• EChart.js 笔记一


      一直对数据可视化比较感兴趣,当年 Alibaba 年报晚会上的大屏显示可谓是技惊四座,够震撼,将数据之美展现得淋漓尽致。

     

      国内的前端数据可视化插件中,echart.js 算是热度很高的,也容易上手,算是新手福利吧;D3.js 源于国外,长于定制,看评价多是倾向于这个方面的。先不管这些,先入手 echart.js。

     

    一、安装

      大致分两类:

        1.<script> 直接引入本地或者cdn上的 echart(.min).js 文件,是本文中使用的方法;

        2. npm 获取,详见 点击comb!

     

    二、基本使用

      1.首先在 body 中准备一个容器:

    <!-- 为 ECharts 准备一个具备大小(宽高)的 DOM -->
    <div id="main" style=" 600px;height:400px;"></div>

      2.引入 echart.js 文件: <script> 标签引入

      3.基本结构(贴个小demo):

    <!DOCTYPE html>
    <html>
    <head>
        <meta charset="utf-8">
        <title>ECharts</title>
        <!-- 引入 echarts.js -->
        <script src="echarts.min.js"></script>
    </head>
    <body>
        <!-- 为ECharts准备一个具备大小(宽高)的Dom -->
        <div id="main" style=" 600px;height:400px;"></div>
        <script type="text/javascript">
            // 基于准备好的dom,初始化echarts实例
            var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
    
            // 指定图表的配置项和数据
            var option = {
                title: {
                    text: 'ECharts 入门示例'
                },
                tooltip: {},
                legend: {
                    data:['销量']
                },
                xAxis: {
                    data: ["衬衫","羊毛衫","雪纺衫","裤子","高跟鞋","袜子"]
                },
                yAxis: {},
                series: [{
                    name: '销量',
                    type: 'bar',
                    data: [5, 20, 36, 10, 10, 20]
                }]
            };
    
            // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
            myChart.setOption(option);
        </script>
    </body>
    

    三、异步加载数据和更新

       1.异步加载也比较简单,通过 ajax 请求数据,并将数据和配置填入 setOption 即可。

    var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
    
    // 显示标题,图例和空的坐标轴 myChart.setOption({ title: { text: '异步数据加载示例' }, tooltip: {}, legend: { data:['销量'] }, xAxis: {    // 先声明 data: [] }, yAxis: {}, series: [{ name: '销量', type: 'bar', data: [] }] }); // 异步加载数据 $.get('data.json').done(function (data) { // 填入数据 myChart.setOption({ xAxis: { data: data.categories }, series: [{ // 根据名字对应到相应的系列 name: '销量', data: data.data }] }); });

      上面的思路是先将空的坐标系画出来,获取数据后在填入进去,另外一条思路是先获取数据,在配置各项目,代码层面是将 setOption 全部写在 ajax 逻辑内部,但这样很容易造成页面的区域性空白,故不推荐这种思路。

      注意:在数据的更新时需要通过 name 属性对应到相应的系列,更推荐在配置时加上 series 中的 name 。

      2.对于加载过程的优化:

      数据加载过程中往往出现各种问题导致加载过程变长,这就很容易产生用户体验问题,echart.js中内置了一个简单加载过渡动画的 api:

      请求数据前调用 showLoading 方法,数据加载完成后调用 hideLoading 方法隐藏加载动画即可。

    // 调用 showLoading 方法
    myChart.showLoading();
    
    $.get('data.json').done(function (data) {
        // 调用 hideLoading 方法
        myChart.hideLoading();
        myChart.setOption(...);
    });

