一、介绍
1、背景
BizCharts 这个其实两年前就用过一次，最近做 dashboard，涉及数据的可视化展示（即图表功能），于是又用了回 BizCharts。这次干脆趁热通读下官方文档，遂成此篇。
2、什么是 BizCharts
首先，AntV 是蚂蚁金服全新一代数据可视化解决方案。
其次，G2是 AntV 旗下，以数据驱动，具有高度的易用性和扩展性的可视化图形语法。
再次，Bizcharts是一款基 于antv 的 G2 进行 react 封装的组件，是以数据为驱动的可视化图表。
3、优势/特点
- （在市面上跟其他类似库相比）跟 react 组件写法结合的最好
- 是 ant design pro 推荐使用的第三方图表库（我司用的即 ant design pro），且 ant design pro 还原生提供了在 BizCharts 基础上二次封装的简化版图表
- 支持 Canvas 及 SVG 两种模式的图表渲染
- 兼容性，支持 Chrome，Safari，IE11+ 浏览器
4、文档
① 官网：
https://bizcharts.net/
② API：
https://bizcharts.net/product/bizcharts/category/7/page/12
③ gallery（demo）：
https://bizcharts.net/product/bizcharts/gallery
建议开发的时候，直接翻阅 gallery（demo）拿来主义再修改即可。因为 BizCharts 的有些编码设计（尤其是涉及复杂图表）我觉得并不是很好理解。
gallery 还支持根据 api 筛选 demo，挺好用：
5、安装
npm install bizcharts --save
以最新的 v3.5.8 为例。
二、图表构成
1、组件构成
在 BizCharts 中，图表是由各个组件组合而成的。组件有两种类型：
实体组件：在图表上有对应的图形、文本显示。抽象组件：没有显示，是一种概念抽象组件。
引用组件的方式：
import {
G2,
Chart,
Geom,
Axis,
Tooltip,
Coord,
Label,
Legend,
View,
Guide,
Shape,
Facet,
Util
} from "bizcharts";
2、组件的空间构成
下图所示为常用图表的各组件的空间构成。
三、组件 - Chart
1、data
BizCharts 支持两种格式的源数据：
- JSON 数组
- DataView 对象 (由 DataSet 创建，下面会专门介绍）
2、width/height + forceFit + padding
① height、width
height、width 未指定时，默认为 500px。
注：只是 Canvas 的宽高，如果
内还包含其他标签元素，譬如加上了标题（），或者没有数据触发了placeholder属性（下面会介绍），则不算在内。
② forceFit
图表的宽度自适应开关（不能自适应高度），默认为 false，设置为 true 时表示自动取 dom（实例容器）的宽度。
注：当 forceFit: true 时，width 不生效。
② padding
有时候坐标轴、图例等绘图区域外的组件显示不全时，可以通过调整图表各个方向的 padding 来调整最终效果，或者直接用 auto（推荐），它会自动计算边框（仅考虑 axis 和 legend ）
3、选择 Canvas 还是 SVG ？
默认使用 Canvas 渲染，可以改用 SVG 版本、
如何选择：如果单就图表库的视角来看，选择 Canvas 和 SVG 各有千秋。小画布、大数据量的场景适合用 Canvas，譬如热力图、大数据量的散点图等。如果画布非常大，有缩放、平移等高频的交互，或者移动端对内存占用量非常敏感等场景，可以使用 SVG 的方案。
4、scale
度量 Scale，是数据空间到图形空间的转换桥梁，负责原始数据到 [0, 1] 区间数值的相互转换工作，从原始数据到 [0, 1] 区间的转换我们称之为归一化操作。
更多资料，可看：https://bizcharts.net/product/bizcharts/category/7/page/35
const scale = {
'sales': {
type: 'identity' | 'linear' | 'cat' | 'time' | 'timeCat' | 'log' | 'pow', // 指定数据类型
alias: string, // 数据字段的别名，会影响到轴的标题内容
formatter: () => {}, // 格式化文本内容，会影响到轴的label格式
