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小册名称：ECharts零基础入门

ECharts 使用 dataset 管理数据。

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，并且可以基于数据指定数据到视觉的映射。

下面是一个最简单的 dataset 的例子：

实例

  1. option = {
  2.     legend: {},
  3.     tooltip: {},
  4.     dataset: {
  5.         // 提供一份数据。
  6.         source: [
  7.             ['product', '2015', '2016', '2017'],
  8.             ['Matcha Latte', 43.3, 85.8, 93.7],
  9.             ['Milk Tea', 83.1, 73.4, 55.1],
  10.             ['Cheese Cocoa', 86.4, 65.2, 82.5],
  11.             ['Walnut Brownie', 72.4, 53.9, 39.1]
  12.         ]
  13.     },
  14.     // 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。
  15.     xAxis: {type: 'category'},
  16.     // 声明一个 Y 轴，数值轴。
  17.     yAxis: {},
  18.     // 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。
  19.     series: [
  20.         {type: 'bar'},
  21.         {type: 'bar'},
  22.         {type: 'bar'}
  23.     ]
  24. }

或者也可以使用常见的对象数组的格式：

实例

  1. option = {
  2.     legend: {},
  3.     tooltip: {},
  4.     dataset: {
  5.         // 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。
  6.         // 如果不指定 dimensions，也可以通过指定 series.encode 完成映射，参见后文。
  7.         dimensions: ['product', '2015', '2016', '2017'],
  8.         source: [
  9.             {product: 'Matcha Latte', '2015': 43.3, '2016': 85.8, '2017': 93.7},
  10.             {product: 'Milk Tea', '2015': 83.1, '2016': 73.4, '2017': 55.1},
  11.             {product: 'Cheese Cocoa', '2015': 86.4, '2016': 65.2, '2017': 82.5},
  12.             {product: 'Walnut Brownie', '2015': 72.4, '2016': 53.9, '2017': 39.1}
  13.         ]
  14.     },
  15.     xAxis: {type: 'category'},
  16.     yAxis: {},
  17.     series: [
  18.         {type: 'bar'},
  19.         {type: 'bar'},
  20.         {type: 'bar'}
  21.     ]
  22. };

数据到图形的映射
我们可以在配置项中将数据映射到图形中。

我们可以使用 series.seriesLayoutBy 属性来配置 dataset 是列（column）还是行（row）映射为图形系列（series），默认是按照列（column）来映射。

以下实例我们将通过 seriesLayoutBy 属性来配置数据是使用列显示还是按行显示。

实例

  1. option = {
  2.     legend: {},
  3.     tooltip: {},
  4.     dataset: {
  5.         source: [
  6.             ['product', '2012', '2013', '2014', '2015'],
  7.             ['Matcha Latte', 41.1, 30.4, 65.1, 53.3],
  8.             ['Milk Tea', 86.5, 92.1, 85.7, 83.1],
  9.             ['Cheese Cocoa', 24.1, 67.2, 79.5, 86.4]
  10.         ]
  11.     },
  12.     xAxis: [
  13.         {type: 'category', gridIndex: 0},
  14.         {type: 'category', gridIndex: 1}
  15.     ],
  16.     yAxis: [
  17.         {gridIndex: 0},
  18.         {gridIndex: 1}
  19.     ],
  20.     grid: [
  21.         {bottom: '55%'},
  22.         {top: '55%'}
  23.     ],
  24.     series: [
  25.         // 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。
  26.         {type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'},
  27.         {type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'},
  28.         {type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'},
  29.         // 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。
  30.         {type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1},
  31.         {type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1},
  32.         {type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1},
  33.         {type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1}
  34.     ]
  35. }

常用图表所描述的数据大部分是”二维表”结构，我们可以使用 series.encode 属性将对应的数据映射到坐标轴（如 X、Y 轴）：

实例

  1. var option = {
  2.     dataset: {
  3.         source: [
  4.             ['score', 'amount', 'product'],
  5.             [89.3, 58212, 'Matcha Latte'],
  6.             [57.1, 78254, 'Milk Tea'],
  7.             [74.4, 41032, 'Cheese Cocoa'],
  8.             [50.1, 12755, 'Cheese Brownie'],
  9.             [89.7, 20145, 'Matcha Cocoa'],
  10.             [68.1, 79146, 'Tea'],
  11.             [19.6, 91852, 'Orange Juice'],
  12.             [10.6, 101852, 'Lemon Juice'],
  13.             [32.7, 20112, 'Walnut Brownie']
  14.         ]
  15.     },
  16.     grid: {containLabel: true},
  17.     xAxis: {},
  18.     yAxis: {type: 'category'},
  19.     series: [
  20.         {
  21.             type: 'bar',
  22.             encode: {
  23.                 // 将 "amount" 列映射到 X 轴。
  24.                 x: 'amount',
  25.                 // 将 "product" 列映射到 Y 轴。
  26.                 y: 'product'
  27.             }
  28.         }
  29.     ]
  30. };

encode 声明的基本结构如下，其中冒号左边是坐标系、标签等特定名称，如 ‘x’, ‘y’, ‘tooltip’ 等，冒号右边是数据中的维度名（string 格式）或者维度的序号（number 格式，从 0 开始计数），可以指定一个或多个维度（使用数组）。通常情况下，下面各种信息不需要所有的都写，按需写即可。

