ECharts異步加載數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)集（dataset）
更新時(shí)間：2022年06月07日 09:14:28 作者：springsnow
這篇文章介紹了ECharts異步加載數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)集（dataset），文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)。對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下
異步加載數(shù)據(jù)
ECharts 通常數(shù)據(jù)設(shè)置在 setOption 中，如果我們需要異步加載數(shù)據(jù)，可以配合 jQuery等工具，在異步獲取數(shù)據(jù)后通過 setOption 填入數(shù)據(jù)和配置項(xiàng)就行。
json 數(shù)據(jù)：
{
"data_pie" : [
{"value":235, "name":"視頻廣告"},
{"value":274, "name":"聯(lián)盟廣告"},
{"value":310, "name":"郵件營(yíng)銷"},
{"value":335, "name":"直接訪問"},
{"value":400, "name":"搜索引擎"}
]
}實(shí)例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
$.get('https://www.runoob.com/static/js/echarts_test_data.json', function (data) {
myChart.setOption({
series : [
{
name: '訪問來源',
type: 'pie', // 設(shè)置圖表類型為餅圖
radius: '55%', // 餅圖的半徑，外半徑為可視區(qū)尺寸（容器高寬中較小一項(xiàng)）的 55% 長(zhǎng)度。
data:data.data_pie
}
]
})
}, 'json')如果異步加載需要一段時(shí)間，我們可以添加 loading 效果，ECharts 默認(rèn)有提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的加載動(dòng)畫。只需要調(diào)用 showLoading 方法顯示。數(shù)據(jù)加載完成后再調(diào)用 hideLoading 方法隱藏加載動(dòng)畫：
var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
myChart.showLoading(); // 開啟 loading 效果
$.get('https://www.runoob.com/static/js/echarts_test_data.json', function (data) {
myChart.hideLoading(); // 隱藏 loading 效果
myChart.setOption({
series : [
{
name: '訪問來源',
type: 'pie', // 設(shè)置圖表類型為餅圖
radius: '55%', // 餅圖的半徑，外半徑為可視區(qū)尺寸（容器高寬中較小一項(xiàng)）的 55% 長(zhǎng)度。
data:data.data_pie
}
]
})
}, 'json')數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)更新
ECharts 由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，數(shù)據(jù)的改變驅(qū)動(dòng)圖表展現(xiàn)的改變，因此動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)也變得異常簡(jiǎn)單。
所有數(shù)據(jù)的更新都通過 setOption 實(shí)現(xiàn)，你只需要定時(shí)獲取數(shù)據(jù)，setOption 填入數(shù)據(jù)，而不用考慮數(shù)據(jù)到底產(chǎn)生了那些變化，ECharts 會(huì)找到兩組數(shù)據(jù)之間的差異然后通過合適的動(dòng)畫去表現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化。
var base = +new Date(2014, 9, 3);
var oneDay = 24 * 3600 * 1000;
var date = [];
var data = [Math.random() * 150];
var now = new Date(base);
function addData(shift) {
now = [now.getFullYear(), now.getMonth() + 1, now.getDate()].join('/');
date.push(now);
data.push((Math.random() - 0.4) * 10 + data[data.length - 1]);
if (shift) {
date.shift();
data.shift();
}
now = new Date(+new Date(now) + oneDay);
}
for (var i = 1; i < 100; i++) {
addData();
}
option = {
xAxis: {
type: 'category',
boundaryGap: false,
data: date
},
yAxis: {
boundaryGap: [0, '50%'],
type: 'value'
},
series: [
{
name:'成交',
type:'line',
smooth:true,
symbol: 'none',
stack: 'a',
areaStyle: {
normal: {}
},
data: data
}
]
};
setInterval(function () {
addData(true);
