在现代网页开发中，HTML5结合SVG（可缩写矢量图形）为数据可视化提供了强大而灵活的解决方案。相比Canvas，SVG更适合制作交互式图表，因为它基于DOM，每个图形元素都可以单独操作、绑定事件和添加动画，非常适合用于创建动态、响应式的可视化界面。
使用SVG构建基础图表
SVG是XML格式的矢量图形语言，可以直接嵌入HTML中。通过svg>标签，你可以绘制线条、矩形、圆形、路径等基本形状来构建柱状图、折线图或饼图。
例如，一个简单的柱状图可以通过多个
其中y表示从顶部开始的位置，height是柱子高度，数值越大，柱子越长但位置越靠下（因为SVG坐标系原点在左上角），因此通常需要将数据做反转处理。
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添加交互功能
由于SVG元素是DOM节点，你可以用JavaScript为其添加鼠标事件，比如悬停提示、点击跳转或高亮显示。
示例：当用户将鼠标悬停在柱子上时改变颜色并显示数值：
也可以通过JavaScript选择元素并绑定事件监听器，实现更复杂的交互逻辑，如弹出tooltip或过滤数据。
使用CSS和SMIL实现动画效果
SVG支持通过CSS或SMIL（同步多媒体集成语言）实现动画，让图表“动起来”。比如让柱子从底部向上生长，增强视觉吸引力。
使用
这里通过同时改变height和y属性，使柱子从底部向上伸展。CSS也可以控制SVG样式动画，例如hover时平滑变色：
rect {
transition: fill 0.3s ease;
}
结合JavaScript动态生成图表
真正的数据可视化需要根据实际数据动态生成SVG元素。你可以用JavaScript遍历数据数组，计算坐标，并创建对应的图形。
示例代码片段：
const data = [80, 120, 40];
const svg = document.querySelector("svg");
const barWidth = 40;
const barGap = 20;
const maxY = 200;
data.forEach((value, i) => {
const x = i * (barWidth + barGap) + 10;
const height = value;
const y = maxY - height;
const rect = document.createElementNS("https://www.php.cn/link/f1af9918adf75d2cfe2e87861a72f1f6", "rect");
rect.setAttribute("x", x);
rect.setAttribute("y", maxY);
rect.setAttribute("width", barWidth);
rect.setAttribute("height", 0);
rect.setAttribute("fill", "steelblue");
// 添加动画
const animateHeight = document.createElementNS("https://www.php.cn/link/f1af9918adf75d2cfe2e87861a72f1f6", "animate");
animateHeight.setAttribute("attributeName", "height");
animateHeight.setAttribute("from", 0);
animateHeight.setAttribute("to", height);
animateHeight.setAttribute("dur", "1s");
animateHeight.setAttribute("fill", "freeze");
const animateY = document.createElementNS("https://www.php.cn/link/f1af9918adf75d2cfe2e87861a72f1f6", "animate");
animateY.setAttribute("attributeName", "y");
animateY.setAttribute("from", maxY);
animateY.setAttribute("to", y);
animateY.setAttribute("dur", "1s");
animateY.setAttribute("fill", "freeze");
rect.appendChild(animateHeight);
rect.appendChild(animateY);
svg.appendChild(rect);
});
这样就能根据数据自动绘制带动画的柱状图。
基本上就这些。使用SVG进行HTML5数据可视化，既能保证清晰的矢量显示，又能轻松实现交互和动画，适合中小型数据集的展示需求。不复杂但容易忽略的是坐标的转换和动画的协调，只要掌握基本原理，就能构建出美观且实用的图表。
