Graph 简化D3.js面积图中绘制的时间序列JSON数据

我们使用D3.js在堆积面积图上显示时间序列数据（利用计算资源，每个月每小时采样一次）：

  d3.json("/growth/instance_count_1month.json", function( data ) {

    data.forEach(function(d) {
      d.datapoints = d.datapoints.map(
        function(da) {
          // NOTE i'm not sure why this needs to be multiplied by 1000
          return {date: new Date(da[1] * 1000),
                  count: da[0]};
      });
    });

    x.domain(d3.extent(data[0].datapoints, function(d) { return d.date; }));
    y.domain([0,
              Math.ceil(d3.max(data.map(function (d) {return d3.max(d.datapoints, function (d) { return d.count; });})) / 100) * 100
             ]);

结果对我的口味来说相当刺耳：

是否有一种简单的方法来简化数据，使用D3或其他现成的库？我想减少尖峰，但同时也要减少要绘制的数据量，因为这将无法控制

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我更倾向于在UI级别执行此操作，而不是触及日志例程（即使必须传输冗余的JSON数据）。

您有许多选择，您需要决定针对您所拥有的数据类型和所使用数据的需求，最好的解决方法是什么。在不了解更多数据的情况下，我建议最好是重新采样。只需以更长的时间间隔报告数据（“汇总”数据）。或者，您可以使用滚动平均值或查看各种直线平滑算法

这不是你问题的答案（我想到的是过滤），但这里有一个非常好的例子，可以使用平滑时间序列数据。它是建立在D3之上的开放源代码。您可以从使用的线条/区域开始玩转。@ChristopherHackett，例如，要开始的数据的实际记录，或者它是如何传递到javascript接口的。@LarsKotthoff:是的，但是当数据点多于像素时，这并没有任何实际的区别。没有什么可以插值的。@FernOfTheAndes:是的，这就是我希望看到的样子：）以更长的间隔采样并没有真正起作用：比如说，我总是希望图形中有50个X点，而不管时间段如何。你不会事先知道采样间隔应该是多少（它会改变）。如果你总是想要50个点，那么你描述的是数据的某种分段线性近似。是的。可能有一种方法可以使用D3的插值函数从旧数组中构建一个包含50个点的新数组。我看看。