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。
-
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：
-
'number': 默认，表示普通数据。
-
'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。
-
'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。
-
'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：
-
在坐标系中（如直角坐标系、极坐标系等）
-
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。
-
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。
-
-
如果没有坐标系（如饼图）
-
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）。
-
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。