      3.数据的动态更新

        使用定时器(setInterval)定时请求数据并更新 setOption 即可。 动态更新实例

    四、dataset 管理数据

      Echart 4 以前,数据需要在各个 series 中声明,这中方式直观易理解,但是缺点是不利于多个系列共享等。

      而从 4 开始,提供数据集(dataset)来声明数据,可以完成诸如:共享、分割数据等操作。

    官方的入门例子:

    option = {
        legend: {},
        tooltip: {},
        dataset: {
            // 提供一份数据,此处是二维数组。
            source: [
                ['product', '2015', '2016', '2017'],
                ['Matcha Latte', 43.3, 85.8, 93.7],
                ['Milk Tea', 83.1, 73.4, 55.1],
                ['Cheese Cocoa', 86.4, 65.2, 82.5],
                ['Walnut Brownie', 72.4, 53.9, 39.1]
            ]
        },
        // 声明一个 X 轴,类目轴(category)。默认情况下,类目轴对应到 dataset 第一列。
        xAxis: {type: 'category'},
        // 声明一个 Y 轴,数值轴。
        yAxis: {},
        // 声明多个 bar 系列,默认情况下,每个系列会自动对应到 dataset 的每一列。
        series: [
            {type: 'bar'},
            {type: 'bar'},
            {type: 'bar'}
        ]
    }
    

    或者:

    option = {
        legend: {},
        tooltip: {},
        dataset: {
            // 这里指定了维度名的顺序,从而可以利用默认的维度到坐标轴的映射。
            // 如果不指定 dimensions,也可以通过指定 series.encode 完成映射,参见后文。
            dimensions: ['product', '2015', '2016', '2017'],
            source: [
                {product: 'Matcha Latte', '2015': 43.3, '2016': 85.8, '2017': 93.7},
                {product: 'Milk Tea', '2015': 83.1, '2016': 73.4, '2017': 55.1},
                {product: 'Cheese Cocoa', '2015': 86.4, '2016': 65.2, '2017': 82.5},
                {product: 'Walnut Brownie', '2015': 72.4, '2016': 53.9, '2017': 39.1}
            ]
        },
        xAxis: {type: 'category'},
        yAxis: {},
        series: [
            {type: 'bar'},
            {type: 'bar'},
            {type: 'bar'}
        ]
    };
    

      建议: dataset 中 source 是数组,建议将数据模拟成 二维 排列,这样在整个 dataset 的学习过程中比较容易理解。

      

    行、列映射

      dataset 的 source 中数据可以大致看成是一个二维排列的数组,那是怎么将数组中的数据与图表对应的呢?

    用户可以使用 seriesLayoutBy 配置项,改变图表对于行列的理解。seriesLayoutBy 可取值:
    
    'column': 默认值。系列被安放到 dataset 的列上面。
    'row': 系列被安放到 dataset 的行上面。
     

    官方栗子:

    option = {
        legend: {},
        tooltip: {},
        dataset: {
            source: [
                ['product', '2012', '2013', '2014', '2015'],
                ['Matcha Latte', 41.1, 30.4, 65.1, 53.3],
                ['Milk Tea', 86.5, 92.1, 85.7, 83.1],
                ['Cheese Cocoa', 24.1, 67.2, 79.5, 86.4]
            ]
        },
        xAxis: [
            {type: 'category', gridIndex: 0},       // 坐标系1
            {type: 'category', gridIndex: 1}        // 坐标系2
        ],
        yAxis: [
            {gridIndex: 0},             // 坐标系1
            {gridIndex: 1}              // 坐标系2
        ],
        grid: [
            {bottom: '55%'},         // 坐标系1 距离底部距离
            {top: '55%'}               // 坐标系2 距离顶部距离
        ],
        series: [
            // 这几个系列会在第一个直角坐标系中,每个系列对应到 dataset 的每一行,即将 source 中的行作为 x 轴。
            {type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'},
            {type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'},
            {type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'},
            // 这几个系列会在第二个直角坐标系中,每个系列对应到 dataset 的每一列。
            {type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1},
            {type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1},
            {type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1},
            {type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1}
        ]
    }
    

    数据映射到图形(encode)

