ECharts
绘制一个简单的图表
在绘图前我们需要为 ECharts 准备一个具备高宽的 DOM 容器。
<body> <!-- 为 ECharts 准备一个具备大小（宽高）的 DOM --> <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div> </body>
然后就可以通过 echarts.init 方法初始化一个 echarts 实例并通过 setOption 方法生成一个简单的柱状图。
<!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="width: 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> </html>
自定义构建 ECharts
构建好的 echarts 提供了下面这几种定制：
-
完全版：echarts/dist/echarts.js，体积最大，包含所有的图表和组件。
-
常用版：echarts/dist/echarts.common.js，体积适中，包含常见的图表和组件。
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精简版：echarts/dist/echarts.simple.js，体积较小，仅包含最常用的图表和组件。
如果对文件体积有更严苛的要求，可以自己构建 echarts或者按需引入需要的模块，能够只包括自己需要的图表和组件。
ECharts 由数据驱动，数据的改变驱动图表展现的改变。下面我们从图表样式和图表数据两方面来学习ECharts：
一、图表样式
饼图主要是通过扇形的弧度表现不同类目的数据在总和中的占比，它的数据格式比柱状图更简单，只有一维的数值，不需要给类目。因为不在直角坐标系上，所以也不需要xAxis，yAxis。
myChart.setOption({
series : [
{
name: '访问来源',
type: 'pie',
radius: '55%',
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'}
]
}
]
})
ECharts 中的数据项都是既可以只设成数值，也可以设成一个包含有名称、该数据图形的样式配置、标签配置的对象
ECharts 中的饼图也支持通过设置 roseType 显示成南丁格尔图。南丁格尔图会通过半径表示数据的大小。
roseType: 'angle'
1.阴影的配置
ECharts 有一些通用的样式，诸如阴影、透明度、颜色、边框颜色、边框宽度等，这些样式一般都会在itemStyle里设置。
itemStyle: { // 阴影的大小 shadowBlur: 200, // 阴影水平方向上的偏移 shadowOffsetX: 0, // 阴影垂直方向上的偏移 shadowOffsetY: 0, // 阴影颜色 shadowColor: 'rgba(0, 0, 0, 0.5)' }
itemStyle 的 emphasis 是鼠标 hover 时候的高亮样式。这个示例里是正常的样式下加阴影，但是可能更多的时候是 hover 的时候通过阴影突出。
itemStyle: { emphasis: { shadowBlur: 200, shadowColor: 'rgba(0, 0, 0, 0.5)' } }
2.深色背景和浅色标签
可以在 option 下直接设置 backgroundColor（全局背景色），textStyle（全局文本样式）
也可以每个系列分别设置，每个系列的设置为 label.backgroundColor，label.textStyle。
饼图的话还要将标签的视觉引导线的颜色设为浅色。
labelLine: { lineStyle: { color: 'rgba(255, 255, 255, 0.3)' } }
还可以通过visualMap 组件 指定数据到颜色、图形尺寸的映射规则。
3.直接的样式设置 itemStyle, lineStyle, areaStyle, label
option = { series: { type: 'scatter', // 普通样式。 itemStyle: { // 点的颜色。 color: 'red' }, label: { show: true, // 标签的文字。 formatter: 'This is a normal label.' }, // 高亮样式。 emphasis: { itemStyle: { // 高亮时点的颜色。 color: 'blue' }, label: { show: true, // 高亮时标签的文字。 formatter: 'This is a emphasis label.' } } } }
二、图表数据
1.异步数据加载和更新
1.1. 异步加载
ECharts 中实现异步数据的更新：在图表初始化后，通过 jQuery 等工具异步获取数据后，通过 setOption 填入数据和配置项就行。
var myChart = echarts.init(document.getElementById('main')); $.get('data.json').done(function (data) { myChart.setOption({ title: { text: '异步数据加载示例' }, 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] }] }); });
或者先设置完其它的样式，显示一个空的直角坐标轴，然后获取数据后填入数据。
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: { 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 }] }); });
1.2. loading 动画
如果数据加载时间较长，需要一个 loading 的动画来提示用户数据正在加载。
ECharts 默认提供了一个简单的加载动画。只需要调用 showLoading 方法显示。数据加载完成后再调用 hideLoading方法隐藏加载动画。
