我正在尝试将语义缩放和数据聚合考虑到一些渲染/平移SVG的问题。
因此，每当我的视图范围（x域）变得太大而其数据得到太多元素时，我会绘制一些＆＃34;合并/聚合＆＃34;代表我的原始数据的新数据。
因此，减少数据的一种方法是根据＆＃34;步骤＆＃34;聚合它。值。
假设我有一个x.domain（[1,1000]）和一个包含1000个元素的过滤数据（从位置1到1000）。我将这1000个位置/元素设置为我要渲染的固定元素数量。
如果用户缩小到新的x.domain（[1,2000]]，而不是获取2000个数据元素，我想以某种方式聚合（平均值或中位数）我的数据。在这种情况下，我的步骤为2（即域大小/固定元素数量或2000/1000 = 2）
一旦使用SVG太多渲染元素很慢并且不是一件好事，这似乎是一件合理的事情。它很容易变大。
所以我的想法是（在这种情况下）：逐步聚合值。
我们说我有这个数据对象：
{position：1，value：8}， {position：2，value：10}， {position：3，value：10}， {position：4，value：12}， {position：5，value：14}， {位置：6，价值：16}， ...
生成的agreggated对象将是：
{position：1 + 2 / step，value：8 + 10 / step}， {位置：3 + 4 /步骤，值：10 + 12 /步骤}， {position：5 + 6 / step，value：14 + 16 / step}， ...
这样我总会保留1000个要渲染的元素。一旦我的采样率= 1，它仍然可以很好地了解数据。
我的问题是：
以这种方式汇总数据的最佳解决方案是什么？ （一旦它没有被特定领域（即月份，国家等）聚集在一起）。
d3.nest（）会成为正确的选择吗？那么crossfilter呢？
非常感谢任何想法和/或帮助。
干杯。， d
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虽然 crossfilter 绝对是一个不错的选择，但我更喜欢轻量级库simplify.js，特别是如果您处理的是折线图，或者您的数据包含的极端点可能会被您的< em> step 功能。 simplify.js 会减少您的数据，使图表看起来与使用所有数据点创建的图表类似。