ECharts

Posted 2022-01-02 小企鹅推雪球!

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了ECharts相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

文章目录

ECharts 数据集

数据集（dataset）是专门用来管理数据的组件。虽然每个系列都可以在 series.data 中设置数据，但是从 ECharts4 支持数据集开始，更推荐使用数据集来管理数据
数据可以被多个组件复用，也方便进行 “数据和其他配置” 分离的配置风格

ECharts 在系列中设置数据

在系列（series)中设置数据

option = 
  xAxis: 
    type: 'category',
    data: ['Matcha Latte', 'Milk Tea', 'Cheese Cocoa', 'Walnut Brownie']
  ,
  yAxis: ,
  series: [
    
      type: 'bar',
      name: '2015',
      data: [89.3, 92.1, 94.4, 85.4]
    ,
    
      type: 'bar',
      name: '2016',
      data: [95.8, 89.4, 91.2, 76.9]
    ,
    
      type: 'bar',
      name: '2017',
      data: [97.7, 83.1, 92.5, 78.1]
    
  ]
;

在系列中设置数据的优点：
1. 对一些特殊的数据结构（如“树”、“图”、超大数据）进行一定的数据类型定制
在系列中设置数据的缺点：
1. 需要用户先处理数据，把数据分割设置到各个系列（和类目轴）中
2. 不利于多个系列共享一份数据，也不利于基于原始数据进行图表类型、系列的映射安排

ECharts 在数据集中设置数据

ECharts 在数据集（dataset）中设置数据的优点
1. 贴近数据可视化常见思维方式：（I）提供数据，（II）指定数据到视觉的映射，从而形成图表
2. 数据和其他配置可以被分离开来
3. 数据可以被多个系列或者组件复用
4. 支持更多的数据的常用格式，例如二维数组、对象数组等

简单的 dataset 的例子：

option = 
  legend: ,
  tooltip: ,
  dataset: 
    // 提供一份数据。
    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' ]
;

使用常见的“对象数组”的格式：

option = 
  legend: ,
  tooltip: ,
  dataset: 
    // 用 dimensions 指定了维度的顺序。直角坐标系中，如果 X 轴 type 为 category，
    // 默认把第一个维度映射到 X 轴上，后面维度映射到 Y 轴上。
    // 如果不指定 dimensions，也可以通过指定 series.encode，完成映射
    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' ]
;

ECharts 把数据集（ dataset ）的行或列映射为系列（series）

数据可视化的常见思路是：（I）提供数据，（II）指定数据到视觉的映射。
可以使用seriesLayoutBy 配置项，改变图表对于行列的映射。
seriesLayoutBy可取值：
1. 'column': 默认值。系列被安放到 dataset 的列上面
2. 'row': 系列被安放到 dataset 的行上面。

简单的样例

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 ,
     type: 'category', gridIndex: 1 
  ],
  yAxis: [ gridIndex: 0 ,  gridIndex: 1 ],
  grid: [ bottom: '55%' ,  top: '55%' ],
  series: [
    // 这几个系列会出现在第一个直角坐标系中，每个系列对应到 dataset 的每一行。
     type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row' ,
     type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row' ,
     type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row' ,
    // 这几个系列会出现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 
  ]
;

ECharts 维度（ dimension ）

常用图表所描述的数据大部分是“二维表”结构
当把系列（ series ）对应到“列”的时候，那么每一列就称为一个“维度（ dimension ）”，而每一行称为数据项（ item ）
把系列（ series ）对应到表行，那么每一行就是“维度dimension ）”，每一列就是数据项（item）
维度可以有单独的名字,维度名（ dimension name）可以在定义在 dataset 的第一行（或者第一列）,从第二行开始，才是正式的数据
dataset.source中第一行（列）到底包含不包含维度名，ECharts 默认会自动探测。
可以设置dataset.sourceHeader: true 显示声明第一行（列）就是维度或者 dataset.sourceHeader: false 表明第一行（列）开始就直接是数据。

维度的定义，也可以使用单独的dataset.dimensions或者series.dimensions来定义,可以同时指定维度名，和维度的类型（ dimension type ）：

var option1 = 
  dataset: 
    dimensions: [
       name: 'score' ,
      // 可以简写为 string ，表示 dimension name 。
      'amount',
      // 可以在 type 中指定维度类型。
       name: 'product', type: 'ordinal' 
    ],
    source: [
      //...
    ]
  
