ECharts 基础使用
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发布时间：2022-09-29 10:32
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懂视网
时间：2023-02-19 02:30
echarts教程是什么呢？不知道的小伙伴来看看小编今天的分享吧!
1、echarts简介：
ECharts，缩写来自Enterprise Charts，商业级数据图表，一个纯Javascript的图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验，赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。
支持折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、K线图、饼图（环形图）、雷达图（填充雷达图）、和弦图、力导向布局图、地图、仪表盘、漏斗图、事件河流图等12类图表，同时提供标题，详情气泡、图例、值域、数据区域、时间轴、工具箱等7个可交互组件，支持多图表、组件的联动和混搭展现。
2、名称解释
| 名词 | 描述 |
|---|---|
| chart | 是指一个完整的图表，如折线图，饼图等“基本”图表类型或由基本图表组合而成的“混搭”图表，可能包括坐标轴、图例等 |
| axis | 直角坐标系中的一个坐标轴，坐标轴可分为类目型、数值型或时间型 |
| xAxis | 直角坐标系中的横轴，通常并默认为类目型 |
| yAxis | 直角坐标系中的纵轴，通常并默认为数值型 |
| grid | 直角坐标系中除坐标轴外的绘图网格，用于定义直角系整体布局 |
| legend | 图例，表述数据和图形的关联 |
| dataRange | 值域选择，常用于展现地域数据时选择值域范围 |
| dataZoom | 数据区域缩放，常用于展现大量数据时选择可视范围 |
| roamController | 缩放漫游组件，搭配地图使用 |
| toolbox | 辅助工具箱，辅助功能，如添加标线，框选缩放等 |
| tooltip | 气泡提示框，常用于展现更详细的数据 |
| timeline | 时间轴，常用于展现同一系列数据在时间维度上的多份数据 |
| series | 数据系列，一个图表可能包含多个系列，每一个系列可能包含多个数据 |
3、图表名称
| line | 折线图，堆积折线图，区域图，堆积区域图。 |
| bar | 柱形图（纵向），堆积柱形图，条形图（横向），堆积条形图。 |
| scatter | 散点图，气泡图。散点图至少需要横纵两个数据，更高维度数据加入时可以映射为颜色或大小，当映射到大小时则为气泡图 |
| k | K线图，蜡烛图。常用于展现股票交易数据。 |
| pie | 饼图，圆环图。饼图支持两种（半径、面积）南丁格尔玫瑰图模式。 |
| radar | 雷达图，填充雷达图。高维度数据展现的常用图表。 |
| chord | 和弦图。常用于展现关系数据，外层为圆环图，可体现数据占比关系，内层为各个扇形间相互连接的弦，可体现关系数据 |
| force | 力导布局图。常用于展现复杂关系网络聚类布局。 |
| map | 地图。内置世界地图、中国及中国34个省市自治区地图数据、可通过标准GeoJson扩展地图类型。支持svg扩展类地图应用，如室内地图、运动场、物件构造等。 |
| heatmap | 热力图。用于展现密度分布信息，支持与地图、百度地图插件联合使用。 |
| gauge | 仪表盘。用于展现关键指标数据，常见于BI类系统。 |
| funnel | 漏斗图。用于展现数据经过筛选、过滤等流程处理后发生的数据变化，常见于BI类系统。 |
| evnetRiver | 事件河流图。常用于展示具有时间属性的多个事件，以及事件随时间的演化。 |
| treemap | 矩形式树状结构图，简称：矩形树图。用于展示树形数据结构，优势是能最大限度展示节点的尺寸特征。 |
| venn | 韦恩图。用于展示集合以及它们的交集。 |
| tree | 树图。用于展示树形数据结构各节点的层级关系 |
以上就是小编今天的分享了，希望可以帮助到大家。
