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前端数据可视化echarts.js

时间:2018-09-25 17:29:26      阅读:295      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:中国   图标   body   sla   js代码   text   完整   最小值   pos   

一、使用背景

前端的数据可视化这一方面,目前市面上的数据可视化的框架琳琅满目,例如:D3.js、hightcharts.js、echarts.js…………。由于公司对这个项目的需求是1、开发时间短,所以也就限制了D3.js的使用。2、要尽量的减少开发的成本,所以也就不能使用hightcharts.js(hightcharts是一款个人免费,商业付费的框架)。所以最终选择了echarts.js

二、echarts.js的优势与总体情况

echarts.js作为国内的IT三巨头之一的百度的推出一款相对较为成功的开源项目,总体上来说有这样的一些优点

1、echarts.js容易使用

echarts.js的官方文档比较详细,而且官网中提供大量的使用示例供大家使用

2、echarts.js支持按需求打包

echarts.js官网提供了在线构建的工具,可以在线构建项目时,选择项目所需要使用到的模块,从而达到减小JS文件的体积

3、echarts.js开源

4、支持中国地图功能

这个在其他的一些框架中是没有的。

 

但是echarts.js也存在着一些不好的地方,比如说:

1、echarts.js的体积较大

一个基础的echarts.js都要400K左右,相对于D3.js和hightcharts.js来说都是比较大的

2、echarts.js的可定制性差

说到echarts.js的定制性差,其实不止是包括echarts.js,hightcharts.js也是如此,因为这一类型的数据可视化框架主要是高度的进行分装,所以你在使用的时候只需要设置一下配置就可以了,但是如果是出现了要绘制配置中不支持的图表怎么办,那么你就只能放弃,尝试着使用其他的框架了

总的来说:从大的方向上面来看,echarts.js还是值得去了解学习使用的,因为echarts.js得到了百度团队的重视,在git上面的更新也是比较的频繁,所以不会出现一些比较严重的bug之类的,最后这款框架一点就是框架的配置文件相当的详细,但是交互API文档虽然有说明,但是还是没有示例来举证,这个可能是一个不足之处吧

三、echarts的应用

首先要说明一点是,echarts这个框架的配置内容很是多,所以不要尝试着把这个框架中的方法都给记住,这是不太可能的事。但是由于这个框架的配置文件参数比较多,所以我们就需要来学习一下echarts是怎样来对其进行分类的

1、首先echarts的图形化呈现主要是通过配置方法来实现的(setOption),然后是对图形标签进行初始化,最后把配置方法(setOption)赋值到初始化图形中,详细的配置文件请戳这里,这里我就来介绍一下关于配置文件的学习的经验之谈,比较常见的配置大致如下图:

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上面用红色方框标出来的就是echarts的基础配置,也是我认为的学习echarts一定要掌握的配置,其他的一些配置比如什么时间轴.visualMap组件之类,我认为这些异曲同工,所以这一部分也就是只有在当你的业务需要使用的时候才加入,也就是说,这一部分的知识我认为到时候现炒现卖就可以了(更正:图标悬停的提示内容应该更正为鼠标悬停的提示内容),下面我就来讲解一下echarts.js的使用,首先我在官网中下载默认的精简版,下载地址如下:http://echarts.baidu.com/builder.html,直接下载即可(建议在开发期间使用源码版,方便调试)

3.1 echarts.js入门基础小项目1

HTML和JavaScript代码:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>echarts.js案例一</title>
    <script type="text/javascript" src=echarts.js></script>
</head>
<body>
    <div id="chart" style="width:400px;height:400px;"></div>
</body>
<script type="text/javascript">
    // 初始化图表标签
    var myChart = echarts.init(document.getElementById(chart));
    var options={
        //定义一个标题
        title:{
            text:测试成绩
        },
        legend:{
            data:[销量]
        },
        //X轴设置
        xAxis:{
            data:[60分,70分,80分,90分,100分]
        },
        yAxis:{
        },
        //name=legend.data的时候才能显示图例
        series:[{
            name:销量,
            type:bar,
            data:[12,32,45,21,1]
        }]

    };
    myChart.setOption(options);
</script>
</html>

运行效果如下图

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注意事项:这里案例是最基础,但是里面还是有一个知识点来的,就是在使用echarts.js的时候一定要配置xAxis,yAxis,series这三个参数,如果是不想设置的话也要初始化可以将其设置为空JSON就可以了,要不然会出项报错,同时要保证在echarts.init之前的对象是有宽高的,要不然也会出现错误

3.2 echarts.js多系列综合使用DEMO

在讲解这个案例之前,首先我们来假设一个命题,假设要统计一个商店一周的购买金额和一周的销售金额,其中的购买金额用柱状图表示,销售金额用折线图表示,然后还要标出一周中最大值和最小值,同时还要求出销售和购买的平均数,购买金额分别是[200,312,431,241,175,275,369],销售金额[321,432,543,376,286,298,400]