myChart.setOption({
xAxis: {
data: date
},
series: [{
name:'成交',
data: data
}]
});
}, 500);
var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'), 'dark');
myChart.setOption(option);數(shù)據(jù)集（dataset）
ECharts 使用 dataset 管理數(shù)據(jù)。
dataset 組件用于單獨(dú)的數(shù)據(jù)集聲明，從而數(shù)據(jù)可以單獨(dú)管理，被多個(gè)組件復(fù)用，并且可以基于數(shù)據(jù)指定數(shù)據(jù)到視覺的映射。
下面是一個(gè)最簡(jiǎn)單的 dataset 的例子：
option = {
legend: {},
tooltip: {},
dataset: {
// 提供一份數(shù)據(jù)。
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]
]
},
// 聲明一個(gè) X 軸，類目軸（category）。默認(rèn)情況下，類目軸對(duì)應(yīng)到 dataset 第一列。
xAxis: {type: 'category'},
// 聲明一個(gè) Y 軸，數(shù)值軸。
yAxis: {},
// 聲明多個(gè) bar 系列，默認(rèn)情況下，每個(gè)系列會(huì)自動(dòng)對(duì)應(yīng)到 dataset 的每一列。
series: [
{type: 'bar'},
{type: 'bar'},
{type: 'bar'}
]
}或者也可以使用常見的對(duì)象數(shù)組的格式：
option = {
legend: {},
tooltip: {},
dataset: {
// 這里指定了維度名的順序，從而可以利用默認(rèn)的維度到坐標(biāo)軸的映射。
// 如果不指定 dimensions，也可以通過指定 series.encode 完成映射，參見后文。
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'}
]
};數(shù)據(jù)到圖形的映射
我們可以在配置項(xiàng)中將數(shù)據(jù)映射到圖形中。
我么可以使用 series.seriesLayoutBy 屬性來配置 dataset 是列（column）還是行（row）映射為圖形系列（series），默認(rèn)是按照列（column）來映射。
以下實(shí)例我們將通過 seriesLayoutBy 屬性來配置數(shù)據(jù)是使用列顯示還是按行顯示。
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: [
// 這幾個(gè)系列會(huì)在第一個(gè)直角坐標(biāo)系中，每個(gè)系列對(duì)應(yīng)到 dataset 的每一行。
{type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'},
{type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'},
{type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'},
// 這幾個(gè)系列會(huì)在第二個(gè)直角坐標(biāo)系中，每個(gè)系列對(duì)應(yīng)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}
]
}常用圖表所描述的數(shù)據(jù)大部分是"二維表"結(jié)構(gòu)，我們可以使用 series.encode 屬性將對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)映射到坐標(biāo)軸（如 X、Y 軸）：
var option = {
dataset: {
source: [
['score', 'amount', 'product'],
[89.3, 58212, 'Matcha Latte'],
[57.1, 78254, 'Milk Tea'],
[74.4, 41032, 'Cheese Cocoa'],
[50.1, 12755, 'Cheese Brownie'],
[89.7, 20145, 'Matcha Cocoa'],
[68.1, 79146, 'Tea'],
[19.6, 91852, 'Orange Juice'],
[10.6, 101852, 'Lemon Juice'],
[32.7, 20112, 'Walnut Brownie']
]
},
grid: {containLabel: true},
xAxis: {},
yAxis: {type: 'category'},
series: [
{
type: 'bar',
encode: {
// 將 "amount" 列映射到 X 軸。
x: 'amount',
// 將 "product" 列映射到 Y 軸。
y: 'product'
}
}
]
};encode 聲明的基本結(jié)構(gòu)如下，其中冒號(hào)左邊是坐標(biāo)系、標(biāo)簽等特定名稱，如 'x', 'y', 'tooltip' 等，冒號(hào)右邊是數(shù)據(jù)中的維度名（string 格式）或者維度的序號(hào)（number 格式，從 0 開始計(jì)數(shù)），可以指定一個(gè)或多個(gè)維度（使用數(shù)組）。通常情況下，下面各種信息不需要所有的都寫，按需寫即可。
下面是 encode 支持的屬性：
// 在任何坐標(biāo)系和系列中，都支持：
encode: {
// 使用 “名為 product 的維度” 和 “名為 score 的維度” 的值在 tooltip 中顯示
tooltip: ['product', 'score']
// 使用 “維度 1” 和 “維度 3” 的維度名連起來作為系列名。（有時(shí)候名字比較長(zhǎng)，這可以避免在 series.name 重復(fù)輸入這些名字）
