ECharts 特性

ECharts,一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,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),底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。

丰富的可视化类型

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,只需要传入一个renderItem函数,就可以从数据映射到任何你想要的图形,更棒的是这些都还能和已有的交互组件结合使用而不需要操心其它事情。

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。

多种数据格式无需转换直接使用

ECharts 内置的 dataset 属性(4.0+)支持直接传入包括二维表,key-value 等多种格式的数据源,通过简单的设置 encode 属性就可以完成从数据到图形的映射,这种方式更符合可视化的直觉,省去了大部分场景下数据转换的步骤,而且多个组件能够共享一份数据而不用克隆。

为了配合大数据量的展现,ECharts 还支持输入 TypedArray 格式的数据,TypedArray 在大数据量的存储中可以占用更少的内存,对 GC 友好等特性也可以大幅度提升可视化应用的性能。

千万数据的前端展现

通过增量渲染技术(4.0+),配合各种细致的优化,ECharts 能够展现千万级的数据量,并且在这个数据量级依然能够进行流畅的缩放平移等交互。

几千万的地理坐标数据就算使用二进制存储也要占上百 MB 的空间。因此 ECharts 同时提供了对流加载(4.0+)的支持,你可以使用 WebSocket 或者对数据分块后加载,加载多少渲染多少!不需要漫长地等待所有数据加载完再进行绘制。


移动端优化

ECharts 针对移动端交互做了细致的优化,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)、平移等。

细粒度的模块化和打包机制可以让 ECharts 在移动端也拥有很小的体积,可选的 SVG 渲染模块让移动端的内存占用不再捉襟见肘。

多渲染方案,跨平台使用!

ECharts 支持以 Canvas、SVG(4.0+)、VML 的形式渲染图表。VML 可以兼容低版本 IE,SVG 使得移动端不再为内存担忧,Canvas 可以轻松应对大数据量和特效的展现。不同的渲染方式提供了更多选择,使得 ECharts 在各种场景下都有更好的表现。

除了 PC 和移动端的浏览器,ECharts 还能在 node 上配合 node-canvas 进行高效的服务端渲染(SSR)。从 4.0 开始我们还和微信小程序的团队合作,提供了 ECharts 对小程序的适配!

社区热心的贡献者也为我们提供了丰富的其它语言扩展,比如 Python 的pyecharts,R 语言的 recharts, Julia 的 ECharts.jl 等等。

我们希望平台和语言都不会成为大家使用 ECharts 实现可视化的限制!

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,我们提供了 图例视觉映射数据区域缩放tooltip数据刷选等开箱即用的交互组件,可以对数据进行多维度数据筛取、视图缩放、展示细节等交互操作。

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。

通过 GL 实现更多更强大绚丽的三维可视化

想要在 VR,大屏场景里实现三维的可视化效果?我们提供了基于 WebGL 的 ECharts GL,你可以跟使用 ECharts 普通组件一样轻松的使用 ECharts GL 绘制出三维的地球,建筑群,人口分布的柱状图,在这基础之上我们还提供了不同层级的画面配置项,几行配置就能得到艺术化的画面!


无障碍访问(4.0+)

当我们说到“可视化”的时候,我们往往很自然地将它与“看得⻅”联系在一起,但其 实这是片面的。W3C制定了无障碍富互联网应用规范集(WAI-ARIA,the Accessible Rich Internet Applications Suite),致力于使得网⻚内容和网⻚应 用能够被更多残障人士访问。

ECharts 4.0遵从这一规范,支持自动根据图表配置项智能生成描述,使得盲人可 以在朗读设备的帮助下了解图表内容,让图表可以被更多人群访问!

