最近阿里正式开源的BizCharts图表库基于React技术栈，各个图表项皆采用了组件的形式，贴近React的使用特点。同时BizCharts基于G2进行封装，Bizcharts也继承了G2相关特性。公司目前统一使用的是ECharts图表库，下文将对3种图表库进行分析比对。
相关文档BizCharts
文档地址：BizCharts
一、安装
通过 npm/yarn 引入
npm install bizcharts --save
yarn add bizcharts --save
二、引用
成功安装完成之后，即可使用 import 或 require 进行引用。
例子：
import { Chart, Geom, Axis, Tooltip, Legend } from 'bizcharts';
import chartConfig from './assets/js/chartConfig';
<div className="App">
<Chart width={600} height={400} data={chartConfig.chartData} scale={chartConfig.cols}>
<Axis name="genre" title={chartConfig.title}/>
<Axis name="sold" title={chartConfig.title}/>
<Legend position="top" dy={-20} />
<Tooltip />
<Geom type="interval" position="genre*sold" color="genre" />
</Chart>
</div>
该示例中，图表的数据配置单独存入了其他js文件中，避免页面太过冗杂
module.exports = {
chartData : [
{ genre: 'Sports', sold: 275, income: 2300 },
{ genre: 'Strategy', sold: 115, income: 667 },
{ genre: 'Action', sold: 120, income: 982 },
{ genre: 'Shooter', sold: 350, income: 5271 },
{ genre: 'Other', sold: 150, income: 3710 }
],
// 定义度量
cols : {
sold: { alias: '销售量' }, // 数据字段别名映射
genre: { alias: '游戏种类' }
},
title : {
autoRotate: true, // 是否需要自动旋转，默认为 true
textStyle: {
fontSize: '12',
textAlign: 'center',
fill: '#999',
fontWeight: 'bold',
rotate: 30
}, // 坐标轴文本属性配置
position:'center', // 标题的位置，**新增**
}
}
效果预览：
三、DataSet
BizCharts中可以通过dataset(数据处理模块)来对图标数据进行处理，该方法继承自G2，在下文中将对此进行详细分析。
G2
BizCharts基于G2进行开发，在研究BizCharts的过程中也一起对G2进行了实践。
一、安装
和BizCharts一样，可以通过 npm/yarn 引入
npm install @antv/g2 --save
yarn add @antv/g2 --save
与BizCharts不同，G2初始化数据并非以组件的形式引入，而是需要获取需要在某个DOM下初始化图表。获取该DOM的唯一属性id之后，通过chart()进行初始化。
二、引用
示例：
import React from 'react';
import G2 from '@antv/g2';
class g2 extends React.Component {constructor(props) {
super(props);
this.state = {
data :[
{ genre: 'Sports', sold: 275 },
{ genre: 'Strategy', sold: 115 },
{ genre: 'Action', sold: 120 },
{ genre: 'Shooter', sold: 350 },
{ genre: 'Other', sold: 150 }
]
};
}
componentDidMount() {
const chart = new G2.Chart({
container: 'c1', // 指定图表容器 ID
600, // 指定图表宽度
height: 300 // 指定图表高度
});
chart.source(this.state.data);
chart.interval().position('genre*sold').color('genre');
chart.render();
}
render() {
return (
<div id="c1" className="charts">
</div>
);
}
}
export default g2;
效果图：
三、DataSet
DataSet 主要有两方面的功能，解析数据（Connector）&加工数据（Transform）。
官方文档描述得比较详细，可以参考官网的分类：
源数据的解析，将csv, dsv,geojson 转成标准的JSON，查看Connector
加工数据，包括 filter,map,fold(补数据) 等操作，查看Transform
统计函数，汇总统计、百分比、封箱 等统计函数，查看 Transform
特殊数据处理，包括 地理数据、矩形树图、桑基图、文字云 的数据处理，查看 Transform
// step1 创建 dataset 指定状态量
const ds = new DataSet({
state: {
year: '2010'
}
});
// step2 创建 DataView
const dv = ds.createView().source(data);
dv.transform({
type: 'filter',
callback(row) {
return row.year === ds.state.year;
}
});
// step3 引用 DataView
chart.source(dv);
// step4 更新状态量
ds.setState('year', '2012');
以下采用官网文档给出的示例进行分析
示例一
该表格里面的数据是美国各个州不同年龄段的人口数量，表格数据存放在类型为CVS的文件中
数据链接（该链接中为json类型的数据）
| State | 小于5岁 | 5至13岁 | 14至17岁 | 18至24岁 | 25至44岁 | 45至64岁 | 65岁及以上 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| WY | 38253 | 60890 | 29314 | 53980 | 137338 | 147279 | 65614 |
| DC | 36352 | 50439 | 25225 | 75569 | 193557 | 140043 | 70648 |
| VT | 32635 | 62538 | 33757 | 61679 | 155419 | 188593 | 86649 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
初始化数据处理模块
import DataSet from '@antv/data-set';
const ds = new DataSet({
//state表示创建dataSet的状态量，可以不进行设置
state: {
currentState: 'WY'
}
});
const dvForAll = ds
