圖像地圖是帶有可點擊區域的圖像,通常情況下,每個區域是一個相關的超級鏈接。點擊某個區域,就會到達相關的鏈接,也可以通過圖像地圖實現圖片切換效果。
1 什么是圖像地圖
把一幅圖像分成為多個區域,每個區域指向不同的URL地址。例如,將一幅中國地圖的圖像按照省市劃分為若干個區域,這些區域就被稱為熱點,單擊熱點區域,就可以連接到與相應的省市有關的頁面,這就是圖像地圖。
2 怎么制作
1.首先必須定義出圖像上的各個熱點區域的形狀,位置坐標,及指向的URL地址等信息,這個過程叫做圖像熱點映射。圖像熱點映射需要使用<map name=mapname></map>標簽對進行說明,其中的name屬性為該圖像熱點映射指定了一個名稱。
2.圖像熱點映射中的各個區域用<area>標簽說明,<area>標簽的格式為:<area shape=”形狀”cords=”坐標”href=”URL”>,href部分也可以用nohref替換,表示在該區域單擊鼠標無效。<area>標簽還可以有一個target屬性,用來指明瀏覽器在哪個窗口或者幀中顯示href屬性所指向的網頁資源。<area>標簽的屬性及描述如表1所示。
3.定義好了圖像熱點之后,接著就要在<img>圖像標簽中增加一個名為usemap的屬性設置,usemap屬性指定該圖像被用作圖像地圖,其設置值為所使用的圖像熱點映射名稱,格式為:在<map>標簽中的name屬性設置值前多加一個“#”字符。例如,<img src=”china.jpg”usemap=”#mymap”>。
表1 <area>標簽的屬性及描述
文重點介紹的是可視化庫 Highcharts 的相關基礎知識,以及如何利用Highcharts來繪制不同場景和需求下的精美柱狀圖,主要內容包含:
首先看一段來自官網的贊美:
Make your data come alive。Highcharts makes it easy for developers to set up interactive charts in their web pages.
Highcharts 是一個用純 JavaScript 編寫的圖表庫,它能夠很簡單便捷的在 web 網站或者是 web 應用程序中添加有交互性質的圖表。
Highcharts 是免費提供給個人學習、個人網站和非商業用途的使用的。
中文官網地址:https://www.highcharts.com.cn/
Highcharts 具備諸多特性,以至于它大受歡迎:
上面僅僅是列出了Highcharts的部分特性,它還有時間軸上的時間精確到毫秒、文字可在任意方向旋轉等特性。
Highcharts 有上面列舉的諸多特性,所以它受到了國內外很多大公司的青睞,從它的官網上看到很多知名的企業,比如:Facebook、Twitter、Yahoo、IBM、阿里云等
Highcharts之所以如此強大,主要是因為它有4大利器:
方便快捷的純 JavaScript 交互性圖表。可以說,Highcharts 是目前市面上最簡單靈活的圖表庫
方便快捷地創建股票圖、大數據量的時間軸圖表。
Highstock 是用純 JavaScript 編寫的股票圖表控件,可以用來開發股票走勢圖及大數據量時間軸圖表。
非常優秀的HTML5地圖組件,支持下鉆、觸摸、手勢等操作。
Highmaps 繼承了 Highcharts 簡單易用的特性。利用它可以方便快捷的創建用于展示銷售、選舉結果等其他與地理位置關系密切的交互地圖圖表。
最簡單好用的JavaScript 甘特圖庫。
方便易用的交互式甘特圖,可以用于展示時間分配、任務調度、事件及資源使用情況。
開頭筆者提到過:Highcharts 是基于 JavaScript 編寫的圖表庫。
因為很多人并不是很擅長前端語言,所以有位大神編寫出來基于 Python 的第三方的庫:python-highcharts,詳細說明見github https://github.com/kyper-data/python-highcharts
安裝 python-highcharts 非常的簡單:
pip install python-highcharts
目前 python-highcharts 支持 Python2.7/3.4+,python版本需要滿足需求
安裝好 python-highcharts 之后,我們用一個小案例來說明如何通過它繪制圖形,首先看看整體的代碼和圖形:
# 1-導入庫和實例化
from highcharts import Highchart
chart = Highchart()
# 2-配置項設置
options = {
'chart': {
'inverted': True # 翻轉x軸和y軸
},
'title': { # 主標題
'text': 'Atmosphere Temperature by Altitude'
},
'subtitle': { # 副標題
'text': 'According to the Standard Atmosphere Model'
},
'xAxis': { # x軸設置
'reversed': False,
'title': {
'enabled': True,
'text': 'Altitude'
},
'labels': {
'formatter': 'function () {\
return this.value + "km";\
}'
},
'maxPadding': 0.05,
'showLastLabel': True
},
'yAxis': { # y軸設置
'title': {
'text': 'Temperature'
},
'labels': {
'formatter': "function () {\
return this.value + '°';\
}"
},
'lineWidth': 2
},
'legend': { # 圖例設置
'enabled': False
},
'tooltip': { # 提示工具設置
'headerFormat': '<b>{series.name}</b><br/>',
'pointFormat': '{point.x} km: {point.y}°C'
}
}
