2022年6月1日，Narrative Chart（中文名 “纳图” ） 正式开源！这是一款由同济大学智能大数据可视化实验室耗时一年半，设计开发的一款专门用于支持「叙事性可视化」创作的数据可视化图表库。与已有的图表库相比，Narrative Chart 将可视化设计的创作过程分解成独立的设计行为，并实现了数据筛选、标注、动效、装饰等一系列与可视化设计创作息息相关的核心操作。用户可以通过排列组合这些操作，实现可视化叙事过程中的各种设计需求。利用 Narrative Chart ，开发者、设计师、分析师，甚至是有作图需求的大众用户，可以通过直观易懂的语法，创作出丰富多彩的叙事性可视化图表。欢迎访问官网查阅更多信息：https://narchart.github.io/，手机端可点击 “阅读原文” 或扫描以下二维码访问进行浏览。
使用 NarrativeChart，用户可以通过一系列直观的设计 “行为”（action）完成对图表的设计与配置。以下图所示的 ScatterPlot 为例，用户可以通过规划设计行为序列，实现对散点图的创建，并为之添加标题及说明文字（向右滑动图片可查看相关代码）。
在上述基础上，用户可以进一步使用 "add encoding"、“modify encoding” 和 “remove encoding” 行为，添加、修改或删除数据映射，完成对于图表的配置与修改。Narrative Chart 支持柱状图、折线图、散点图、饼图、单元可视化等多种常见图表类型，用户可以通过区区数行代码完成图表的绘制。
以单元可视化为例。通过 “add chart” 行为，选择单元（unit）的数据标记后，再将数据用 “add encoding” 行为映射到数据轴上，即可轻松完成图表的创作。Narrative Chart 旨在帮助用户进行直观有效的可视化叙事，即 帮助用户讲好一个 “数据故事”。其内部支持对色彩、字体、图形等多种设计元素的自定义，并允许用户在图表上添加注释、配饰，及动画。Narrative Chart 更是内置了明、暗两种基本色彩模式，并通过控制配色，实现了8种情感表达模式，极大地丰富了用户的叙事体验。
在 Narrative Chart中，用户可以添加 13种常见的图表注释，用于强调、对比、凸显数据中的重要信息。
用户还可以调整图表的外观样式及装饰效果，用以根据需求创作风格迥异的信息图：
Narrative Chart 中，无论是图表、注释，还是装饰、标题，都可以添加动画效果。只需在对应的“行为”中配置 “animation” 属性，并设置动画时长，画布上的元素就会自动按顺序以动画的形式进行播放，让创作动效变得易如反掌。
Narrative Chart 官方网站提供了详细的在线文档供初学者学习参考。
“Gallery”页面展现了丰富多彩的开源设计案例。点击案例图片，即可打开语法编辑器查看相应的代码，并对设计作品进行在线编辑。
欢迎为 Narrative Chart 点赞加星！欢迎通过 idvx.lab (at) gmail.com 反馈相关问题，并加入 Narrative Chart 生态系统及开源社区。
来源 / 同济大学智能大数据可视化实验室