这个问题其实也不是很难,想一想,其实也就是一个把多个 系列图表应用到一个画布上面的过程,为了简短文章的篇幅,所以把不贴出全部的代码,仅贴出主要的其中关键的代码,代码如下:

series:[{
                name:购买金额,
                type:bar,
                data:[200,312,431,241,175,275,369],
                markPoint: {
                    data: [
                        {type: max, name: 最大值},
                        {type: min, name: 最小值}
                    ]
                },
                markLine:{
                    data:[
                        {type:average,name:平均值,itemStyle:{
                            normal:{
                                color:green
                            }
                        }}
                    ]
                }
            },{
                name:销售金额,
                type:line,
                data:[321,432,543,376,286,298,400],
                markPoint: {
                    data: [
                        {type: max, name: 最大值},
                        {type: min, name: 最小值}
                    ]
                },
                markLine:{
                    data:[
                        {type:average,name:平均值,itemStyle:{
                            normal:{
                                color:blue
                            }
                        }}
                    ]
                }
            }]

实现效果;

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如需看完整的代码请戳这里,自行fork下来

3.3 echarts.js响应式实现

echarts响应式在echarts官网上面的介绍比较详细,这里原理跟CSS3的媒体查询有点类似,但是echarts.js的响应除了支持媒体查询的在不同情况下面的相应还支持,根据长宽比来相应的方法,但是在官方文档中还是有一点缺陷的,比如:一个是案例中的响应式没有涉及到处理series之外的响应,另外一个是按照DEMO中去做,会发现每次都要刷新页面才能出现响应的结果,所以下面我将写一个简单的案例来解决这些问题,数据样式与上面的例子一样

这里就把所有的JS代码贴出来:

var echart=echarts.init(document.getElementById(‘main1‘));
        var option={
            baseOption:{
                    title:{
                    text:‘模拟商店一周销售情况‘,
                    subtext:‘虚拟数据‘
                },
                legend:{
                    data:[‘购买金额‘,‘销售金额‘]
                },
                xAxis:{
                    data:[‘周一‘,‘周二‘,‘周三‘,‘周四‘,‘周五‘,‘周六‘,‘周日‘]
                },
                yAxis:{

                },
                tooltip:{
                    show:true,
                    formatter:‘系列名:{a}<br />类目:{b}<br />数值:{c}‘
                },
                series:[{
                    name:‘购买金额‘,
                    type:‘bar‘,
                    data:[200,312,431,241,175,275,369],
                    markPoint: {
                        data: [
                            {type: ‘max‘, name: ‘最大值‘},
                            {type: ‘min‘, name: ‘最小值‘}
                        ]
                    },
                    markLine:{
                        data:[
                            {type:‘average‘,name:‘平均值‘,itemStyle:{
                                normal:{
                                    color:‘green‘
                                }
                            }}
                        ]
                    }
                },{
                    name:‘销售金额‘,
                    type:‘line‘,
                    data:[321,432,543,376,286,298,400],
                    markPoint: {
                        data: [
                            {type: ‘max‘, name: ‘最大值‘},
                            {type: ‘min‘, name: ‘最小值‘}
                        ]
                    },
                    markLine:{
                        data:[
                            {type:‘average‘,name:‘平均值‘,itemStyle:{
                                normal:{
                                    color:‘blue‘
                                }
                            }}
                        ]
                    }
                }]
            },
            media:[
                {
                    //小与1000像素时候响应
                    query:{
                        maxWidth:1000
                    },
                    option:{
                        title:{
                            show:true,
                            text:‘测试一下‘
                        }
                    }
                }
            ]
        };
        //每次窗口大小改变的时候都会触发onresize事件,这个时候我们将echarts对象的尺寸赋值给窗口的大小这个属性,从而实现图表对象与窗口对象的尺寸一致的情况
        window.onresize = echart.resize;
        echart.setOption(option);

3.4 echarts的API交互

首先我们来理清官方文档中的API的分类,大致的API可以分成这样的四类

技术分享图片

 

 这里我们就来解释一下echarts对象里面主要是包括一些销毁对象(dispose),注册地图(registerMap),初始化对象(echarts.init),关联对象(connect),属于全局属性的设置,echartsInstance这个是包含echarts图中的某些属性的获取或者设置,获取宽高(getWidth、getHeight),获取配置(getOption),设置配置(setOption)等操作action和events这两个操作在上图中已经很明白了,所以就不多做解释,具体的使用方法要与业务进行挂钩才有意义,所以在这里就不提供DEMO了,我相信大家看一下文档都能够看懂个究竟。

四、echarts常见问题解决

1、当X轴上面要渲染的数据太多的时候就会出现只渲染出来一部分,但是图表中的数据显示(比如说柱状图中的每个柱子)又会自动的进行宽度的缩放,所以会导致X轴与图中的信息不相匹配的问题,解决的方法是在X轴设置axisLabel :{ interval:0 }这个属性问题就可以解决了,Y轴的使用方法相同

2、为了使echart图表随着浏览器的大小发生响应式变化,所以需要在设置配置之前添加 window.onresize = echart.resize;  具体参照3.3 示例

五、总结

虽然echarts在同类型的数据可视化框架中还算是比较的简单易用的,但是在入手的时候可能也会有一些比较麻烦的地方困扰着你,比如文档这么多我怎么看,实例已经比较齐全了我还需要看API文档吗,这些问题我想在这里统一的说一下,其实echarts的学习无外乎就是先了解一下框架大致上的分类,然后是在将全部的API阅读以便,使对框架有一个全局的认识,然后在通过实践去深入学习,示例只不过是这一步的一个辅助而已,只有扎扎实实的通过学习API一步一个脚印去了解学习,才能做到在使用的时候心中有底。

前端数据可视化echarts.js

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原文地址:https://www.cnblogs.com/caoxueying2018/p/9700391.html

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