标签：
<!DOCTYPE html> <html> <header> <meta charset="utf-8"> <!-- 引入 ECharts 文件 --> <script src="echarts.min.js"></script> </header> </html>
准备一个容器作为画布：
<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>
写js代码（这里的部分写法与highchart的写法很类似，以至于我曾经一直在highchart的api里面找echart的效果...）：
<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 = { //标题 title: { text: ‘ECharts 入门示例‘ }, tooltip: {}, //图例 legend: { data:[‘销量‘] }, //横坐标 xAxis: { data: ["衬衫","羊毛衫","雪纺衫","裤子","高跟鞋","袜子"] }, //纵坐标 yAxis: {}, //数据列 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>
下面还是通过自己的一个例子来简单说明一下：写法可能不止一种。
数据是之前通过jsoup解析中通网页，将地址存到数据库里，然后根据地址查询百度地图api，获得经纬度信息再update到数据库里。（过程这里贴不下，以后整理一下再贴出来）
数据获取.......
List<Loc2> dat = testChartService.selectLoc(); Map all=new HashMap(); for(Loc2 loc2:dat){ List list = new ArrayList(); list.add(loc2.getLongitude()); list.add(loc2.getLatitude()); all.put(loc2.getAddress(),list); } System.out.println(all.toString()); writeJson(response, all); // 以json格式输出 public void writeJson(HttpServletResponse response, Object obj) { PrintWriter writer = null; try { response.setContentType("application/json" + ";charset=utf-8"); writer = response.getWriter(); Object jsonObject = null; if (obj instanceof List) { jsonObject = JSONArray.toJSON(obj); } else { jsonObject = JSONObject.toJSON(obj); } writer.print(jsonObject.toString()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { if (writer != null) { writer.close(); } } }
//这是数据格式： loc:{ 白玉路346号=[121.423744, 31.23829], 新民路城南工商所对面巷子（ 南苑菜市旁边 ）=[106.577573, 31.082472], 长江路26号,苏展工业坊b栋1层=[118.328064, 33.949859] } //数据是之前做的，此处只是给个例子，可参考例子，写自己的地址和经纬度。
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>散点图</title>
<!-- 先引入jquery，再引入echart -->
<script src="../js/jquery-2.1.4.min.js"></script>
<script src="../js/bootstrap.js"></script>
<script src="../js/echart/echarts.min.js"></script>
<script type="text/javascript">
$(function () {
//通过ajax请求来获取后台数据
$.ajax({
type: ‘post‘,
//bashPath是jsp里面，获取的项目路径
url: ‘<%=basePath%>loc‘,
async: true,
cache: false,
dataType: ‘json‘,
success: function (data) {
//把数据转化一下
data=eval(data);
//res是数据，要传到api里面的
var res = [];
//官方案例中，每个点还有一个value值，这里不需要，所以要改造一下。这里参考案例生成的数据格式，自己重新封装了一下
for(var key in data)
{
console.log(key+"");
res.push({
name: key+"",
value: data[key].concat(1) //这里concat后面的值就是value，这里统一设置成1。
});
}
//这里需要下载中国地图的json文件，因为要创建地图需要初始化地图，至于怎么初始化的，json里面的数据也看不懂。
$.get(‘../js/echart/china.json‘, function (chinaJson) {
echarts.registerMap(‘china‘, chinaJson); //注册地图名
var chart = echarts.init(document.getElementById(‘main‘)); //这里是主体的初始化echart方法，与上面的简单demo类似。
chart.setOption({
backgroundColor: ‘#404a59‘,
title: {
text: ‘中通快递全国网点分布‘,
subtext: ‘data from 中通快递‘,
sublink: ‘http://www.zto.com/‘,
x: ‘center‘,
textStyle: {
color: ‘#fff‘
}
},
legend: {
orient: ‘vertical‘,
y: ‘bottom‘,
x: ‘right‘,
data: [‘服务网点‘],
textStyle: {
color: ‘#fff‘
}
},
//地图坐标系必备的配置，具体的含义可以参考api，索性都是中文的，没有什么阅读障碍。