# 3-實例化對象中添加配置
chart.set_dict_options(options)
# 4-繪圖所需的數據和添加數據
data = [[0, 15],
[10, -50],
[20, -56.5],
[30, -46.5],
[40, -22.1],
[50, -2.5],
[60, -27.7],
[70, -55.7],
[80, -76.5]]
# 添加數據
chart.add_data_set(data, 'spline', 'Temperature', marker={'enabled': False})
# 5-在線繪圖
chart
通過上面的代碼我們可以看到使用 python-highcharts 繪圖的5個基本步驟:
from highcharts import Highchart # 導入庫
H = Highchart(width=750, height=600) # 設置圖形的大小
# 4組數據,代表4個年份
# 每組5個數據代表的是5個洲
data1 = [107, 31, 235, 203, 24]
data2 = [133, 156, 947, 868, 106]
data3 = [373, 914, 854, 732, 34]
data4 = [652, 954, 1250, 740, 38]
# 進行配置
options = {
'chart': { # 加上chart配置變成水平柱狀圖
'type': 'bar'
},
'title': { # 1、主標題
'text': 'Stacked bar chart'
},
'subtitle': { # 2、副標題
'text': 'Source: <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/World_population">Wikipedia.org</a>'
},
'xAxis': { # 3、橫軸的5個分類
'categories': ['Africa', 'America', 'Asia', 'Europe', 'Oceania'],
'title': {
'text': "5個洲" # x軸的名稱
}
},
'yAxis': {
'min': 0, # 設置最小值
'title': {
'text': '人口數(百萬)', # y軸名稱
'align': 'high'
},
'labels': {
'overflow': 'justify'
}
},
'tooltip': {
'valueSuffix': ' millions'
},
'legend': { # 圖例設置
'layout': 'vertical', # 垂直方向
'align': 'right', # 靠右顯示
'verticalAlign': 'top', # 頂部
'x': -40,
'y': 80,
'floating': True,
'borderWidth': 2, # 圖例外圍線條寬度
'backgroundColor': "((Highcharts.theme && Highcharts.theme.legendBackgroundColor) || '#9ACFF0')",#圖例背景顏色
'shadow': True
},
'credits': { # 右下角的版權標簽
'enabled': True
},
'plotOptions': {
'bar': {
'dataLabels': {
'enabled': True # 顯示數據(柱狀圖頂部的數據顯示出來)
}
}
}
}
H.set_dict_options(options) # 添加配置
# 每個年份添加一組數據
H.add_data_set(data1, 'bar', 'Year 2000')
H.add_data_set(data2, 'bar', 'Year 2004')
H.add_data_set(data3, 'bar', 'Year 2008')
H.add_data_set(data4, 'bar', 'Year 2012')
H
兩個不同類型的雙排柱狀圖:
from highcharts import Highchart
H = Highchart(width=550, height=400)
# 1、數值分類區間
categories = ['0-4', '5-9', '10-14', '15-19',
'20-24', '25-29', '30-34', '35-39',
'40-44','45-49', '50-54', '55-59',
'60-64', '65-69','70-74', '75-79',
'80-84', '85-89', '90-94','95-99', '100 + ']
# 2、配置項
# 在這種圖形中橫軸和縱軸需要調換
options = {
'chart': { # 指定圖表類型:柱狀圖
'type': 'bar'
},
'title': { # 主標題
'text': 'Population pyramid for Germany, midyear 2010'
},
'subtitle': { # 副標題
'text': 'Source: www.census.gov'
},
'xAxis': [{ # 左側標簽設置
'categories': categories,
'reversed': False, # 分類區間是否翻轉
'labels': {
'step': 1 # 標簽區間的間隔
}
}, { # 右側標簽設置
'opposite': True,
'reversed': False,
'categories': categories,
'linkedTo': 0,
'labels': {
'step': 1
}
}],
'yAxis': {
'title': {
'text': None
},
'labels': { # y軸標簽
'formatter': "function () {\
return (Math.abs(this.value) / 1000000) + 'M';\
}"
},
'min': -4000000,
