ECharts Dataset (dataset)
ECharts использует dataset для управления данными.
Компонент dataset используется для раздельного объявления данных, позволяя управлять данными независимо, повторно использовать их несколькими компонентами и обеспечивая сопоставление данных с визуальными элементами на основе данных.
Ниже приведён простейший пример dataset:
Пример
legend: {},
tooltip: {},
dataset: {
// Предоставьте фрагмент данных.
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]
]
},
// Объявите ось X, категориальную ось (category). По умолчанию категориальная ось соответствует первому столбцу dataset.
xAxis: {type: 'category'},
// Объявить ось Y, ось значений.
yAxis: {},
// Объявить несколько серий столбцов. По умолчанию каждая серия автоматически соответствует каждому столбцу набора данных.
series: [
{type: 'bar'},
{type: 'bar'},
{type: 'bar'}
]
}
Попробуйте сами »
Кроме того, также можно использовать обычный формат массива объектов:
Пример
legend: {},
tooltip: {},
dataset: {
// Здесь задаётся порядок имён измерений, что позволяет использовать сопоставление измерений с осями по умолчанию.
// если dimensions не указаны, сопоставление также можно выполнить через указание series.encode, см. далее.
dimensions: ['product', '2015', '2016', '2017'],
source: [
{product: 'Матча латте', '2015': 43.3, '2016': 85.8, '2017': 93.7},
{product: 'Чай с молоком', '2015': 83.1, '2016': 73.4, '2017': 55.1},
{product: 'Какао с сыром', '2015': 86.4, '2016': 65.2, '2017': 82.5},
{product: 'Брауни с грецким орехом', '2015': 72.4, '2016': 53.9, '2017': 39.1}
]
},
xAxis: {type: 'category'},
yAxis: {},
series: [
{type: 'bar'},
{type: 'bar'},
{type: 'bar'}
]
};
Попробуйте сами »
Сопоставление данных с графикой
Мы можем сопоставлять данные с графикой в элементе конфигурации.
С помощью атрибута series.seriesLayoutBy можно настроить, сопоставляет ли dataset столбцы или строки с графическими сериями. По умолчанию сопоставление выполняется по столбцам.
В следующем примере мы будем использовать свойство seriesLayoutBy, чтобы настроить, отображаются ли данные по столбцам или по строкам.
Пример
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: [
// Эти серии будут в первой декартовой системе координат, причём каждая серия соответствует строке в dataset.
{type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'},
{type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'},
{type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'},
// Эти серии будут во второй декартовой системе координат, причём каждая серия соответствует столбцу в dataset.
{type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1},
{type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1},
{type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1},
{type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1}
]
}
Попробуйте сами »
Данные, описываемые обычными диаграммами, чаще всего имеют структуру «двумерной таблицы». Мы можем использовать свойство series.encode, чтобы сопоставить соответствующие данные с осями (такими как оси X и Y):
Пример
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, 'Матча Какао'],
[68.1, 79146, 'Чай'],
[19.6, 91852, 'Апельсиновый сок'],
[10.6, 101852, 'Лимонный сок'],
[32.7, 20112, 'Walnut Brownie']
]
},
grid: {containLabel: true},
xAxis: {},
yAxis: {type: 'category'},
series: [
{
type: 'bar',
encode: {
// Сопоставить столбец "amount" с осью X.
x: 'amount',
// Сопоставить столбец "product" с осью Y.
y: 'product'
}
}
]
};
Попробуйте сами »
Базовая структура объявления encode выглядит следующим образом: слева от двоеточия указывается конкретное имя системы координат, метки и т. п., например 'x', 'y', 'tooltip' и т. д., а справа от двоеточия — имя измерения в данных (в строковом формате) или индекс измерения (в числовом формате, отсчёт с 0). Можно указать одно или несколько измерений (с помощью массива). В целом не всю приведённую ниже информацию нужно записывать; записывайте её по мере необходимости.