下面是 encode 支持的属性：

// 在任何坐标系和系列中，都支持：

  1. encode: {
  2.     // 使用 “名为 product 的维度” 和 “名为 score 的维度” 的值在 tooltip 中显示
  3.     tooltip: ['product', 'score']
  4.     // 使用 “维度 1” 和 “维度 3” 的维度名连起来作为系列名。（有时候名字比较长，这可以避免在 series.name 重复输入这些名字）
  5.     seriesName: [1, 3],
  6.     // 表示使用 “维度2” 中的值作为 id。这在使用 setOption 动态更新数据时有用处，可以使新老数据用 id 对应起来，从而能够产生合适的数据更新动画。
  7.     itemId: 2,
  8.     // 指定数据项的名称使用 “维度3” 在饼图等图表中有用，可以使这个名字显示在图例（legend）中。
  9.     itemName: 3
  10. }
  13. // 直角坐标系（grid/cartesian）特有的属性：
  14. encode: {
  15.     // 把 “维度1”、“维度5”、“名为 score 的维度” 映射到 X 轴：
  16.     x: [1, 5, 'score'],
  17.     // 把“维度0”映射到 Y 轴。
  18.     y: 0
  19. }
  21. // 单轴（singleAxis）特有的属性：
  22. encode: {
  23.     single: 3
  24. }
  26. // 极坐标系（polar）特有的属性：
  27. encode: {
  28.     radius: 3,
  29.     angle: 2
  30. }
  32. // 地理坐标系（geo）特有的属性：
  33. encode: {
  34.     lng: 3,
  35.     lat: 2
  36. }
  38. // 对于一些没有坐标系的图表，例如饼图、漏斗图等，可以是：
  39. encode: {
  40.     value: 3
  41. }

更多 encode 实例：

实例

  1. $.get('https://www.maxiaoke.com/static/js/life-expectancy-table.json', function (data) {
  2.     var sizeValue = '57%';
  3.     var symbolSize = 2.5;
  4.     option = {
  5.         legend: {},
  6.         tooltip: {},
  7.         toolbox: {
  8.             left: 'center',
  9.             feature: {
  10.                 dataZoom: {}
  11.             }
  12.         },
  13.         grid: [
  14.             {right: sizeValue, bottom: sizeValue},
  15.             {left: sizeValue, bottom: sizeValue},
  16.             {right: sizeValue, top: sizeValue},
  17.             {left: sizeValue, top: sizeValue}
  18.         ],
  19.         xAxis: [
  20.             {type: 'value', gridIndex: 0, name: 'Income', axisLabel: {rotate: 50, interval: 0}},
  21.             {type: 'category', gridIndex: 1, name: 'Country', boundaryGap: false, axisLabel: {rotate: 50, interval: 0}},
  22.             {type: 'value', gridIndex: 2, name: 'Income', axisLabel: {rotate: 50, interval: 0}},
  23.             {type: 'value', gridIndex: 3, name: 'Life Expectancy', axisLabel: {rotate: 50, interval: 0}}
  24.         ],
  25.         yAxis: [
  26.             {type: 'value', gridIndex: 0, name: 'Life Expectancy'},
  27.             {type: 'value', gridIndex: 1, name: 'Income'},
  28.             {type: 'value', gridIndex: 2, name: 'Population'},
  29.             {type: 'value', gridIndex: 3, name: 'Population'}
  30.         ],
  31.         dataset: {
  32.             dimensions: [
  33.                 'Income',
  34.                 'Life Expectancy',
  35.                 'Population',
  36.                 'Country',
  37.                 {name: 'Year', type: 'ordinal'}
  38.             ],
  39.             source: data
  40.         },
  41.         series: [
  42.             {
  43.                 type: 'scatter',
  44.                 symbolSize: symbolSize,
  45.                 xAxisIndex: 0,
  46.                 yAxisIndex: 0,
  47.                 encode: {
  48.                     x: 'Income',
  49.                     y: 'Life Expectancy',
  50.                     tooltip: [0, 1, 2, 3, 4]
  51.                 }
  52.             },
  53.             {
  54.                 type: 'scatter',
  55.                 symbolSize: symbolSize,
  56.                 xAxisIndex: 1,
  57.                 yAxisIndex: 1,
  58.                 encode: {
  59.                     x: 'Country',
  60.                     y: 'Income',
  61.                     tooltip: [0, 1, 2, 3, 4]
  62.                 }
  63.             },
  64.             {
  65.                 type: 'scatter',
  66.                 symbolSize: symbolSize,
  67.                 xAxisIndex: 2,
  68.                 yAxisIndex: 2,
  69.                 encode: {
  70.                     x: 'Income',
  71.                     y: 'Population',
  72.                     tooltip: [0, 1, 2, 3, 4]
  73.                 }
  74.             },
  75.             {
  76.                 type: 'scatter',
  77.                 symbolSize: symbolSize,
  78.                 xAxisIndex: 3,
  79.                 yAxisIndex: 3,
  80.                 encode: {
  81.                     x: 'Life Expectancy',
  82.                     y: 'Population',
  83.                     tooltip: [0, 1, 2, 3, 4]
  84.                 }
  85.             }
  86.         ]
  87.     };
  89.     myChart.setOption(option);
  90. });