'max': 4000000
},
'plotOptions': {
'series': {
'stacking': 'normal'
}
},
'tooltip': {
'formatter': "function () {\
return '<b>' + this.series.name + ', age ' + this.point.category + '</b><br/>' +\
'Population: ' + Highcharts.numberFormat(Math.abs(this.point.y), 0);\
}"
},
}
# 設置男女的數值
data_male = [-1746181, -1884428, -2089758, -2222362,
-2537431, -2507081, -2443179, -2664537,
-3556505, -3680231, -3143062, -2721122,
-2229181, -2227768,-2176300, -1329968,
-836804, -354784, -90569, -28367, -3878]
data_female = [1656154, 1787564, 1981671, 2108575,
2403438, 2366003, 2301402, 2519874,
3360596, 3493473, 3050775, 2759560,
2304444, 2426504, 2568938, 1785638,
1447162, 1005011, 330870, 130632, 21208]
# 添加配置項
H.set_dict_options(options)
# 添加數據和指定圖表類型bar
H.add_data_set(data_male, 'bar', 'Male')
H.add_data_set(data_female, 'bar', 'Female')
H
from highcharts import Highchart # 導入庫
H = Highchart(width=800, height=600) # 設置圖形的大小
# 配置數據項
data1 = [5, 3, 4, 7, 2]
data2 = [2, 2, 3, 2, 1]
data3 = [3, 4, 4, 2, 5]
options = {
'chart': {
'type': 'column' # bar改成column
},
'title': {
'text': 'Stacked column chart'
},
'xAxis': {
'categories': ['Apples', 'Oranges', 'Pears', 'Grapes', 'Bananas']
},
'yAxis': {
'min': 0,
'title': {
'text': 'Total fruit consumption'
},
'stackLabels': {
'enabled': True,
'style': {
'fontWeight': 'bold',
'color': "(Highcharts.defaultOptions.title.style && \
Highcharts.defaultOptions.title.style.color) || 'gray'"
}
}
},
'legend': {
'align': 'right',
'x': -30,
'verticalAlign': 'top',
'y': 25,
'floating': True,
'backgroundColor':
"Highcharts.defaultOptions.legend.backgroundColor || 'white'",
'borderColor': '#CCC',
'borderWidth': 1,
'shadow': False
},
'tooltip': {
'headerFormat': '<b>{point.x}</b><br/>',
'pointFormat': '{series.name}: {point.y}<br/>Total: {point.stackTotal}'
},
# 在這里設置堆疊的信息
'plotOptions': { # 將每個數據在柱狀圖上方顯示出來
'column': {
'stacking': 'normal',
'dataLabels': {
'enabled': True # 顯示數據(柱狀圖頂部的數據顯示出來)
}
}
}
}
H.set_dict_options(options) # 添加配置
# 將之前的bar改成column即可
H.add_data_set(data1,'column','John')
H.add_data_set(data2,'column','Jane')
H.add_data_set(data3,'column','Joe')
H
from highcharts import Highchart # 導入庫
H = Highchart(width=800, height=600) # 設置圖形的大小
# 配置數據項
data1 = [5, 3, 4, 7, 2]
data2 = [2, 2, 3, 2, 1]
data3 = [3, 4, 4, 2, 5]
options = {
'chart': {
'type': 'bar' # 圖表類型
},
'title': { # 主標題
'text': 'Stacked bar chart'
},
'xAxis': {
'categories': ['Apples', 'Oranges', 'Pears', 'Grapes', 'Bananas']
},
'yAxis': {
'min': 0,
'title': {
'text': 'Total fruit consumption'
}
},
'legend': {
'reversed': True
},
'plotOptions': {
'series': {
'stacking': 'normal'
}
}
}
H.set_dict_options(options) # 添加配置