geo: {
silent:false,
map: ‘china‘,
label: {
emphasis: {
show: false
}
},
itemStyle: {
hoverAnimation:false,
normal: {
areaColor: ‘#323c48‘,
borderColor: ‘#000‘
},
emphasis: {
areaColor: ‘#2a333d‘,
opacity:0
}
}
},
series: [
{
name: ‘服务网点‘,
type: ‘scatter‘,
coordinateSystem: ‘geo‘, //参照系：之前设置的geo。
//这里是api数据接受的的地方
data:res,
symbolSize: 3, //散点半径
label: {
normal: {
show: false
},
emphasis: {
show: false
}
},
hoverAnimation:false,
silent:false,
animation:false,
z:3
}
]
});
});
}
});
});
</script>
</head>
<body>
<!-- 长宽必须指定，否则可能无法显示图像 -->
<div id="main" class="main" style="width: 1000px;height:800px;">
</div>
</body>
</html>
本案例参考了官网中的散点图案例，但是去掉了许多内容，图没有美化过，只是作为一个demo案例而已。
附上官网例子，对比看看api接受的是什么格式的数据，我们就拼什么格式的数据。
var geoCoordMap = { "海门":[121.15,31.89], "鄂尔多斯":[109.781327,39.608266], "招远":[120.38,37.35], "舟山":[122.207216,29.985295], "齐齐哈尔":[123.97,47.33], "盐城":[120.13,33.38], "赤峰":[118.87,42.28], "青岛":[120.33,36.07], "乳山":[121.52,36.89], "金昌":[102.188043,38.520089], "泉州":[118.58,24.93], "莱西":[120.53,36.86], "日照":[119.46,35.42], "胶南":[119.97,35.88], "南通":[121.05,32.08], "拉萨":[91.11,29.97] }; //这里是生成series的数据，将经纬度和value值映射起来，我根据这个方法，最后自己写了一个方法，生成同样格式的数据，实现了对value的屏蔽。 var convertData = function (data) { var res = []; for (var i = 0; i < data.length; i++) { var geoCoord = geoCoordMap[data[i].name]; if (geoCoord) { res.push({ name: data[i].name, value: geoCoord.concat(data[i].value) }); } } return res; }; option = { backgroundColor: ‘#404a59‘, title: { text: ‘全国主要城市空气质量‘, subtext: ‘data from PM25.in‘, sublink: ‘http://www.pm25.in‘, x:‘center‘, textStyle: { color: ‘#fff‘ } }, tooltip: { trigger: ‘item‘, formatter: function (params) { return params.name + ‘ : ‘ + params.value[2]; } }, legend: { orient: ‘vertical‘, y: ‘bottom‘, x:‘right‘, data:[‘pm2.5‘], textStyle: { color: ‘#fff‘ } }, visualMap: { min: 0, max: 200, calculable: true, inRange: { color: [‘#50a3ba‘, ‘#eac736‘, ‘#d94e5d‘] }, textStyle: { color: ‘#fff‘ } }, geo: { map: ‘china‘, label: { emphasis: { show: false } }, itemStyle: { normal: { areaColor: ‘#323c48‘, borderColor: ‘#111‘ }, emphasis: { areaColor: ‘#2a333d‘ } } }, series: [ { name: ‘pm2.5‘, type: ‘scatter‘, coordinateSystem: ‘geo‘, data: convertData([ {name: "海门", value: 9}, {name: "鄂尔多斯", value: 12}, {name: "招远", value: 12}, {name: "舟山", value: 12}, {name: "齐齐哈尔", value: 14}, {name: "盐城", value: 15}, {name: "赤峰", value: 16}, {name: "青岛", value: 18}, {name: "乳山", value: 18}, {name: "金昌", value: 19}, {name: "泉州", value: 21}, {name: "莱西", value: 21}, {name: "日照", value: 21}, {name: "胶南", value: 22}, {name: "南通", value: 23}, {name: "拉萨", value: 24} ]), symbolSize: 12, label: { normal: { show: false }, emphasis: { show: false } }, itemStyle: { emphasis: { borderColor: ‘#fff‘, borderWidth: 1 } } } ] }
参考资料：
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原文地址：http://www.cnblogs.com/opensesame/p/5722790.html