    官方栗子:

    var option = {
        dataset: {
            source: [
                ['score', 'amount', 'product'],
                [89.3, 58212, 'Matcha Latte'],
                [57.1, 78254, 'Milk Tea'],
                [74.4, 41032, 'Cheese Cocoa'],
                [50.1, 12755, 'Cheese Brownie'],
                [89.7, 20145, 'Matcha Cocoa'],
                [68.1, 79146, 'Tea'],
                [19.6, 91852, 'Orange Juice'],
                [10.6, 101852, 'Lemon Juice'],
                [32.7, 20112, 'Walnut Brownie']
            ]
        },
        // 注意下面两行的写法;
        xAxis: {},
        yAxis: {type: 'category'},
        series: [
            {
                type: 'bar',
                encode: {
                    // 将 "amount" 列映射到 X 轴。
                    x: 'amount',
                    // 将 "product" 列映射到 Y 轴。
                    y: 'product'
                }
            }
        ]
    };
    

     

      放一个官网实例(数据量巨大): 数据图

      encode 的具体配置以及值:

    // 例如在直角坐标系(grid/cartesian)中:
    encode: {
        // 把 “维度1”、“维度5”、“名为 score 的维度” 映射到 X 轴:
        x: [1, 5, 'score'],
        // 把“维度0”映射到 Y 轴。
        y: 0,
        // 使用 “名为 product 的维度” 和 “名为 score 的维度” 的值在 tooltip 中显示
        tooltip: ['product', 'score']
        // 使用 “维度 3” 的维度名作为系列名。(有时候名字比较长,这可以避免在 series.name 重复输入这些名字)
        seriesName: 3,
        // 表示使用 “维度2” 中的值作为 id。这在使用 setOption 动态更新数据时有用处,可以使新老数据用 id 对应起来,从而能够产生合适的数据更新动画。
        itemId: 2,
        // 指定数据项的名称使用 “维度3” 在饼图等图表中有用,可以使这个名字显示在图例(legend)中。
        itemName: 3
    }
    
    // 对于极坐标系,可以是:
    encode: {
        radius: 3,
        angle: 2,
        ...
    }
    
    // 对于地理坐标系,可以是:
    encode: {
        lng: 3,
        lat: 2
    }
    
    // 对于一些没有坐标系的图表,例如饼图、漏斗图等,可以是:
    encode: {
        value: 3
    }
     

       

    实例:

      1.南丁格尔(饼)图:

    <!DOCTYPE html>
    <html lang="zh">
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
        <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
        <title>echart-coxcomb</title>
    </head>
    <body>
        <p>南丁格尔图是饼图的一种</p>
        <div id="main" style=" 600px;height: 400px;"></div>
    
        <script type="text/javascript" src="../../jslib/echarts.js"></script>
        <script type="text/javascript">
            // 初始化 echart 实例 
            var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
            
            // 指定图表的配置项和数据
            var option = {
                // 设置全局背景色,注意与下面阴影的关系
                backgroundColor: '#2c343c',
                // 将数据映射到扇形的明暗程度上
                visualMap: {
                    show: false,
                    min: 80,
                    max: 600,
                    inRange: {
                        colorLightness: [0, 1]
                    }
                },
                series: [
                    {
                        name: '访问来源',
                        type: 'pie',    // 通过 type 来控制图表种类
                        radius: '75%',  // 图表大小
                        data: [
                            {value: 235, name: '视频广告'},
                            {value: 274, name: '联盟广告'},
                            {value: 310, name: '邮件营销'},
                            {value: 335, name: '直接访问'},
                            {value: 400, name: '搜索引擎'}
                        ],
                        roseType: 'angle',  // 将饼图以南丁格尔图形式展示
                        itemStyle: {
                            normal: {
                                // 饼图扇形的颜色
                                color: '#c23531',
                                // 设置阴影大小
                                shadowBlur: 100,
                                // 设置阴影颜色
                                shadowColor: 'rgba(0,0,0,0.5)'
                            }
                        },
                        label: {
                            normal: {
                                // 文本标签的字体颜色
                                color: 'rgba(255, 255, 255, 0.3)'
                            }
                        },
                        labelLine: {
                            normal: {
                                // 文本标签的视觉引导线颜色
                                lineStyle: {
                                    color: 'rgba(255, 255, 255, 0.3)'
                                }
                            }
                        }
                    }
                ]
            };
    
            // 使用配置项并显示图像
            myChart.setOption(option);
        </script>
    </body>
    </html>
    

      更多关于饼图的配置项详参: echart.js - pie configure ;

     

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