H.add_data_set(data1,'bar','John')
H.add_data_set(data2,'bar','Jane')
H.add_data_set(data3,'bar','Joe')
H
有時候我們的數據中還有負值,利用Highcharts同樣可以繪制柱狀圖:
from highcharts import Highchart # 導入庫
H = Highchart(width=800, height=600) # 設置圖形的大小
# 配置數據項
data1 = [5, 3, -4, 7, 2]
data2 = [2, 2, 3, -2, 1]
data3 = [-3, 4, 4, 2, 5]
options = {
'chart': { # 圖表類型不是bar,而是column
'type': 'column'
},
'title': { # 主標題
'text': 'column with negative values'
},
'xAxis': {
'categories': ['Apples', 'Oranges', 'Pears', 'Grapes', 'Bananas']
},
'yAxis': {
'title': {
'text': '水果數量', # y軸名稱
'align': 'high'
},
'labels': {
'overflow': 'justify'
}
},
'legend': {
'reversed': True
},
'credits': { # 右下角的版權信息
'enabled': False
},
'plotOptions': { # 將每個數據在柱狀圖上方顯示出來
'bar': {
'dataLabels': {
'enabled': True # 顯示數據(柱狀圖頂部的數據顯示出來)
}
}
}
}
H.set_dict_options(options) # 添加配置
H.add_data_set(data1,'bar','John')
H.add_data_set(data2,'bar','Jane')
H.add_data_set(data3,'bar','Joe')
H
from highcharts import Highchart # 導入庫
H = Highchart(width=800, height=600) # 設置圖形的大小
# 配置數據項
data1 = [5, 3, 4, 7, 2]
data2 = [2, 2, 3, 2, 1]
data3 = [3, 4, 4, 2, 5]
options = {
'chart': {
'type': 'column' # 圖表類型
},
'title': { # 主標題
'text': '帶有百分比的柱狀圖'
},
'xAxis': {
'categories': ['Apples', 'Oranges', 'Pears', 'Grapes', 'Bananas']
},
'yAxis': {
'min': 0,
'title': {
'text': 'Total fruit consumption'
}
},
'tooltip': {
'pointFormat': '<span style="color:{series.color}">{series.name}</span>: <b>{point.y}</b> ({point.percentage:.0f}%)<br/>',
'shared': True
},
'legend': {
'reversed': True
},
'plotOptions': {
'series': { # 將stacking參數設置成percent
'stacking': 'percent' # 多種取值:normal+percent
}
}
}
H.set_dict_options(options) # 添加配置
H.add_data_set(data1,'bar','John')
H.add_data_set(data2,'bar','Jane')
H.add_data_set(data3,'bar','Joe')
H
當我們的坐標屬性過長的時候,屬性值顯示在坐標軸上可以傾斜一定的角度:
from highcharts import Highchart # 導入庫
H = Highchart(width=800, height=600) # 設置圖形的大小
data = [
['Shanghai', 24.2],
['Beijing', 20.8],
['Karachi', 14.9],
['Shenzhen', 13.7],
['Guangzhou', 13.1],
['Istanbul', 12.7],
['Mumbai', 12.4],
['Moscow', 12.2],
['S?o Paulo', 12.0],
['Delhi', 11.7],
['Kinshasa', 11.5],
['Tianjin', 11.2],
['Lahore', 11.1],
['Jakarta', 10.6],
['Dongguan', 10.6],
['Lagos', 10.6],
['Bengaluru', 10.3],
['Seoul', 9.8],
['Foshan', 9.3],
['Tokyo', 9.3]
]
options = {
'chart': {
'type': 'column'
},
'title': {
'text': '2017年度世界大城市'
},
'subtitle': { # 帶上了url地址,點擊進入鏈接的文章中
'text': '來源: <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_cities_proper_by_population">維基百科</a>'
},
'xAxis': {
'type': 'category',
'labels': {
'rotation': -45, # 控制傾斜方向:+ 表示向右傾斜
'style': {
'fontSize': '12px', # 字體設置
'fontFamily': 'Verdana, sans-serif'