视觉通道（颜色、尺寸等）的映射
我们可以使用 visualMap 组件进行视觉通道的映射。

视觉元素可以是：

  • symbol: 图元的图形类别。
  • symbolSize: 图元的大小。
  • color: 图元的颜色。
  • colorAlpha: 图元的颜色的透明度。
  • opacity: 图元以及其附属物（如文字标签）的透明度。
  • colorLightness: 颜色的明暗度。
  • colorSaturation: 颜色的饱和度。
  • colorHue: 颜色的色调。
  • visualMap 组件可以定义多个，从而可以同时对数据中的多个维度进行视觉映射。

实例

  1. var option = {
  2.     dataset: {
  3.         source: [
  4.             ['score', 'amount', 'product'],
  5.             [89.3, 58212, 'Matcha Latte'],
  6.             [57.1, 78254, 'Milk Tea'],
  7.             [74.4, 41032, 'Cheese Cocoa'],
  8.             [50.1, 12755, 'Cheese Brownie'],
  9.             [89.7, 20145, 'Matcha Cocoa'],
  10.             [68.1, 79146, 'Tea'],
  11.             [19.6, 91852, 'Orange Juice'],
  12.             [10.6, 101852, 'Lemon Juice'],
  13.             [32.7, 20112, 'Walnut Brownie']
  14.         ]
  15.     },
  16.     grid: {containLabel: true},
  17.     xAxis: {name: 'amount'},
  18.     yAxis: {type: 'category'},
  19.     visualMap: {
  20.         orient: 'horizontal',
  21.         left: 'center',
  22.         min: 10,
  23.         max: 100,
  24.         text: ['High Score', 'Low Score'],
  25.         // Map the score column to color
  26.         dimension: 0,
  27.         inRange: {
  28.             color: ['#D7DA8B', '#E15457']
  29.         }
  30.     },
  31.     series: [
  32.         {
  33.             type: 'bar',
  34.             encode: {
  35.                 // Map the "amount" column to X axis.
  36.                 x: 'amount',
  37.                 // Map the "product" column to Y axis
  38.                 y: 'product'
  39.             }
  40.         }
  41.     ]
  42. };

交互联动
以下实例多个图表共享一个 dataset，并带有联动交互：

实例

  1. setTimeout(function () {
  3.     option = {
  4.         legend: {},
  5.         tooltip: {
  6.             trigger: 'axis',
  7.             showContent: false
  8.         },
  9.         dataset: {
  10.             source: [
  11.                 ['product', '2012', '2013', '2014', '2015', '2016', '2017'],
  12.                 ['Matcha Latte', 41.1, 30.4, 65.1, 53.3, 83.8, 98.7],
  13.                 ['Milk Tea', 86.5, 92.1, 85.7, 83.1, 73.4, 55.1],
  14.                 ['Cheese Cocoa', 24.1, 67.2, 79.5, 86.4, 65.2, 82.5],
  15.                 ['Walnut Brownie', 55.2, 67.1, 69.2, 72.4, 53.9, 39.1]
  16.             ]
  17.         },
  18.         xAxis: {type: 'category'},
  19.         yAxis: {gridIndex: 0},
  20.         grid: {top: '55%'},
  21.         series: [
  22.             {type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row'},
  23.             {type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row'},
  24.             {type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row'},
  25.             {type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row'},
  26.             {
  27.                 type: 'pie',
  28.                 id: 'pie',
  29.                 radius: '30%',
  30.                 center: ['50%', '25%'],
  31.                 label: {
  32.                     formatter: '{b}: {@2012} ({d}%)'
  33.                 },
  34.                 encode: {
  35.                     itemName: 'product',
  36.                     value: '2012',
  37.                     tooltip: '2012'
  38.                 }
  39.             }
  40.         ]
  41.     };
  43.     myChart.on('updateAxisPointer', function (event) {
  44.         var xAxisInfo = event.axesInfo[0];
  45.         if (xAxisInfo) {
  46.             var dimension = xAxisInfo.value + 1;
  47.             myChart.setOption({
  48.                 series: {
  49.                     id: 'pie',
  50.                     label: {
  51.                         formatter: '{b}: {@[' + dimension + ']} ({d}%)'
  52.                     },
  53.                     encode: {
  54.                         value: dimension,
  55.                         tooltip: dimension
  56.                     }
  57.                 }
  58.             });
  59.         }
  60.     });
  62.     myChart.setOption(option);
  64. });

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