Des millions de points restent interactifs.
Un pipeline progressif en espace écran est conçu pour garder panoramique et zoom fluides sur des jeux de plusieurs millions de points avec un matériel moderne adapté.
Lancer l’exemple à plusieurs millions de valeurs→02WORKER-FIRST
Gardez le travail lourd hors de l’interface.
Un Web Worker prépare le détail du graphique et effectue le rendu hors du thread principal lorsque le navigateur le permet. Le même moteur revient au thread principal si nécessaire.
Voir FeederBW en worker-first→03LOD · NIVEAU DE DÉTAIL
Affichez le détail utile à l’écran.
Le LOD dessine automatiquement une vue à l’échelle de l’écran pour les grands jeux de données. Il révèle plus de détails au zoom tout en préservant pics, creux et lacunes réelles.
Examiner dix millions d’échantillons neuronaux→04GESTES AVANCÉS
Le big data au bout des doigts.
Souris, pavé tactile, molette, glissement, pincement, toucher et clavier rendent les grandes plages directes sur ordinateur, tablette et mobile, dans les deux orientations.
Étudier l’incident des accélérateurs→05RUNTIME GZIP · LINE 63 KB · STOCK 55 KB
N’embarquez que le graphique utilisé.
Line et Stock disposent de points d’entrée séparés. Un chargement initial propre en mode worker pèse environ 63 kB et 55 kB gzip, API du navigateur, runtime Core requis, chunks statiques générés et worker de rendu compris. Le code de l’application et les données du graphique ne sont pas inclus ; le décodeur d’overlays par URL et le fallback sur le thread principal ne sont chargés qu’en cas de besoin. Core, Line et Stock n’ont aucune dépendance d’exécution tierce.
Explorer les exemples Line et Stock→06NODE · BUN · DENO
Effectuez le rendu au-delà du navigateur.
Les mêmes moteurs TypeScript génèrent des graphiques Line et Stock statiques avec un backend Canvas2D fourni. La sortie PNG réelle est vérifiée avec Node.js 22.22.3, Bun 1.3.14 et Deno 2.9.3.
Voir l’exemple de rendu serveur→