云澜组件库 Clyune Component Gallery箱线图 · 原理与代码
实时计算 Q1 / 中位数 / Q3、1.5·IQR 须线与离群点。
运行逻辑
访问 `/dataviz/boxplot` 时，DemoHost 按 registry 的 `mod: 'kit-dataviz'` 懒加载 `demos/kits/kit-dataviz.js`，调用 `mount(host, { variant: 'boxplot' })`。 mount 把 variant 解析为家族 `boxplot`，`withControls` 生成控件面板（5 个预设 + 参数滑块）。 `createCanvasStage` 创建 `<canvas>`（HiDPI 上限 2×、ResizeObserver 自适应）和右侧信息面板。 家族的 `build(S)` 初始化本 demo 的状态并返回每帧回调。 每个 `requestAnimationFrame`：读取控件值，按速度缩放模拟时钟（dt 上限 50 ms），执行帧回调绘制；返回的读数写入信息面板。 改变参数：颜色/速度/大小等即时生效，需要重建的参数触发重新挂载；离开页面时取消 rAF、移除监听并释放资源。
运行环境
Canvas 2D: 2D 画布绘图; requestAnimationFrame: 与屏幕刷新同步的动画循环; ResizeObserver: 画布随容器尺寸自适应; Pointer Events: 鼠标/触摸/触控笔统一事件; devicePixelRatio: HiDPI 清晰渲染（上限 2×） · react 18.3.1, react-router-dom 6.30.6, vite 5.4.21
引入的组件与依赖
react 18.3.1
引入的组件函数
withControls — 把演示包进统一控制面板（预设按钮、参数滑块、重置），参数变化时热更新或重挂载; paramsFromSpec — 把 spec（颜色/速度/大小/数量/额外参数）转换成控制面板参数定义; createCanvasStage — 共享 Canvas 2D 舞台：画布 + 信息面板、HiDPI、单一 rAF 循环、指针状态、自动演示指针; rng — 可复现的伪随机数生成器（同一种子结果相同）; hueOf — 取颜色的色相（0–360°）; clamp — 把数值限制在区间内; TAU — 常量 2π; fmt — 数字格式化（固定小数位）; F — 公式块 HTML; S.clear — 用背景色清屏（可半透明做拖尾）; S.get — 读取当前控件参数; S.onFrame — 注册每帧回调，返回值进入信息面板读数; ctx.beginPath() — 开始一条新路径; ctx.moveTo() — 移动画笔起点（不画线）; ctx.lineTo() — 直线连到指定点; ctx.stroke() — 描边当前路径; ctx.fillRect() — 填充矩形; ctx.arc() — 画圆弧/圆（圆心、半径、起止角）; ctx.fill() — 填充当前路径; ctx.arcTo() — 用切线画圆角弧; ctx.closePath() — 闭合当前子路径; ctx.fillText() — 绘制填充文字; ctx.measureText() — 测量文字宽度
本 demo 代码
frontend/src/demos/kits/kit-dataviz.js: FAM.boxplot (L384-L426)
代码解释
L386-386: 控件定义（颜色/速度/大小/数量/额外参数）：箱体颜色、箱体宽度、分组数、每组样本数、离散程度、离群比例。 L387-387: 预设按钮：名称 → 参数覆盖值（5 个：默认、少组、多组、高离散、只看箱）。 L388-396: 信息面板内容：实时读数行 rows(v)、公式、说明、参数、步骤。 L397-425: 初始化函数：建立状态并返回每帧回调：用 Canvas 2D 的 `beginPath`, `moveTo`, `lineTo`, `stroke`, `fillRect`, `arc` … 绘制；数学计算用到 `Math.floor`, `Math.min`, `Math.round`, `Math.sin`；返回读数 `v`, `jx`, `g`, `n`, `name`, `pts` 给信息面板。
原理
排序后：Q1 = 第 25% 位置，中位数 = 第 50%，Q3 = 第 75% IQR = Q3 − Q1 须线：[Q1 − 1.5·IQR, Q3 + 1.5·IQR] 内的最远点；之外为离群点 箱线图 用 5 个数字概括一组数据：最小、Q1、中位数、Q3、最大。中间的 箱子 装着中间一半的数据，箱中横线是中位数，两边的 须线 延伸到"正常范围"的最远点，超出的点单独画出来，就是 离群点 。 比起只看平均值，箱线图能同时看出数据的中心、分散程度和有没有异常值。左边的散点是原始数据（横向随机抖开，方便看清）。 数据在缓慢流动，四分位数会实时更新；指针移到哪一组，就显示它的统计量。