热心网友
时间：2023-02-18 23:38
一个网页中可以创建多个 echarts 实例。
每个 echarts 实例中可以创建多个图表和坐标系等等（用 option 来描述）。
准备一个 DOM 节点（作为 echarts 的渲染容器），就可以在上面创建一个 echarts 实例。每个 echarts 实例独占一个 DOM 节点。
在 echarts 里， 系列 （series）是指：一组数值以及他们映射成的图。
一个 系列 包含的要素至少有：一组数值、图表类型（series.type）、以及其他的关于这些数据如何映射成图的参数。
说人话就是， 系列 这个东西就是 用来描述图表的 ，包含了图表的数据、图表是什么类型：line（折线图）、bar（柱状图）、pie（饼图）... 、以及其它的构成参数。
也可以有另一种配置方式，系列的数据从 dataset 中取：
在系列之上，echarts 中各种内容，被抽象为“组件”。
例如，echarts 中至少有这些组件： xAxis （直角坐标系 X 轴）、 yAxis （直角坐标系 Y 轴）、 grid （直角坐标系底板）、 angleAxis （极坐标系角度轴）、 radiusAxis （极坐标系半径轴）、 polar （极坐标系底板）、 geo （地理坐标系）、 dataZoom （数据区缩放组件）、 visualMap （视觉映射组件）、 tooltip （提示框组件）、 toolbox （工具栏组件）、 series （系列）、...
我们注意到，其实 系列 （series）也是一种组件，可以理解为：系列是专门绘制“图”的组件。
如下图，右侧的 option 中声明了各个组件（包括系列），各个组件就出现在图中。
echarts 的使用者，使用 option 来描述其对图表的各种需求，包括：有什么数据、要画什么图表、图表长什么样子、含有什么组件、组件能操作什么事情等等。简而言之， option 描述了： 数据 、 数据如何映射成图形 、 交互行为 。
系列里的 series.data 是本系列的数据。也可以使用另一种方式，系列数据从 dataset 中取：
多数组件和系列，都能够基于 top / right / down / left / width / height 绝对定位。
这种绝对定位的方式，类似于 CSS 的绝对定位（ position: absolute ）。绝对定位基于的是 echarts 容器 DOM 节点。
它们的值可以是
如下图的例子，对 grid 组件（也就是直角坐标系的底板）设置 left、right、height、bottom 达到的效果。
我们可以注意到， left right width 是一组（横向）、 top bottom height 是另一组（纵向）。这两组没有什么关联。每组中，至多设置两项就可以了，第三项会被自动算出。例如，设置了 left 和 right 就可以了， width 会被自动算出。
坐标系用于布局，以及显示数据的刻度等等。一个坐标系，可能由多个组件协作而成。我们以最常见的直角坐标系来举例。直角坐标系中，包括有 xAxis （直角坐标系 X 轴）、 yAxis （直角坐标系 Y 轴）、 grid （直角坐标系底板）三种组件。 xAxis 、 yAxis 被 grid 自动引用并组织起来，共同工作。
下图，只声明了 xAxis 、 yAxis 和一个 scatter （散点图系列），echarts 暗自为他们创建了 grid 并关联起他们：
再来看两个 yAxis ，共享了一个 xAxis 的例子。两个 series ，也共享了这个 xAxis ，但是分别使用不同的 yAxis ，使用 yAxisIndex 来指定它自己使用的是哪个 yAxis ：
还存在一个 echarts 实例中，有多个 grid 的情况，每个 grid 分别有 xAxis 、 yAxis ，他们使用 xAxisIndex 、 yAxisIndex 、 gridIndex 来指定引用关系：
另外，一个系列，往往能运行在不同的坐标系中。例如，一个 scatter （散点图）能运行在 直角坐标系、极坐标系 、地理坐标系（GEO） 等各种坐标系中。同样，一个坐标系，也能承载不同的系列，如上面出现的各种例子，直角坐标系里承载了 line （折线图）、 bar （柱状图）等等。