  // ...
;

var option2 = 
  dataset: 
    source: [
      // ...
    ]
  ,
  series: 
    type: 'line',
    // series.dimensions 会更优先于 dataset.dimension 采纳。
    dimensions: [
      null, // 可以设置为 null 表示不想设置维度名
      'amount',
       name: 'product', type: 'ordinal' 
    ]
  
  // ...
;

维度类型（ dimension type ）可以取的值：
1. 'number': 默认，表示普通数据
2. 'ordinal': 对于类目、文本这些 string 类型的数据，如果需要能在数轴上使用，须是 'ordinal'类型。ECharts 默认会试图自动判断这个类型。但是自动判断也可能不准确，所以使用者也可以手动强制指定。
3. 'time': 表示时间数据。设置成 ‘time’ 则能支持自动解析数据成时间戳（timestamp）
4. 'float':如果设置成'float'，在存储时候会使用 TypedArray，对性能优化有好处
5. 'int': 如果设置成 'int'，在存储时候会使用 TypedArray，对性能优化有好处。

数据到图形的映射（ series.encode ）

使用 series.encode来做映射

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']
    ]
  ,
  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'
      
    
  ]
;

series.encode 声明的基本结构如下:
1. 冒号左边是坐标系、标签等特定名称，如'x', 'y', 'tooltip' 等
2. 冒号右边是数据中的维度名（string 格式）或者维度的序号（number 格式，从 0 开始计数），可以指定一个或多个维度（使用数组）

series.encode 支持的属性如下;

// 在任何坐标系和系列中，都支持：
encode: 
  // 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 1” 和 “维度 3” 的维度名连起来作为系列名。（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: [1, 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


// 直角坐标系（grid/cartesian）特有的属性：
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


// 单轴（singleAxis）特有的属性：
encode: 
  single: 3


// 极坐标系（polar）特有的属性：
encode: 
  radius: 3,
  angle: 2


// 地理坐标系（geo）特有的属性：
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

常见的 series.encode 设置方式

第三列设置为 X 轴，第五列设置为 Y 轴

option = 
  series: 
    // 注意维度序号（dimensionIndex）从 0 开始计数，第三列是 dimensions[2]。
    encode:  x: 2, y: 4 
    // ...
  
;

第三行设置为 X 轴，第五行设置为 Y 轴

option = 
  series: 
    encode:  x: 3, y: 5 ,
    seriesLayoutBy: 'row'
    // ...
  
;

第 2 列和第 3 列显示在提示框（tooltip）中

option = 
  series: 
    encode: 
      tooltip: [1, 2]
      // ...
    
    // ...
  
;

数据里没有维度名，给出维度名

var option = 
  dataset: 
    dimensions: ['score', 'amount'],
    source: [
      [89.3, 3371],
      [92.1, 8123],
      [94.4, 1954],
      [85.4, 829]
    ]
  
;

把第三列映射为气泡图的点的大小

var option = 
  dataset: 
    source: [
      [12, 323, 11.2],
      [23, 167, 8.3],
      [81, 284, 12],
      [91, 413, 4.1],
      [13, 287, 13.5]
    ]
  ,
  visualMap: 
    show: false,
    dimension: 2, // 指向第三列（列序号从 0 开始记，所以设置为 2）。
    min: 2, // 需要给出数值范围，最小数值。
    max: 15, // 需要给出数值范围，最大数值。
    inRange: 
      // 气泡尺寸：5 像素到 60 像素。
      symbolSize: [5, 60]
    
  ,
  xAxis: ,
  yAxis: ,
  series: 
    type: 'scatter'
  
;

多个 dataset 以及如何引用他们

可以同时定义多个 dataset。系列可以通过 series.datasetIndex来指定引用哪个 dataset

var option = 
  dataset: [
    
      // 序号为 0 的 dataset。
      source: []
    ,
    
      // 序号为 1 的 dataset。
      source: []
    ,
    
      // 序号为 2 的 dataset。
      source: []
    
  ],
  series: [
    
      // 使用序号为 2 的 dataset。
      datasetIndex: 2
    ,
    
      // 使用序号为 1 的 dataset。
      datasetIndex: 1
    
  ]
;

目前并非所有图表都支持 dataset
支持 dataset 的图表有： line、bar、pie、scatter、effectScatter、parallel、candlestick、map、funnel、custom。

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