ECharts一个强大的商业产品图表库

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2021-12-13 23:29 246阅读 0赞

## Architecture ##

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ECharts (Enterprise Charts 商业产品图表库)

提供商业产品常用图表库，底层基于[ZRender][]，创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、K线图、饼图（环形图）、地图、力导向布局图，同时支持任意维度的堆积和多图表混合展现。

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*(IE8- supported by [excanvas][] )*

## 特色 ##

我们诚挚邀请你翻阅这份在线文档 《 [Why ECharts ?][Why ECharts] 》 你可以从中更直观的体验到ECharts的特性以及快速浏览到所有图表类型。  
\*文档中展现的个别特性在IE8-中并没有得到支持，所以建议使用IE9+、chrome、safari、firefox或opear等高级浏览器阅读这份文档。

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## 混搭 ##

混搭的图表会更具表现力也更有有趣味，ECharts提供的图表（共7类11种）支持任意混搭：

折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、K线图、  
饼图（环形图）、地图、力导布局图。

混搭情况下一个标准图表：包含唯一图例、工具箱、数据区域缩放、值域漫游模块，一个直角坐标系（可包含一条或多条类目轴线，一条或多条值轴线，最多上下左右四条）

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## 拖拽重计算 ##

拖拽重计算特性（专利）带来了数据统计图表从未有过的用户体验，允许用户对统计数据进行有效的提取、整合，甚至在多个图表间交换数据，赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。

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## 数据视图 ##

如果你所呈现的数据足够让用户所关心，那么他们将不满足于查看可视化的图表，要去逐一迎合他们下载保存，数据分享，加工整合已有数据等等需求？

或许你只要给予一个“,”分隔的数据文本他们就懂了，这就是ECharts的数据视图！当然，你可以重载数据视图的输出方法，用你独特的方式去呈现数据。

如果你的用户足够的高端，你甚至可以打开数据视图的编辑功能，跟拖拽重计算相比，这可是批量的数据修改！

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## 动态类型切换 ##

很多图表类型本身所表现的能力是相似的，但由于数据差异、表现需求和个人喜好的不同导致最终图表所呈现的张力又大不一样，比如折线图和柱状图的选择总是让人头疼。

ECharts提供了动态类型切换，让用户随心所欲的切换到他所需要的图表类型。

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## 图例开关 ##

多系列数据的同时展现呈现出丰富内容，但如何让用户切换到他所关心的个别系列上？

ECharts提供了方便快捷的图例开关，可以随时切换到你所关心的数据系列。

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## 数据区域选择 ##

数据可以是无限的，但显示空间总是有限的，数据区域选择组件提供了大数据量中漫游的能力，让用户选择并呈现他所关心的数据区域。

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## 值域漫游 ##

基于坐标的图表（如地图、散点图）通过色彩变化表现数值的大小能直观形象的展示数据分布。

但如何聚焦到我所关心的数值上？我们创造了称为值域漫游的功能，让你可以轻松进行数值筛选。

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## 大规模散点图 ##

如何展现成千上百万的离散数据从而找出他们的分布和聚类？貌似除了用专业的统计工具（如MATLAB）外别无选择？

不，ECharts发明了基于像素的大规模散点图（专利），一个900 x 400的散点区域就能够毫不重复的呈现35万组数据，这对于常规的应用，用现代浏览器就足以轻松展现百万级的散点数据！

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## 标线辅助 ##

趋势线？平均线？上升通道？支持位？专业的你自然知道该怎么用

提供标线辅助在K线图中可是必要的功能！当然，ECharts中的任何图表都可以使用。

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## 多维度堆积 ##

支持多系列，多维度的数据堆积，配合自动伸缩的图形实体和直角坐标系，能呈现出更有内涵的统计图表~

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转载于:https://www.cnblogs.com/james1207/p/3315565.html

[architecture.png]: http://ecomfe.github.io/echarts/doc/asset/img/architecture.png
[ZRender]: http://ecomfe.github.io/zrender/
[device.png]: http://ecomfe.github.io/echarts/doc/asset/img/device.png
[explorer.png]: http://ecomfe.github.io/echarts/doc/asset/img/explorer.png
[excanvas]: https://code.google.com/p/explorercanvas/
[Why ECharts]: http://ecomfe.github.io/echarts/doc/slide/whyEcharts.html
[mix.jpg]: http://ecomfe.github.io/echarts/doc/asset/img/mix.jpg
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