myChart.showLoading(); $.get('data.json').done(function (data) { myChart.hideLoading(); myChart.setOption(...); });
1.3. 数据的动态更新
ECharts 由数据驱动，数据的改变驱动图表展现的改变，因此动态数据的实现也变得异常简单。
所有数据的更新都通过 setOption实现，你只需要定时获取数据，setOption 填入数据，而不用考虑数据到底产生了那些变化，ECharts 会找到两组数据之间的差异然后通过合适的动画去表现数据的变化。
2. 数据管理和数据映射
2.1. 数据管理
2.1.1 使用 dataset 管理数据
ECharts 4 以前，数据只能声明在各个"系列（series）"中，ECharts 4 开始支持了 dataset 组件用于单独的数据集声明，从而数据可以单独管理，被多个组件复用，同时支持更多的数据的常用格式，并且可以基于数据指定数据到视觉的映射。
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'} ] }
或者也可以使用常见的对象数组的格式：
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'} ] };
2.1.2 多个 dataset 和他们的引用
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。例如：
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 }] }
2.2. 数据映射
2.2.1 按行还是按列做映射
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。
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} ] }
2.2.2 维度映射
维度可以有单独的名字，便于在图表中显示。维度名可以在定义在 dataset 的第一行（或者第一列）。从第二行开始，才是正式的数据。
var option1 = { dataset: { dimensions: [ {name: 'score'}, // 可以简写为 string，表示维度名。 'amount', // 可以在 type 中指定维度类型。 {name: 'product', type: 'ordinal'} ], source: [...] }, ... }; var option2 = { dataset: { source: [...] }, series: { type: 'line', // 在系列中设置的 dimensions 会更优先采纳。 dimensions: [ null, // 可以设置为 null 表示不想设置维度名 'amount', {name: 'product', type: 'ordinal'} ] }, ... };
维度类型可以取这些值：
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'number': 默认，表示普通数据。
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'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 默认会自动判断这个类型。但是自动判断也是不可能很完备的，所以使用者也可以手动强制指定。
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'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），比如该维度的数据是 '2017-05-10'，会自动被解析。如果这个维度被用在时间数轴（axis.type 为 'time'）上，那么会被自动设置为 'time' 类型。
-
'float': 如果设置成 'float'，在存储时候会使用 TypedArray，对性能优化有好处。
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'int': 如果设置成 'int'，在存储时候会使用 TypedArray，对性能优化有好处。
2.2.3 数据到图形默认的映射
ECharts 针对最常见直角坐标系中的图表（折线图、柱状图、散点图、K线图等）、饼图、漏斗图，给出了简单的默认的映射，从而不需要配置 encode 也可以出现图表。
默认的映射规基本规则是：
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在坐标系中（如直角坐标系、极坐标系等）
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如果有类目轴（axis.type 为 'category'），则将第一列（行）映射到这个轴上，后续每一列（行）对应一个系列。
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如果没有类目轴，假如坐标系有两个轴（例如直角坐标系的 X Y 轴），则每两列对应一个系列，这两列分别映射到这两个轴上。
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如果没有坐标系（如饼图）
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取第一列（行）为名字，第二列（行）为数值（如果只有一列，则取第一列为数值）。
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数据的各种格式
多数常见图表中，数据适用于二维表的形式描述。广为使用的数据表格软件（如 MS Excel、Numbers）或者关系数据数据库都是二维表。他们的数据可以导出成 JSON 格式，输入到 dataset.source 中，可以免去一些数据处理的步骤。