Ниже перечислены свойства, поддерживаемые encode:
// 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。
y: 0
}
// 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
}
Дополнительные примеры encode:
Пример
var sizeValue = '57%';
var symbolSize = 2.5;
option = {
legend: {},
tooltip: {},
toolbox: {
left: 'center',
особенность: {
dataZoom: {}
}
},
grid: [
{right: sizeValue, bottom: sizeValue},
{left: sizeValue, bottom: sizeValue},
{right: sizeValue, top: sizeValue},
{left: sizeValue, top: sizeValue}
],
xAxis: [
{type: 'value', gridIndex: 0, name: 'Доход', axisLabel: {rotate: 50, interval: 0}},
{type: 'category', gridIndex: 1, name: 'Страна', boundaryGap: false, axisLabel: {rotate: 50, interval: 0}},
{type: 'value', gridIndex: 2, name: 'Доход', axisLabel: {rotate: 50, interval: 0}},
{type: 'value', gridIndex: 3, name: 'Ожидаемая продолжительность жизни', axisLabel: {rotate: 50, interval: 0}}
],
yAxis: [
{type: 'value', gridIndex: 0, name: 'Ожидаемая продолжительность жизни'},
{type: 'value', gridIndex: 1, name: 'Доход'},
{type: 'value', gridIndex: 2, name: 'Population'},
{type: 'value', gridIndex: 3, name: 'Population'}
],
dataset: {
dimensions: [
'Доход',
'Ожидаемая продолжительность жизни',
'Population',
'Страна',
{name: 'Год', type: 'ordinal'}
],
source: data
},
series: [
{
type: 'scatter',
symbolSize: symbolSize,
xAxisIndex: 0,
yAxisIndex: 0,
encode: {
x: 'Доход',
y: 'Ожидаемая продолжительность жизни',
tooltip: [0, 1, 2, 3, 4]
}
},
{
type: 'scatter',
symbolSize: symbolSize,
xAxisIndex: 1,
yAxisIndex: 1,
encode: {
x: 'Страна',
y: 'Доход',
tooltip: [0, 1, 2, 3, 4]
}
},
{
type: 'scatter',
symbolSize: symbolSize,
xAxisIndex: 2,
yAxisIndex: 2,
encode: {
x: 'Доход',
y: 'Population',
tooltip: [0, 1, 2, 3, 4]
}
},
{
type: 'scatter',
symbolSize: symbolSize,
xAxisIndex: 3,
yAxisIndex: 3,
encode: {
x: 'Ожидаемая продолжительность жизни',
y: 'Population',
tooltip: [0, 1, 2, 3, 4]
}
}
]
};
myChart.setOption(option);
});
Попробуйте сами »
Сопоставление визуальных каналов (цвет, размер и т. д.)
Мы можем использовать компонент visualMap для сопоставления визуальных каналов.
Визуальные элементы могут быть:
- symbol: графическая форма графического элемента.
- symbolSize: размер графического элемента.
- color: цвет графического элемента.
- colorAlpha: прозрачность цвета графического элемента.
- opacity: прозрачность графического элемента и его дополнительных элементов (например, текстовых меток).
- colorLightness: светлота цвета.
- colorSaturation: насыщенность цвета.
- colorHue: оттенок цвета.
Можно определить несколько компонентов visualMap, что позволяет одновременно визуально сопоставлять несколько измерений в данных.
Пример
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, 'Матча Какао'],
[68.1, 79146, 'Чай'],
[19.6, 91852, 'Апельсиновый сок'],
[10.6, 101852, 'Лимонный сок'],
[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'],
// Сопоставить столбец score с цветом
dimension: 0,
inRange: {
color: ['#D7DA8B', '#E15457']
}
},
series: [
{
type: 'bar',
encode: {
// Сопоставить столбец "amount" с осью X.
x: 'amount',
// Сопоставить столбец "product" с осью Y
y: 'product'
}
}
]
};
Попробуйте сами »
Интерактивная связь
В следующем примере несколько диаграмм совместно используют один набор данных со связанными взаимодействиями:
Пример
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);
});
Попробуйте сами »