range: array, // 输出数据的范围，默认[0, 1]，格式为 [min, max]，min 和 max 均为 0 至 1 范围的数据。
tickCount: number, // 设置坐标轴上刻度点的个数
ticks: array, // 用于指定坐标轴上刻度点的文本信息，当用户设置了 ticks 就会按照 ticks 的个数和文本来显示
sync: boolean // 当 chart 存在不同数据源的 view 时，用于统一相同数据属性的值域范围
}
};
常用的：
- formatter：
formatter: (item) => {return item + "%"}, // 格式化 label 文本内容 - alias：修改 lable 的 title
注：通过 Chart 的 scale ，可以直接对 Chart 下的子组件，如 Axis、Label 进行配置（当然也可以单独在 Axis、Label 上设置）。
5、placeholder
没有数据，即 data 属性传了 null or []，应该显示什么？
默认值:
6、theme
默认 "default" ，可开启 "dark" 样式。
此功能可以作用于全局或者作用在单独的 Chart 上。
四、组件 - Coord
1、介绍
BizCharts 将坐标系抽象为 Coord 组件，并且包含两种：
- 笛卡尔坐标系（又名直角坐标系）（rect）【默认】
- 极坐标系（polar、theta、helix）
注：目前所有的坐标系均是 2 维的。
可通过 type 属性改变坐标系类型。
五、组件 - Axis
1、介绍
坐标轴由如下五部分组成：
- 标题 title
- 文本 label
- 坐标轴线 line
- 刻度线 tickLine
- 网格 grid
2、使用
// 只显示其中一条坐标轴
1、name 属性必填
2、如果不用visible参数置为false。
3、更多设置
Axis 的很多属性，在
- 1、只能在 Axis 中设置
- 2、只能在
- 3、两者都能设置：刻度线（tickLine）等
六、组件 - Geom
1、介绍
Geom 为几何标记对象，决定创建图表的类型。
BizCharts 生成的图表的类型，是由
几何标记（Geom 的 type 属性）和坐标系（Coord）共同决定的。
2、几何标记类型：type
例如：
- point：点，用于点图的构建。
- line：线，点按照 x 轴连接成一条线，构成线图。
还可以自定义 shape。
3、数据映射相关的属性
包含：position, color, shape, size, opacity。
① position
位置属性的映射，用于确定由数据中的哪几个字段来确定数据在平面坐标系的位置。通俗地解释，即确定 x 轴和 y 轴的数据字段。
写法：
② color
将数据值映射到图形的颜色上的方法。
'field'，field 为数据字段名，内部会使用主题中的默认颜色进行数据值到颜色值的映射；
//代码示例
{
//some code
if(cut < 1000)
return '#00ff00';
else
return '#ff0000';
}]}
/>
color('#ffffff')， 直接指定颜色常量，不进行数据映射。
//代码示例
③ shape、size、opacity 同 color 的写法，略
4、更多属性
- 显示辅助信息的属性：style, tooltip
- 额外的控制属性：adjust, select, setSelect, active, hide
七、组件 - Label
1、介绍
2、使用
① 在每个几何标记 Geom 内使用 Label 组件。
② 一旦使用 组件，那么所有的图例都会显示，如若需要隐藏某一个图例，将那一个的 visible 参数配置为 false。
③ content 指定 label 上显示的文本内容。
// 使用数据
// 使用回调函数
八、组件 - Legend
1、介绍
图例分为两种：
分类图例连续图例
2、怎么才能有 Legend
① 只有当 组件的 name 属性跟这个属性的字段关联上，才会正常显示 Legend。
② 一旦使用 组件，那么所有的图例都会显示，如若需要隐藏某一个图例，将那一个 visible 参数配置为 false。
3、自定义图例
把 custom 设为 ture，表示不使用默认生成的图例，允许用户自定义图例，包括具体的图例项以及 click、hover 交互。
如果不是特别需要，建议别轻易的开启 custom，这会让你多写很多代码。
例如：
更详细的例子，可参考 柱线混合图 的例子（https://bizcharts.net/product/bizcharts/demo/8）