seriesName: [1, 3],
// 表示使用 “維度2” 中的值作為 id。這在使用 setOption 動(dòng)態(tài)更新數(shù)據(jù)時(shí)有用處，可以使新老數(shù)據(jù)用 id 對(duì)應(yīng)起來，從而能夠產(chǎn)生合適的數(shù)據(jù)更新動(dòng)畫。
itemId: 2,
// 指定數(shù)據(jù)項(xiàng)的名稱使用 “維度3” 在餅圖等圖表中有用，可以使這個(gè)名字顯示在圖例（legend）中。
itemName: 3
}
// 直角坐標(biāo)系（grid/cartesian）特有的屬性：
encode: {
// 把 “維度1”、“維度5”、“名為 score 的維度” 映射到 X 軸：
x: [1, 5, 'score'],
// 把“維度0”映射到 Y 軸。
y: 0
}
// 單軸（singleAxis）特有的屬性：
encode: {
single: 3
}
// 極坐標(biāo)系（polar）特有的屬性：
encode: {
radius: 3,
angle: 2
}
// 地理坐標(biāo)系（geo）特有的屬性：
encode: {
lng: 3,
lat: 2
}
// 對(duì)于一些沒有坐標(biāo)系的圖表，例如餅圖、漏斗圖等，可以是：
encode: {
value: 3
}更多 encode 實(shí)例：
life-expectancy-table.json：
[
["Income","Life Expectancy","Population","Country","Year"],
[815,34.05,351014,"Australia",1800],
[1314,39,645526,"Canada",1800],
[985,32,321675013,"China",1800],
[864,32.2,345043,"Cuba",1800],
[1244,36.5731262,977662,"Finland",1800],
[1803,33.96717024,29355111,"France",1800],
[1639,38.37,22886919,"Germany",1800],
[926,42.84559912,61428,"Iceland",1800],
[1052,25.4424,168574895,"India",1800],
[1050,36.4,30294378,"Japan",1800],
[579,26,4345000,"North Korea",1800],
[576,25.8,9395000,"South Korea",1800],
[658,34.05,100000,"New Zealand",1800]
]實(shí)例
$.get('https://www.runoob.com/static/js/life-expectancy-table.json', function (data) {
var sizeValue = '57%';
var symbolSize = 2.5;
option = {
legend: {},
tooltip: {},
toolbox: {
left: 'center',
feature: {
dataZoom: {}
}
},
grid: [
{right: sizeValue, bottom: sizeValue},
{left: sizeValue, bottom: sizeValue},
{right: sizeValue, top: sizeValue},
{left: sizeValue, top: sizeValue}
],
xAxis: [
{type: 'value', gridIndex: 0, name: 'Income', axisLabel: {rotate: 50, interval: 0}},
{type: 'category', gridIndex: 1, name: 'Country', boundaryGap: false, axisLabel: {rotate: 50, interval: 0}},
{type: 'value', gridIndex: 2, name: 'Income', axisLabel: {rotate: 50, interval: 0}},
{type: 'value', gridIndex: 3, name: 'Life Expectancy', axisLabel: {rotate: 50, interval: 0}}
],
yAxis: [
{type: 'value', gridIndex: 0, name: 'Life Expectancy'},
{type: 'value', gridIndex: 1, name: 'Income'},
{type: 'value', gridIndex: 2, name: 'Population'},
{type: 'value', gridIndex: 3, name: 'Population'}
],
dataset: {
dimensions: [
'Income',
'Life Expectancy',
'Population',
'Country',
{name: 'Year', type: 'ordinal'}
],
source: data
},
series: [
{
type: 'scatter',
symbolSize: symbolSize,
xAxisIndex: 0,
yAxisIndex: 0,
encode: {
x: 'Income',
y: 'Life Expectancy',
tooltip: [0, 1, 2, 3, 4]
}
},
{
type: 'scatter',
symbolSize: symbolSize,
xAxisIndex: 1,
yAxisIndex: 1,
encode: {
x: 'Country',
y: 'Income',
tooltip: [0, 1, 2, 3, 4]
}
},
{
type: 'scatter',
symbolSize: symbolSize,
xAxisIndex: 2,
yAxisIndex: 2,
encode: {
x: 'Income',
y: 'Population',
tooltip: [0, 1, 2, 3, 4]
}
},
{
type: 'scatter',
symbolSize: symbolSize,