}
}
},
'yAxis': {
'min': 0,
'title': {
'text': '人口數(百萬)',
# 'rotation': -1,
# 'style': {
# 'fontSize': '13px',
# 'fontFamily': 'Verdana, sans-serif'
# }
}
},
'legend': {
'enabled': False
},
'tooltip': { # 當鼠標放到柱子上去的時候顯示的內容
'pointFormat': 'Population in 2017: <b>{point.y:.1f} millions</b>'
},
# 重要設置項
'plotOptions': { # 將每個數據在柱狀圖上方顯示出來
'column': {
'stacking': 'normal',
'dataLabels': {
'enabled': True,
'inside': False,
'rotation': -1,
'color': '#FFFFFF',
# 'align': 'left',
'format': '{point.y:.1f}',
'y': 10, # 10 pixels down from the top
# 'style': {
# 'fontSize': '15px',
# 'fontFamily': 'Verdana, sans-serif'
# }
}
}
}
}
H.set_dict_options(options) # 添加配置
H.add_data_set(data,'column','Population')
H
通過最小值和最大值可以繪制在區間內變化的柱狀圖:
from highcharts import Highchart # 導入庫
H = Highchart(width=800, height=600) # 設置圖形的大小
data_range = [
[-9.9, 10.3],
[-8.6, 8.5],
[-10.2, 11.8],
[-1.7, 12.2],
[-0.6, 23.1],
[3.7, 25.4],
[6.0, 26.2],
[6.7, 21.4],
[3.5, 19.5],
[-1.3, 16.0],
[-8.7, 9.4],
[-9.0, 8.6]
]
options = {
'chart': {
'type': 'columnrange',
'inverted': True
},
# # Note: Prefer using linkedDescription or caption instead.
# 'accessibility': { # 取消了該屬性
# 'description': 'Image description'
# },
'title': {
'text': 'title'
},
'subtitle': {
'text': 'subtitle'
},
'xAxis': {
'categories': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun',
'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']
},
'yAxis': {
'title': {
'text': 'Temperature ( °C )'
}
},
'tooltip': {
'valueSuffix': '°C'
},
'legend': {
'enabled': False
},
'plotOptions': {
'columnrange': {
'dataLabels': {
'enabled': True,
'format': '{y}°C'
}
}
}
}
H.set_dict_options(options) # 添加配置
H.add_data_set(data_range,'columnrange','Temperatures') # 添加數據
H
有時候可以將多個圖形放在一個畫布中:
from highcharts import Highchart
H = Highchart(width=850, height=400)
# 3組不同的數據:降雨量、氣壓、溫度
data1 = [49.9, 71.5, 106.4, 129.2, 144.0, 176.0, 135.6, 148.5, 216.4, 194.1, 95.6, 54.4]
data2 = [1016, 1016, 1015.9, 1015.5, 1012.3, 1009.5, 1009.6, 1010.2, 1013.1, 1016.9, 1018.2, 1016.7]
data3 = [7.0, 6.9, 9.5, 14.5, 18.2, 21.5, 25.2, 26.5, 23.3, 18.3, 13.9, 9.6]
options = {
'chart': {
'zoomType': 'xy' # xy縮放變化
},
'title': { # 標題設置
'text': 'Average Monthly Weather Data for Tokyo'
},
'subtitle': {
'text': 'Source: WorldClimate.com'
},
'xAxis': [{ # x軸數據
'categories': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun',
'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'],
'crosshair': True # True 表示啟用豎直方向的十字準星;[true, true] 啟動橫縱兩個軸
}],
# y軸有3個屬性設置
'yAxis': [ # 列表中3個元素:溫度、降雨量、氣壓
# 1-溫度
{ 'labels': {
'format': '{value}°C', # 溫度數據的單位設置
'style': {
'color': 'Highcharts.getOptions().colors[2]' # 索引為2,取出第3個圖