九、组件 - Tooltip
1、介绍
BizCharts 默认不展示。
2、crosshairs - 辅助线
如下图，右边的默认的，左边是 type='cross'。
3、格式化显示内容
有几种方法：
- 通过
- 通过
- 特别复杂的场景可以通过
十、组件 - Guide
用于绘制图表的辅助元素。
十一、组件 - Facet
分面组件，将一份数据按照某个维度分隔成若干子集，然后创建一个图表的矩阵，将每一个数据子集绘制到图形矩阵的窗格中，所有子图采用相同的图表类型，并进行了一定的设计，使得它们之间方便进行比较。
十二、组件 - View
视图，由 Chart 生成和管理，拥有自己独立的数据源、坐标系和图层，用于异构数据的可视化以及图表组合。
一个 Chart 由一个或者多个视图 View 组成。因此 view 上的 api 同 chart 基本相同。
可参考 多层饼图 的例子（https://bizcharts.net/product/bizcharts/demo/124）
十三、DataSet
1、介绍
DataSet 主要完成了以下功能：
① Connector + Transform
-
源数据的解析，将 CSV, DSV, GeoJSON 转成标准的JSON，查看
Connector -
加工数据，包括 filter, map, fold(补数据) 等操作，查看
Transform -
统计函数，汇总统计、百分比、封箱 等统计函数，查看
Transform -
特殊数据处理，包括 地理数据、矩形树图、桑基图、文字云 的数据处理，查看
Transform
Transform基于的 lodash 的封装。
② state 状态量
使用 DataSet 的状态量可以很容易的实现图表的联动。
类似 react 里的 state 概念。
这边就牵扯一个问题，就是数据的状态更新到底是托管在 react 的 state 里，还是托管在 DataSet 的 state 里 ？后者的好处是，可以跟Connector+Transform的功能融为一套数据处理流，一改则改，很方便维护。
2、安装
npm install @antv/data-set --save
3、使用
方法一：不用 DataSet 的 state，直接创建 DataView，传入
import { View } from '@antv/data-set';
const data = [
{
item: '事例一',
count: 40,
},
{
item: '事例二',
count: 21,
},
{
item: '事例三',
count: 17,
},
{
item: '事例四',
count: 13,
},
{
item: '事例五',
count: 9,
},
];
const dv = new View();
dv.source(data).transform({
type: 'percent',
field: 'count',
dimension: 'item',
as: 'percent',
});
上面的例子，即 基础环图（饼图）。
我们可以后台先构造一个简单的数据类型：
{
item: '事例一',
count: 40,
},
因为不用 DataSet 的 state，我们就直接创建 DataView 。
再通过 DataView 里的 Transform，改造数据为：
item: "事例一"
count: 40
percent: 0.4
最后塞给
方法二：使用 DataSet 的 state，实现图表的联动
import DataSet from '@antv/data-set';
// step1：创建 dataset （指定 state）
const ds = new DataSet({
state: {
year: '2010'
}
});
// step2：创建 DataView
const dv = ds.createView().source(data);
// step3：使用 transform 改造数据
dv.transform({
type: 'filter',
callback(row) {
return row.year === ds.state.year; //（取 state）
}
});
// step4：引用 DataView
...
// step5：更新 state
ds.setState('year', '2012');
十四、图表（组件）事件 - Event
Chart组件上提供了各种事件支持，以响应用户的操作，方便用户扩展交互。开发者可以监听这些事件，然后通过回调函数做相应的处理，比如跳转到一个地址，或者弹出对话框，或者做数据下钻等等。
事件用法如下：
...
具体介绍，略。