报表工具-ECharts 特性介绍
2016-06-03 09:38
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ECharts 特性介绍
ECharts,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(IE8/9/10/11,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。
ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动端做了深度的优化。
你可以在下载界面下载包含所有图表的构建文件,如果只是需要其中一两个图表,又嫌包含所有图表的构建文件太大,也可以在在线构建中选择需要的图表类型后自定义构建。
下面是一个折线图在极坐标系上的例子:
下面是一个散点图在地理坐标系上的例子:
移动端交互也做了优化,例如移动端小屏上适于用手指在坐标系中进行缩放、平移。 PC 端也可以用鼠标在图中进行缩放(用鼠标滚轮)、平移,如下图:
ECharts 一直在“交互”的路上前进,legend visualMap dataZoom tooltip等组件以及图表附带的漫游,选取等操作提供了数据筛取、视图缩放、展示细节等能力。
ECharts 3 中,对这些组件进行了广泛增强,例如支持在数据的各种坐标轴、维度进行数据过滤、缩放,以及在更多的图中采用这些组件。比如下面这个例子
下面的微博签到图中就展现了 100k+ 的签到数据。
ECharts,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(IE8/9/10/11,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。
ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动端做了深度的优化。
丰富的图表类型
ECharts 提供了常规的折线图,柱状图,散点图,饼图,K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图,热力图,线图,用于关系数据可视化的关系图,treemap,多维数据可视化的平行坐标,还有用于 BI 的漏斗图,仪表盘,并且支持图与图之间的混搭。你可以在下载界面下载包含所有图表的构建文件,如果只是需要其中一两个图表,又嫌包含所有图表的构建文件太大,也可以在在线构建中选择需要的图表类型后自定义构建。
多个坐标系的支持
ECharts 3 开始独立出了“坐标系”的概念,支持了直角坐标系(catesian,同 grid)、极坐标系(polar)、地理坐标系(geo)。图表可以跨坐标系存在,例如折、柱、散点等图可以放在直角坐标系上,也可以放在极坐标系上, 甚至可以放在地理坐标系中。下面是一个折线图在极坐标系上的例子:
下面是一个散点图在地理坐标系上的例子:
移动端的优化
流量珍贵的移动端需要图表库的体积尽量小。ECharts 和 ZRender 代码的重构,带来了核心部分体积的减小。ECharts 组件众多,并且后面会持续增加,我们提供了更细粒度的按需打包能力。最小体积缩小为 ECharts 2 的 40%。移动端交互也做了优化,例如移动端小屏上适于用手指在坐标系中进行缩放、平移。 PC 端也可以用鼠标在图中进行缩放(用鼠标滚轮)、平移,如下图:
深度的交互式数据探索
交互是从数据中发掘信息的重要手段。总览为先 缩放过滤 按需查看细节是数据可视化交互的基本需求。ECharts 一直在“交互”的路上前进,legend visualMap dataZoom tooltip等组件以及图表附带的漫游,选取等操作提供了数据筛取、视图缩放、展示细节等能力。
ECharts 3 中,对这些组件进行了广泛增强,例如支持在数据的各种坐标轴、维度进行数据过滤、缩放,以及在更多的图中采用这些组件。比如下面这个例子
大数据量的展现
借助 Canvas 的能力,ECharts 在散点图中能够轻松展现上万甚至上十万的数据。下面的微博签到图中就展现了 100k+ 的签到数据。
多维数据的支持以及丰富的视觉编码手段
ECharts 3 开始加强了对多维数据的支持,除了加入了平行坐标等常见的多维数据可视化工具外,对于传统的散点图等,传入的数据也可以是多个维度的,配合视觉映射组件 visualMap 提供的丰富的视觉编码,能够将不同维度的数据映射到颜色,大小,透明度,明暗度等不同的视觉通道。动态数据
ECharts 由数据驱动,数据的改变驱动图表展现的改变,因此动态数据的实现也变得异常简单,只需要获取数据,填入数据,ECharts 会找到两组数据之间的差异然后通过合适的动画去表现数据的变化。配合 timeline 组件能够在更高的时间维度上去表现数据的信息。绚丽的特效
ECharts 针对线数据,点数据等地理数据的可视化提供了吸引眼球的特效。相关文章推荐
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