}
},
'title': {
'text': 'Temperature', # 名字設置
'style': {
'color': 'Highcharts.getOptions().colors[2]'
}
},
'opposite': True # 縱坐標默認在左邊,”相反opposite“取右邊的位置
},
# 2-降雨量
{ 'labels': {
'format': '{value} mm', # 單位設置
'style': {
'color': 'Highcharts.getOptions().colors[0]'
}
},
'gridLineWidth': 0, # 線寬(水平方向的灰色線條)
'title': {
'text': 'Rainfall', # 名字設置
'style': {
'color': 'Highcharts.getOptions().colors[0]'
}
}
},
# 3-氣壓
{'labels': { # 海平面氣壓數據
'format': '{value} mb',
'style': {
'color': 'Highcharts.getOptions().colors[1]'
}
},
'opposite': True, # 縱坐標右側顯示
'gridLineWidth': 0,
'title': {
'text': 'Sea-Level Pressure', # 縱軸標題名字設置
'style': {
'color': 'Highcharts.getOptions().colors[1]'
}
}
}
],
'tooltip': { # 數據提示框,鼠標放上去顯示3個坐標的數據
'shared': True,
},
'legend': {
'layout': 'vertical', # 圖例垂直顯示;horizontal水平顯示(并排)
'align': 'left', # 圖例靠左
'x': 80, # 圖例到y軸距離
'verticalAlign': 'top',
'y': 55, # 圖例到x軸距離
'floating': True, # 圖例是否可以顯示在圖形:False表示圖例和圖形完全分開
'backgroundColor': "(Highcharts.theme && Highcharts.theme.legendBackgroundColor) || '#FFFFFF'" # 圖例背景色
},
}
H.set_dict_options(options)
# 如何繪制多個圖形
# 設置項options中3者順序:溫度(0)、降雨量(1)、氣壓(2)
# 添加的數據化順序和坐標軸的順序要保持一致
H.add_data_set(data1, # 添加數據(降雨量)-colors[0]
'column', # 指定圖形類型:柱狀圖
'Rainfall', # 名稱
yAxis=1,
tooltip={
'valueSuffix': ' mm' # 提示數據的單位
})
H.add_data_set(data2, # 氣壓-colors[1]
'spline', # spline表示圓滑的曲線;line表示折線
'Sea-Level Pressure',
yAxis=2 ,
marker={
'enabled': True # 標記:F表示虛點;T表示實點
},
dashStyle='shortdot', # 在圖形中直接顯示markder;設置成False則需要鼠標放上去才會出現markder點
tooltip={
'valueSuffix': ' mb'
})
H.add_data_set(data3, # 溫度-colors[2]
'spline',
'Temperature',
yAxis=0,
tooltip={
'valueSuffix': ' °C'
})
H
本文中我們簡單的介紹了可視化庫 Highcharts 的主要特點和4大利器,同時通過 python-highcharts 繪制了多個柱狀圖的案例,我們可以看到:
面上大多數的熱點地圖,都是以 JavaScript 來做的,但是使用 CSS3 制作的熱點地圖倒還真的挺少見的。
其實 CSS3 的功能也很強大,能幫助我們實現很多用 JavaScript 實現的效果,最近小編剛學會 HTML5 和 簡單的 CSS3,在這里用 CSS3 實現了熱點地圖動畫,效果如下:
CSS3 實現熱點地圖動畫
下面給大家初步講講,如何用 CSS3 制作一個熱點地圖,你可以學到 HTML 的布局、HTML 列表、CSS 選擇器、CSS3 動畫、CSS3 的 2D 轉換等,對于練習 HTML、CSS 也有很好的幫助。
相關代碼下載命令:
點擊文末閱讀原文,獲取完整代碼。
首先我們來創建如下目錄結構:
在 img 目錄下獲取地圖圖片,打開終端,執行以下命令:
$ cd img$ wget https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/2673/map_black_bg.png
在 index.html 文件中寫入如下代碼:
<!DOCTYPE html><html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /> <title>熱點地圖</title> <!-- 引入CSS --> <link rel="stylesheet" href="./index.css" /> </head> <body> <!-- 地圖 --> <div class="china-map"></div> </body></html>
為了讓我們的城市能夠顯示在地圖上,在這里我選擇使用 CSS 相對定位與絕對定位的方式。
在 index.css 文件中寫入如下代碼:
