• 学习Echarts:(一)静态图表


    Echarts是现在比较火的js图表库,官网有丰富的实例和友好的入门教程。但是图表的种类很多,配置项的参数也很多,一开始我根据图表类型翻看配置项,发现这样学效率太低了,决定先制定一个简单的学习步骤,按官方教程的顺序:

    1.会构建简单的静态图表,主要是最常见的饼图、折线图、柱形图等。

    2.实现异步加载数据并更新图表(其实就ajax而已)

    3.学会图表的交互

    4.解决自适应问题

    -------------------------------------

    第一步,引入echarts。引入echarts的方式很多,最简单的是直接引入cdn。本地练习的首选,嘿嘿。

          <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/echarts/3.8.4/echarts-en.common.min.js"></script>

    第二部,初始化图表实例。

    在页面中创建实例,其实就是将页面上的一个dom节点作为容器,先设定其高宽,然后在js中初始化一个echarts实例,将它挂载到容器节点上。就是这么简单。

          <div id="main" style=" 600px;height:400px;"></div>
          <script>
              var mychart = echarts.init(document.getElementById('main'));
              var option={
                        //...
              };
               mychart.setOption(option);
          </script>

    我们注意到,这种方式和Vue、React的做法一样。在Vue中我们也是用js创建根实例,并挂载到某个DOM节点上。视图的渲染和更新依赖实例的配置参数。本质上,就是一种数据驱动视图的思想。

    第三步,配置项

    这是我们创建图表的关键。我们要创建什么类型的图表,图标的数据怎么展示、动画等都依赖这个配置项的设置。传给setOption()的配置项是一个对象形式,其各属性对应图表实例的某个组件或动态效果,值一般为数组或对象。一个类型的具体图表不会用到全部配置项字段。但有些配置项字段是各个图表都会用到的。

    * title 字段:它的text属性表示图表的标题。

    *xAxis字段:

    其内常用的子字段有type[可选'value','category','time','log'之一],xAxis设置为category时,可在xAxis下配置data字段存放类目数据。也可以直接配置data字段,那就默认xAxis为'category'。

    * series字段:

    它的type属性决定了我们要展示的图是什么类型:bar是柱状、pie是饼图,目前官方可选的type多达21种。

    它的name属性表示系列名称,“用于tooltip的显示,legend 的图例筛选,在 setOption 更新数据和配置项时用于指定对应的系列”。

    它的data属性表示系列中的内容数组,数组项为一个数据项,依据图表类型含义有所不同。

    现在我们的目标是创建最简单的静态的图表,可以参考官网的示例。

    首先是柱状图:

    var option={
                  title:{
                      text:'销量'
                  },
                  legend:{
                      data:['A品','B品'],
                      left:'center'
                  },
                  xAxis:{
                      data:['一月','二月','三月','四月']
                  },
                  yAxis:{},
                  series:[{
                      name: 'A品',
                    type: 'bar',
                    data: [15,25,35,45],
                    label:{
                        normal:{show:true}
                    }
                  },{
                      name: 'B品',
                    type: 'bar',
                    data: [22, 24, 30, 35],
                    label:{
                        normal:{show:true}
                    }
                  }]
              };
    View Code

    设置了标题title和图例legend后,我们series.type 设置为bar,柱状图要在坐标系中展示数据,所以理论上需要设置x轴和y轴。

    在x轴中我们设置了data是一个一维字符串数组,即各个类目名称。

    然后在series的data中放一个一维数字数组,echarts会自动对应x轴的各个类目,生成柱状图。

    然后是饼图:

              var option={
                  title:{
                      text:'销量'
                  },
                  series:[{
                      name: 'asdsd',
                    type: 'pie',
                    radius:'80%',
                    data: [{value:155,name:'A'},{value:22,name:'B'},{value:343,name:'C'},{value:121,name:'D'}],
                    roseType: 'angle',
                    label:{
                        normal:{show:true}
                    }
                  }]
              };
    View Code

    简单的饼图只需要把series.type设为pie,series.data放一维数组即可。radius字段设置半径;roseType: 'angle',将饼图显示成南丁格尔图。

    title、legend字段的left属性可以设置标题或图例的位置。

     然后是折线图:

     1 option = {
     2     title: {
     3         text: '折线图堆叠'
     4     },
     5     tooltip: {
     6         trigger: 'axis'
     7     },
     8     legend: {
     9         data:['邮件营销','联盟广告','视频广告','直接访问','搜索引擎']
    10     },
    11     grid: {
    12         left: '3%',
    13         right: '4%',
    14         bottom: '3%',
    15         containLabel: true
    16     },
    17     toolbox: {
    18         feature: {
    19             saveAsImage: {}
    20         }
    21     },
    22     xAxis: {
    23         type: 'category',
    24         boundaryGap: false,
    25         data: ['周一','周二','周三','周四','周五','周六','周日']
    26     },
    27     yAxis: {
    28         type: 'value'
    29     },
    30     series: [
    31         {
    32             name:'邮件营销',
    33             type:'line',
    34             stack: '总量',
    35             data:[120, 132, 101, 134, 90, 230, 210]
    36         },
    37         {
    38             name:'联盟广告',
    39             type:'line',
    40             stack: '总量',
    41             data:[220, 182, 191, 234, 290, 330, 310]
    42         },
    43         {
    44             name:'视频广告',
    45             type:'line',
    46             stack: '总量',
    47             data:[150, 232, 201, 154, 190, 330, 410]
    48         },
    49         {
    50             name:'直接访问',
    51             type:'line',
    52             stack: '总量',
    53             data:[320, 332, 301, 334, 390, 330, 320]
    54         },
    55         {
    56             name:'搜索引擎',
    57             type:'line',
    58             stack: '总量',
    59             data:[820, 932, 901, 934, 1290, 1330, 1320]
    60         }
    61     ]
    62 };
    View Code

    我们发现,简单的折线图和柱形图的配置项很相近。剥离掉titile、legend、tooltip、toolbox之后,xAxis只是一个一维数组,yAxis也只是设了type为value而已。series系列数组中的每一个数据项对应一条折线。

    1     series: [
    2         {
    3             name:'邮件营销',
    4             type:'line',
    5             stack: '总量',
    6             data:[120, 132, 101, 134, 90, 230, 210]
    7         },
    8 //...

    数据项的长度和xAxis的长度一致。

  • 相关阅读:
    shell中的for循环
    tty相关
    udev规则
    find中perm参数
    日志级别的选择:Debug、Info、Warn、Error还是Fatal
    云计算、云存储、大数据
    JSON数据解析(python3.4)
    38、友盟统计
    37、iamgeview 图层叠加
    36、imageview的坑
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/alan2kat/p/7842093.html
Copyright © 2020-2023  润新知