// 在 DataSet 实例下创建名为 populationByAge 的数据视图
.createView('populationByAge')
// source初始化图表数据，data可为http请求返回的数据结果
.source(data, {
type: 'csv', // 使用 CSV 类型的 Connector 装载 data，如果是json类型的数据，可以不进行设置，默认为json类型
});
/**
trnasform对数据进行加工处理，可通过type设置加工类型，具体参考上文api文档
加工过后数据格式为
[
{state:'WY',key:'小于5岁'，value:38253},
{state:'WY',key:'5至13岁'，value:60890},
]
*/
dvForAll.transform({
type: 'fold',
fields: [ '小于5岁','5至13岁','14至17岁','18至24岁','25至44岁','45至64岁','65岁及以上' ],
key: 'age',
value: 'population'
});
//其余transform操作
const dvForOneState = ds
.createView('populationOfOneState')
.source(dvForAll); // 从全量数据继承，写法也可以是.source('populationByAge')
dvForOneState
.transform({ // 过滤数据，筛选出state符合的地区数据
type: 'filter',
callback(row) {
return row.state === ds.state.currentState;
}
})
.transform({
type: 'percent',
field: 'population',
dimension: 'age',
as: 'percent'
});
使用G2绘图
G2-chart Api文档
import G2 from '@antv/g2';
// 初始化图表，id指定了图表要插入的dom，其他属性设置了图表所占的宽高
const c1 = new G2.Chart({
id: 'c1',
forceFit: true,
height: 400,
});
// chart初始化加工过的数据dvForAll
c1.source(dvForAll);
// 配置图表图例
c1.legend({
position: 'top',
});
// 设置坐标轴配置，该方法返回 chart 对象，以下代码表示将坐标轴属性为人口的数据，转换为M为单位的数据
c1.axis('population', {
label: {
formatter: val => {
return val / 1000000 + 'M';
}
}
});
c1.intervalStack()
.position('state*population')
.color('age')
.select(true, {
mode: 'single',
style: {
stroke: 'red',
strokeWidth: 5
}
});
//当tooltip发生变化的时候，触发事件,修改ds的state状态量，一旦状态量改变，就会触发图表的更新，所以c2饼图会触发改变
c1.on('tooltip:change', function(evt) {
const items = evt.items || [];
if (items[0]) {
//修改的currentState为鼠标所触及的tooltip的地区
ds.setState('currentState', items[0].title);
}
});
// 绘制饼图
const c2 = new G2.Chart({
id: 'c2',
forceFit: true,
height: 300,
padding: 0,
});
c2.source(dvForOneState);
c2.coord('theta', {
radius: 0.8 // 设置饼图的大小
});
c2.legend(false);
c2.intervalStack()
.position('percent')
.color('age')
.label('age*percent',function(age, percent) {
percent = (percent * 100).toFixed(2) + '%';
return age + ' ' + percent;
});
c1.render();
c2.render();
ECharts
ECharts是一个成熟的图表库， 使用方便、图表种类多、容易上手。文档资源也比较丰富，在此不做赘述。
ECharts文档
ECharts & BizCharts & G2 对比
对比BizCharts和G2两种图表库，BizCharts主要是进行了一层封装，使得图表可以以组件的形式进行调用，按需加载，使用起来更加方便。
简单对比一下三个图表库的区别：
初始化图表：
ECharts：
// 基于准备好的dom，初始化ECharts实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
BizCharts：
// 以组件的形式，组合调用
import { Chart, Geom, Axis, ... } from 'bizcharts';
<Chart width={600} height={400} data={data}>
...
</Chart>
G2：
// 基于准备好的dom，配置之后进行初始化
const chart = new G2.Chart({
container: 'c1', // 指定图表容器 ID
600, // 指定图表宽度
height: 300 // 指定图表高度
});
chart.source(data);
chart.render();
<div id="c1" className="charts"></div>
配置：
ECharts：
// 集中在options中进行配置
myChart.setOption({
title: {
...
},
tooltip: {},
xAxis: {
data: [...]
},
yAxis: {},
series: [{
...
}]
});
BizCharts：
// 根据组件需要，配置参数之后进行赋值
const cols = {...};
const data = {...};
<Chart width={600} height={400} data={data} sca`enter code here`le={cols}>
...
</Chart>
G2:
chart.tooltip({
triggerOn: '...'
showTitle: {boolean}, // 是否展示 title，默认为 true
crosshairs: {
...
style: {
...
}
}
});
事件：
ECharts:事件 api文档
myChart.on('click', function (params) {
console.log(params);
});
BizCharts:事件 api文档
<chart
onEvent={e => {
//do something
}}
/>
G2: 事件 api文档
chart.on('mousedown', ev => {});
总结
对比以上3种图表，ECharts和BizCharts相对容易使用，尤其ECharts的配置非常清晰，BizCharts与其也有一定相似之处。BizCharts优势在于组件化的形式使得dom结构相对清晰，按需引用。G2比较适合需要大量图表交互时引用，其丰富的api处理交互逻辑相对更有优势。
广而告之
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