/* CSS 通配符 * 號,表示所有的元素一開始默認的內外邊距為 0 */* { margin: 0; padding: 0;}body { /* 背景色 */ background: #31363a;}.china-map { /* 給地圖加上相對定位 */ position: relative; /* 給地圖設置寬高 */ width: 747px; height: 617px; /* 設置背景圖片,指定為不重復,并且居中 */ background: url("./map_black_bg.png") no-repeat center; /* 將地圖設置為離頂部60px,左右居中 */ margin: 60px auto 0;}
執行如下步驟預覽效果:
這下我們的地圖就顯示出來了。
地圖成功顯示后,我們需要在上面設置地點以及地點的樣式。
在 index.html 中加入以下代碼:
<div class="china-map"> <!-- 地點區域 --> <div class="region"> <!-- 地點顯示的小圓點 --> <div class="dot"></div> <!-- 向外擴散的圓圈 --> <div class="place"></div> <!-- 地名 --> <div class="txt">青海</div> </div></div>
在 index.css 中加入以下代碼:
* { margin: 0; padding: 0;}body { background: #31363a;}/* 地圖 */.china-map { position: relative; width: 747px; height: 617px; background: url("./map_black_bg.png") no-repeat center; margin: 60px auto 0;}/* 區域地點 */.region { /* 絕對定位 */ position: absolute;}/* 小圓點 */.region .dot { position: absolute; top: 50%; left: 50%; margin: -5px 0 0 -5px; width: 10px; height: 10px; background: #a2a9b4; opacity: 1; border-radius: 50%;}/* 向外擴散的圓圈 */.region .place { position: absolute; top: 50%; left: 50%; margin: -33px 0 0 -33px; width: 66px; height: 66px; border: 2px solid #b7b7b7; border-radius: 50%; /* 透明度 */ opacity: 0.12; /* 陰影 */ box-shadow: 0 0 4px #82878f inset;}/* 地名 */.region .txt { position: absolute; top: -20px; left: 10px; font-size: 14px; color: #ccc; width: 50px;}
預覽效果:
如何將這個地點放置在相應位置上呢?這個時候就要使用 left 屬性和 top 屬性了,通過計算正確的偏移值,將地點放置在合適的位置上。
修改 .region 的樣式:
.region { position: absolute; top: 302px; left: 308px;}
預覽效果:
青海就已經顯示在正確的地方上了。但是我們轉念一想,如果我們還有一個城市,比如北京,這個時候是不是該這樣:
.region2 { position: absolute; top: 229px; left: 559px;}
不過如此一來,每當創建一個城市,就要新寫一個 CSS 類,并且每一個類中都會有同樣的代碼 position:absolute,如果大篇幅的重復會增加代碼的冗余度。所以這個時候,我們可以專門新建一個類來放置每一個城市的偏移值,修改 index.css 文件,增加如下代碼:
.region { position: absolute;}/* 青海 */.region-qh { top: 302px; left: 308px;}/* 北京 */.region-bj { top: 229px; left: 559px;}
修改 index.html:
<div class="china-map"> <!-- 青海 --> <div class="region region-qh"> <div class="dot"></div> <div class="place"></div> <div class="txt">青海</div> </div> <!-- 北京 --> <div class="region region-bj"> <div class="dot"></div> <div class="place"></div> <div class="txt">北京</div> </div></div>
預覽效果:
同樣的道理,如果我們想設置不同地點有不同顏色的顯示,我們可以專門新建一個顏色類:
修改 index.html:
<!-- 北京 --><div class="region region-bj blue"> <div class="dot"></div> <div class="place"></div> <div class="txt">北京</div></div>
在 index.css 中加入以下代碼:
/* 顏色*/.region.blue .place { width: 120px; height: 120px; margin: -64px 0 0 -64px; border: 1px solid #009fd9; box-shadow: 0 0 12px #009fd9 inset;}.region.blue .dot { background: #0080d9;}
預覽效果:
如此一來,如果我們想給一些地點加上樣式,只需要為它加上像 .blue 這樣的顏色類就好了。現在我們將其他的地點以及樣式增加上去。
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說不定做出來的地圖比小編的更好看~
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