JavaScript数据可视化应优先选用成熟图表库而非手写Canvas/SVG，因库已封装坐标轴、响应式、交互等底层逻辑；Chart.js适合快速原型但定制弱，D3.js自由度高但学习成本大，ECharts、Plotly.js、ApexCharts各有适用场景。

JavaScript 实现数据可视化，核心是「用 DOM 或 Canvas 渲染图表，并把数据映射成视觉元素（如柱高、折线坐标、饼图角度）」。不依赖库也能做，但实际项目几乎都选成熟图表库——它们解决了坐标轴计算、响应式缩放、交互事件绑定、无障碍支持等底层细节。

为什么不能直接用 canvas 或 svg 手写所有图表？

手写 canvas 绘制一个带 tooltip 和缩放的折线图，要处理：时间轴刻度自动分级、数值到像素坐标的双向映射、鼠标 hover 时最近数据点查找、移动端 touch 事件兼容、导出 PNG 的 canvas 导出逻辑……这些重复工作已有库封装好。除非你做的是极简定制需求（比如只画 3 根带颜色的柱子），否则手写性价比极低。

Chart.js 适合快速原型和中小型仪表盘

它基于 canvas，API 简洁，对初学者友好，但自定义渲染能力有限。常见踩坑点：

• options.scales.x.time.unit 设为 'month' 却没配 adapters.date，导致时间轴显示 NaN
• 启用 responsive: true 后，父容器没设明确 width，图表高度塌陷
• 多 Y 轴时，第二个 yAxes（v2）或 y1（v3+）没在 datasets[n].yAxisID 中显式指定，数据全挤在主轴上

const chart = new Chart(ctx, {
  type: 'line',
  data: {
    labels: ['Jan', 'Feb', 'Mar'],
    datasets: [{
      label: 'Sales',
      data: [12, 19, 3],
      borderColor: 'rgb(75, 192, 192)',
      tension: 0.1
    }]
  },
  options: {
    responsive: true,
    plugins: { legend: { display: false } }
  }
});

D3.js 是底层能力最强、自由度最高的选择

它不是“图表库”，而是“数据驱动文档”的操作工具。你可以用它画 SVG 柱状图、力导向图、地理热力图，甚至非标准可视化（比如基因序列比对视图）。代价是代码量大、学习曲线陡：

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• 没有内置坐标轴组件，d3.scaleLinear() 和 d3.axisBottom() 需手动组合
• 更新数据时，必须显式调用 .data().enter().append() + .exit().remove()，否则旧元素残留
• d3.zoom() 默认禁用双指缩放，需加 touchable: true

const x = d3.scaleBand()
  .domain(data.map(d => d.month))
  .range([0, width]);
const bars = svg.selectAll('rect').data(data);
bars.enter().append('rect')
  .attr('x', d => x(d.month))
  .attr('y', d => y(d.value))
  .attr('height', d => height - y(d.value))
  .attr('width', x.bandwidth());

其他主流库的适用边界

ECharts：百度开源，中文文档完善，3D 图表、地理坐标系、大数据量渲染（dataset + renderMode: 'canvas'）表现突出，但部分高级配置项（如自定义 markLine 文本位置）文档模糊；Plotly.js：科学计算场景首选，原生支持数学公式渲染（LaTeX）、子图联动、WebGL 加速散点图，但打包体积大（gzip 后约 400KB）；ApexCharts：Vue/React 封装友好，动画细腻，但 SSR 支持弱，服务端渲染时容易报 window is not defined。

选型真正关键的不是功能多寡，而是团队是否愿意为某个库长期维护适配逻辑——比如 ECharts 的 theme 切换需要重载整个实例，而 Chart.js 只需改 options.plugins.legend.labels.color。