概述
G2作为一款技术产品，自诞生以来，服务于广大的Web工程师群体和一部分数据分析师。一直来，G2 因其易用的语法和扎实的可视化理论基础，广受使用者好评。G2 1.x 的可视化能力已经非常强大，使用者已经能够在掌握图形语法的基础上结合自己对数据的理解，从而绘制出各种各样的可视化图表。然而，随着DT时代的更加深化，随着G2的发展，我们还是遇到了各种各样的，以往G2无法满足的可视化需求。经总结发现，大体上有以下几点：
- 数据导向，同一张图表中，绘制
异构数据图形的需求 - 设计导向，对图形
高度订制的需求 - 移动端图表
轻量化的需求
经过半个月设计和架构，我们重新梳理流程结构，我们提出了视图（View）和映射核心（Core）的概念，再经历了一个月紧锣密鼓的开发，本周我们迎来的G2 2.0的发布!
话不多说，下面咱具体看看G2.0的新特性 ~
新特性
一、多视图（View）
G2 2.0 我们进行了多View的支持。每一个View可以拥有自己的数据源。意味着2.0后我们可以在同一幅图表中，支持异构数据的图表绘制。详见链接
具体场景
场景一
用户甲：请问我有一组数据，画了一张区域图，还有一组数据是用来标定每个关键时刻的特殊值，怎么办？
1.0菌：关键时刻数据用chart.guide()吧
用户甲：可是guide好繁琐。。
1.0菌：。。。
2.0菌：你可以使用我的多View的功能！
场景二
用户乙：我这有一组数据画了地图气泡图，还有另外一组数据表示气泡之间的关系，怎么办？
1.0菌：这个臣妾做不到。。
用户乙：。。。
1.0菌：。。。。
2.0菌：你可以使用我的多View的功能！
二、自定义图形（Shape）
在G2 2.0 中我们拓展了自定义的Shape的机制，赋予那部分有 高订制需求的 、 有图形知识储备 的工程师有直接订制最终图形的能力。这也是G2在向 可编程可视化引擎 迈出的重要一步。详见链接
具体场景
场景一
某PD：我这有一份不同人物的得分数据，怎么可视化比较好？
1.0菌：可以用柱状图对比
某设计师：柱子直角不好看，改成圆角吧
1.0菌：暂时还没有内置圆角矩形的shape。。
某PD：不够形象，要把人物头像发上去
1.0菌：。。。。
2.0菌：你可以使用我的自定义Shape的功能！
场景二
某前端：你们原来的仪表盘好丑啊！
某设计：钟表能不能再假点呐！
1.0菌：无法反驳！
某前端：我想要这样xxo!!xxx@@oox&&（持续描述五分钟。。。）
1.0菌：把这些代码都加到我身上，我会膨胀死。。。
2.0菌：使用我的自定义Shape的功能！在G2外自由拓展，私人定制，满足你无限强迫的定制需求！
三、连线图形标记（Edge）
基于以上两个重点功能的实现，再加上连线的几何标记（Edge），我们终于能画出，简单的关系图了！（喜大普奔）
四、移动端的支持
G2-mobile为了移动端的开发宝宝已经操碎了心。
为了你们想要的简单而美好，作为强大G2的一个子集，我们忍痛割掉了各种洋气的功能；
为了让你们在G2和G2-mobile之间切换得心应手，我们把G2-mobile的接口和G2全部统一；
为了满足你们多样性的需要，我们开放了更多自定义接口。详见G2-mobile说明
更丰富、更用心的图表DEMO
PC Demo
详细见G2 Demo中心
Mobile Demo
升级指南
PC 端
新增
- 自定义 shape
- 多视图 View 功能，支持图表组合和异构数据的绘制
- 新增 edge 几何标记，用于支持关系图的绘制
移除
- chart.legendVisible() 废除，不再支持
- chart.legend('left|top|right|bottom') （即原先直接传入位置字符串来设定图例位置 ） 废除，不再支持
- 移除了部分 G2 默认提供的 shape:
| 对应的 GEOM | 废弃的 shape |
|---|---|
| point | pointerArrow |
| point | pointerLine |
| point | pointerRect |
| interval | stroke |
| polygon | stroke |
Mobile 端
新增
- chart.guide() 方法：支持的辅助类型有：折线(line)、弧线(arc)、文字(text)和自定义(html)
- 新增的图形绘制属性：
- fill
- stroke
- fontFamily
- fontSize
- fontWeight
- fontVariant
注意事项
- 2.0 后我们推荐使用我们绘图库的原生属性（比如：fontSize），不建议使用旧的svg规范的熟悉（比图：'font-size'）。详情见G2-Graphic
开发成员想说的话
这次变动很大，我们又把自己颠覆了一次。这次也没啥变化，我们还是坚持数据出发、数据驱动。