完 0, 線段長 -> 線段長, 線段長 這段參數的變化,並且回傳出去給 attrTween

d3 的文件都顯得蠻詳細的,d3-interpolate 這邊有說明不同的 input type 會採用不同的補間函式來處理,例如字串、時間、數字等等。

加上了這個 tranlsateFn 後,線段就活起來了!

在剛剛的 translateFn 中我們其實還做了一件事情,就是讓 Marker 跟著線段移動,透過 const p = linePath.node().getPointAtLength(t * l); 取得線段在該時間的 point 位置,並 transform 過去。

但這樣還不夠,既然是想要有颱風路徑的效果,怎麼可以缺少了暴風半徑的資訊呢?

記得我們原本 parse 出來的資料中有個 radius 的值嗎?我們可以在 translateFn 中抓出目前資料的半徑值,然後放到 marker 的 r attribute 中:

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self.state.typhoonPath.forEach((path) => {
const pixelLocSource = self.projection()(path.coordinates);
if (Math.floor(p.x) === Math.floor(pixelLocSource[0])) {
const radius = this.distanceCalculate(pixelLocSource, path.coordinates, path.radius);
marker.attr("r", radius);
}
});

但這邊還有個小問題,資料中,半徑的單位是 km,我要怎麼讓它轉換成 svg 中的距離呢?!我們之前的投影函式 projection() 只能接受座標參數,沒辦法直接轉換距離啊!

別慌張,那我們就先計算出中心點到這段半徑後的座標,在轉換成地圖上的點,接著利用國高中數學計算出距離即可!

distanceCalculate
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distanceCalculate(pixelLocSource, [longitude, latitude], distance){	
// Latitude: 1 deg = 110.574 km
// Longitude: 1 deg = 111.320*cos(latitude) km
const lat_diff = distance / 110.574;
const lon_distance = 111.320 * Math.cos(latitude * Math.PI / 180);
const lon_diff = distance / lon_distance;

const E = longitude + Math.abs(lon_diff);
const pixelLoc = this.projection()([E, latitude]);
// distance calculate
return Math.sqrt(Math.pow(pixelLocSource[0] - pixelLoc[0], 2)
+ Math.pow(pixelLocSource[1] - pixelLoc[1], 2));
}

取巧的點是,利用已知的經緯度距離來做運算:
Latitude: 1 deg = 110.574 km
Longitude: 1 deg = 111.320*cos(latitude) km // 該緯度上每一個經度的距離算法

pixelLocSource 是映射過後的中心點位置,[longitude, latitude] 則是中心點的原始經緯度,而 distance 就是我們要算的暴風半徑。
由於我們並不需要算出真正半徑內每個點的經緯度,所以這邊我只抓該緯度上的精度來做投影計算,找出該半徑後的精度,再套用普通的兩點距離公式。

(其實這是我想出來比較暴力的解法啦,歡迎知道有更簡單更好的方式映射距離的朋友告知我!非常感謝)

最後的成果(將 scale 調大比較看得出來半徑變化):

結論:

要讓路徑在地圖上動起來並不困難,而且透過 D3.js 的補間函式也能讓你在補間過程中偷做許多手腳,像是我最一開始的範例中還有多判斷資料的時間,針對不同時間留下颱風半徑範圍圖等等。
本篇的重點在於如何單純透過 D3.js v4 與 svg 的操作來製作出地圖上的動態線段,其他像是基本的經緯度線段 (graticule) 礙於篇幅關係就不細談,相信大家可以從我最一開始的範例中看出是如何製作的。希望本文能對想用 svg 繪製動態路線圖的讀者有所幫助,若文中有任何錯誤也歡迎指正!

資料來源

  1. Natural Earth
  2. topojson
  3. How SVG Line Animation Works
  4. SVG Paths and D3.js
  5. TWEENING CUSTOM SHAPES AND PATHS IN D3.JS
  6. SVG D3.js - 繪製線段
  7. D3.js Path Data Generator Line Example
  8. v4 curve interpolation comparison

關於作者:
@arvinh 前端攻城獅,熱愛數據分析和資訊視覺化

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TechBridge Weekly 技術週刊編輯團隊

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