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'
}
尝试一下 »
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'
}
尝试一下 »
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。
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
}
尝试一下 »
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):
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
:
{
// 将 "amount" 列映射到 X 轴。
x
:
'amount'
,
// 将 "product" 列映射到 Y 轴。
y
:
'product'
尝试一下 »
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:
encode: {
// 使用 “名为 product 的维度” 和 “名为 score 的维度” 的值在 tooltip 中显示
tooltip: ['product', 'score']
// 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)
seriesName: [1, 3],
// 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。
itemId: 2,
// 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。
itemName: 3
// 直角坐标系(grid/cartesian)特有的属性:
encode: {
// 把 “维度1”、“维度5”、“名为 score 的维度” 映射到 X 轴:
x: [1, 5, 'score'],
// 把“维度0”映射到 Y 轴。
// 单轴(singleAxis)特有的属性:
encode: {
single: 3
// 极坐标系(polar)特有的属性:
encode: {
radius: 3,
angle: 2
// 地理坐标系(geo)特有的属性:
encode: {
lng: 3,
lat: 2
// 对于一些没有坐标系的图表,例如饼图、漏斗图等,可以是:
encode: {
value: 3
更多 encode 实例:
$.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);
});
尝试一下 »
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。
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'
尝试一下 »
以下实例多个图表共享一个 dataset,并带有联动交互:
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
: '{b}: {@2012} ({d}%)'
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
: '{b}: {@[' + dimension
+ ']} ({d}%)'
encode
: {
value
: dimension
,
tooltip
: dimension
});
});
myChart.
setOption(option
);
});
尝试一下 »