ECharts可视化库
目录
一、认识echarts
1.1、什么是echarts
1.2、echarts的特性
二、体验echarts库
2.1、安装echarts库
2.2、初次使用
三、echarts基础知识
3.1、echarts基础配置
3.2、常见的组件
3.2.1、series组件
3.2.2、tooltip组件
3.2.3、lengend 图例组件
3.2.4、toolbox工具栏
3.2.5、坐标轴
结语：
一、认识echarts
1.1、什么是echarts
echarts是一个使用原生js实现的开源可视化库。它可以在PC端和移动端设备上运行，目前兼容的浏览器有IE8/9/10/11,chrome,Firefox,safari等，其底层依赖于矢量图形库ZRender，为开发者提供了直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。
1.2、echarts的特性
echarts提供了常规的折线图，柱状图，散点图，饼图等，用于统计的盒型图，用于地理数据可视化的地图，热力图，线图，用于关系可视化的关系图，treemap，旭日图，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。
除了已经内置的包含了丰富功能的图表，echarts还提供了 自定义系列，只需传入一个renderItem函数，就可以从数据映射到任何想要的图形中，
总之，echarts的好处多多，主要有以下六中特性：
- 丰富的图表类型
- 专业的数据分析
- 健康的开源社区
- 强劲的渲染引擎
- 优雅的可视化设计
- 友好的无障碍访问
二、体验echarts库
2.1、安装echarts库
根据官方文档中，为我们提供了四种echarts 安装方式
- 从GItHub 获取
- 从npm 获取
- 从CDN 获取
- 在线定制
一般使用CDN获取使用 ，首先，我们需要在 https://www.jsdelivr.com/package/npm/echarts
中选择dist/echarts.js ，点击保存为echarts.js文件
如下：
ECharts 快速上手
2.2、初次使用
绘制一个简单的图表需要先定义具有高和宽的DOM容器，在index.html中写入以下内容。
...
...然后通过echarts.init（）方法初始化一个echarts实例，并通过setOPtion方法生成一个简单的折线图
代码如下：
ECharts 快速上手
三、echarts基础知识
一个网页中可以创建多个 ECharts 实例。每个 ECharts 实例中可以创建多个图表和坐标系等等（用 option 来描述）。准备一个 DOM 节点（作为 ECharts 的渲染容器），就可以在上面创建一个 ECharts 实例。每个 ECharts 实例独占一个 DOM 节点。
3.1、echarts基础配置
其中option 相当于存放组件的容器，而在option中的series，xAxis，yAxis都被称之为组件。
echarts中各种内容，都被抽象的称为‘组件’。
在echarts中的组件很多，例如我们可能遇到，xAxis（直角坐标系X轴）,yAxis（直角坐标系Y轴）
，grid（直角坐标系底板），angelAxis（极坐标系角度轴），radiusAxis（极坐标系半径轴），polar（极坐标系底板），geo（地理坐标系），dataZoom（数据区缩放组件），visualMap（视觉映射组件），tooltip（提示框组件），toolbox（工具栏组件），series（系列）等。
为便于理解如下图：
在图中右侧的option中声明了各个组件。
3.2、常见的组件
3.2.1、series组件
系列（series）在echarts中指：一组数值以及这些数值映射成的图。‘系列’不仅仅表示数据，也表示数据映射成为的图。所以在一个系列（series）中至少包含一组数值，图表类型，以及（关于这些数据如何映射成图的）参数。
在echarts里的系列数据就是图表的数据内容数组，系列类型就是图表类型，其中，系列类型至少有：line（折线图），bar（柱状图），pie（饼状图），scatter（散点图），graph（关系图），tree（树图）等等。
在series中将type进行修改即可得到想要的图表类型。
series除了data和type外，还有常用的如下：
- series.name 是系列的名字
- series.stack 是数据堆叠，同一类目轴配置相同的stack值后，后一个系列的值会进行堆叠
虽然在每个系列都可以在series中设置数据，数据一条一条的放在series中，但在echarts4之后就开始支持数据集（dateset） 来管理数据
对比如下图：
数据集（dateset）能比较集中地管理相同对象的数据，而不是把它们分散在不同的配置中便于数据的管理
3.2.2、tooltip组件
该组件用于在折线的拐点出出现的提示框组件
tooltip: {
trigger: 'axis'
},此时的tooltip.trigger="axis" 指的是触发类型，它的值是可选的，包括：
- item：数据项图形触发，主要在散点图，饼图等无类目轴的图表使用
- axis ：坐标轴触发，主要在折线图，柱状图等会使用类目轴的图表中使用
- none：不触发组件
3.2.3、lengend 图例组件
lengend.data 是图例的数据数组。如下图
3.2.4、toolbox工具栏
toolbox 工具栏，内置有导出图片（saveAsImage）、数据视图（dataView）、动态类型切换（magicType）、数据区域缩放（dataZoom）、重置（restore）等五个工具
toolbox:{
feature:{
saveAsImage:{}
}
}toolbox.feature.saveAsImage表示保存为图片形式
3.2.5、坐标轴
很多系列，例如line（折线图）、bar（柱状图）、scatter（散点图）、heatmap（热力图）等等，需要运行在“坐标系”上。坐标系用于布局这些图，以及显示数据的刻度等等。例如echarts总支持这些坐标系：直角坐标系，极坐标系，地理坐标系，单轴坐标系，日历坐标系等。
一个坐标系，可以有多个组件协作完成。以常见的直角坐标系为例。
在echarts中的直角坐标系，有三个重要的组件，分别是：
- xAxis：直角坐标系X轴
- yAxis：直角坐标系Y轴
- grid：直角坐标系网格
直角坐标系网格是定义网格布局、大小和颜色的组件，用于定义直角坐标系整体的布局。
接下来进行演示绘制一个折线图的过程：
想象一下，我们在画画时肯定需要一张纸，在纸上确定好物体的大致位置，然后开始画。所以我们在绘制图表前，肯定需要一个坐标，有了坐标我们才知道折线上的每一个点对应着哪个坐标值。
现在我们准备好如下图所示的一个绘图坐标区域。
option = {
xAxis: {
type: "category",
data: ["周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六", "周天"],
},
yAxis: {
type: "value",
},
series: [
{
data: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
type: "line",
},
],
grid: {
show: true,
},
};
grid：
网格（grid）有几个常见的属性，分别是：
- show 是否显示直角坐标系网格
- left是grid组件离容器左侧的距离
- top是grid组件离容器上侧的距离
- right是grid组件离容器右侧的距离
- bottom 是 grid 组件离容器下侧的距离。
xAxis和yAxis
其中 type 是坐标轴类型，其中有以下几种：
- value 数值轴，适用于连续的数据
- category 类目轴，适用于离散的类目数据
- time 时间轴，适用于连续的时序数据‘
- log 对数轴，适用于对数数据
data 是类目的数据
需要注意的是，它只在类目轴中有效。如果没有设置
type，但是设置了axis.data，则认为type是'category'。 如果设置了type是'category'，但没有设置axis.data，则axis.data的内容会自动从series.data中获取。
结语：
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