xAxisIndex: 3,
yAxisIndex: 3,
encode: {
x: 'Life Expectancy',
y: 'Population',
tooltip: [0, 1, 2, 3, 4]
}
}
]
};
myChart.setOption(option);
});視覺通道（顏色、尺寸等）的映射
我們可以使用 visualMap 組件進(jìn)行視覺通道的映射。
視覺元素可以是：
- symbol: 圖元的圖形類別。
- symbolSize: 圖元的大小。
- color: 圖元的顏色。
- colorAlpha: 圖元的顏色的透明度。
- opacity: 圖元以及其附屬物（如文字標(biāo)簽）的透明度。
- colorLightness: 顏色的明暗度。
- colorSaturation: 顏色的飽和度。
- colorHue: 顏色的色調(diào)。
visualMap 組件可以定義多個(gè)，從而可以同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)中的多個(gè)維度進(jìn)行視覺映射。
var option = {
dataset: {
source: [
['score', 'amount', 'product'],
[89.3, 58212, 'Matcha Latte'],
[57.1, 78254, 'Milk Tea'],
[74.4, 41032, 'Cheese Cocoa'],
[50.1, 12755, 'Cheese Brownie'],
[89.7, 20145, 'Matcha Cocoa'],
[68.1, 79146, 'Tea'],
[19.6, 91852, 'Orange Juice'],
[10.6, 101852, 'Lemon Juice'],
[32.7, 20112, 'Walnut Brownie']
]
},
grid: {containLabel: true},
xAxis: {name: 'amount'},
yAxis: {type: 'category'},
visualMap: {
orient: 'horizontal',
left: 'center',
min: 10,
max: 100,
text: ['High Score', 'Low Score'],
// Map the score column to color
dimension: 0,
inRange: {
color: ['#D7DA8B', '#E15457']
}
},
series: [
{
type: 'bar',
encode: {
// Map the "amount" column to X axis.
x: 'amount',
// Map the "product" column to Y axis
y: 'product'
}
}
]
};
交互聯(lián)動(dòng)
以下實(shí)例多個(gè)圖表共享一個(gè) dataset，并帶有聯(lián)動(dòng)交互：
setTimeout(function () {
option = {
legend: {},
tooltip: {
trigger: 'axis',
showContent: false
},
dataset: {
source: [
['product', '2012', '2013', '2014', '2015', '2016', '2017'],
['Matcha Latte', 41.1, 30.4, 65.1, 53.3, 83.8, 98.7],
['Milk Tea', 86.5, 92.1, 85.7, 83.1, 73.4, 55.1],
['Cheese Cocoa', 24.1, 67.2, 79.5, 86.4, 65.2, 82.5],
['Walnut Brownie', 55.2, 67.1, 69.2, 72.4, 53.9, 39.1]
]
},
xAxis: {type: 'category'},
yAxis: {gridIndex: 0},
grid: {top: '55%'},
series: [
{type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row'},
{type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row'},
{type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row'},
{type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row'},
{
type: 'pie',
id: 'pie',
radius: '30%',
center: ['50%', '25%'],
label: {
formatter: ': {@2012} (vvxyksv9kd%)'
},
encode: {
itemName: 'product',
value: '2012',
tooltip: '2012'
}
}
]
};
myChart.on('updateAxisPointer', function (event) {
var xAxisInfo = event.axesInfo[0];
if (xAxisInfo) {
var dimension = xAxisInfo.value + 1;
myChart.setOption({
series: {
id: 'pie',
label: {
formatter: ': {@[' + dimension + ']} (vvxyksv9kd%)'
},
encode: {
value: dimension,
tooltip: dimension
}
}
});
}
});
myChart.setOption(option);
});
到此這篇關(guān)于ECharts異步加載數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)集（dataset）的文章就介紹到這了。希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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