ECharts,一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,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),底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。

丰富的可视化类型

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,只需要传入一个renderItem函数,就可以从数据映射到任何你想要的图形,更棒的是这些都还能和已有的交互组件结合使用而不需要操心其它事情。

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。

多种数据格式无需转换直接使用

ECharts 内置的 dataset 属性(4.0+)支持直接传入包括二维表,key-value 等多种格式的数据源,通过简单的设置 encode 属性就可以完成从数据到图形的映射,这种方式更符合可视化的直觉,省去了大部分场景下数据转换的步骤,而且多个组件能够共享一份数据而不用克隆。

为了配合大数据量的展现,ECharts 还支持输入 TypedArray 格式的数据,TypedArray 在大数据量的存储中可以占用更少的内存,对 GC 友好等特性也可以大幅度提升可视化应用的性能。

千万数据的前端展现

通过增量渲染技术(4.0+),配合各种细致的优化,ECharts 能够展现千万级的数据量,并且在这个数据量级依然能够进行流畅的缩放平移等交互。

几千万的地理坐标数据就算使用二进制存储也要占上百 MB 的空间。因此 ECharts 同时提供了对流加载(4.0+)的支持,你可以使用 WebSocket 或者对数据分块后加载,加载多少渲染多少!不需要漫长地等待所有数据加载完再进行绘制。


移动端优化

ECharts 针对移动端交互做了细致的优化,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)、平移等。

细粒度的模块化和打包机制可以让 ECharts 在移动端也拥有很小的体积,可选的 SVG 渲染模块让移动端的内存占用不再捉襟见肘。

多渲染方案,跨平台使用!

ECharts 支持以 Canvas、SVG(4.0+)、VML 的形式渲染图表。VML 可以兼容低版本 IE,SVG 使得移动端不再为内存担忧,Canvas 可以轻松应对大数据量和特效的展现。不同的渲染方式提供了更多选择,使得 ECharts 在各种场景下都有更好的表现。

除了 PC 和移动端的浏览器,ECharts 还能在 node 上配合 node-canvas 进行高效的服务端渲染(SSR)。从 4.0 开始我们还和微信小程序的团队合作,提供了 ECharts 对小程序的适配!

社区热心的贡献者也为我们提供了丰富的其它语言扩展,比如 Python 的pyecharts,R 语言的 recharts, Julia 的 ECharts.jl 等等。

我们希望平台和语言都不会成为大家使用 ECharts 实现可视化的限制!

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,我们提供了 图例视觉映射数据区域缩放tooltip数据刷选等开箱即用的交互组件,可以对数据进行多维度数据筛取、视图缩放、展示细节等交互操作。

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。

通过 GL 实现更多更强大绚丽的三维可视化

想要在 VR,大屏场景里实现三维的可视化效果?我们提供了基于 WebGL 的 ECharts GL,你可以跟使用 ECharts 普通组件一样轻松的使用 ECharts GL 绘制出三维的地球,建筑群,人口分布的柱状图,在这基础之上我们还提供了不同层级的画面配置项,几行配置就能得到艺术化的画面!


无障碍访问(4.0+)

当我们说到“可视化”的时候,我们往往很自然地将它与“看得⻅”联系在一起,但其 实这是片面的。W3C制定了无障碍富互联网应用规范集(WAI-ARIA,the Accessible Rich Internet Applications Suite),致力于使得网⻚内容和网⻚应 用能够被更多残障人士访问。

ECharts 4.0遵从这一规范,支持自动根据图表配置项智能生成描述,使得盲人可 以在朗读设备的帮助下了解图表内容,让图表可以被更多人群访问!

ECharts (mark)的更多相关文章

  1. CSDN开源夏令营 百度数据可视化实践 ECharts(8)问题分析

    ECharts问题描写叙述: 问题就是折线图上的点是显示的,有人问能不能一開始不显示,当你点击的时候或者是当鼠标移动到上面的时候,折线上的点才显示? 例如以下图所看到的: 分析:让折线上的点不显示能够 ...

  2. CSDN开源夏令营 百度数据可视化实践 ECharts(8)

    (1)前言 首先谢谢林峰老师,继续接着第七篇提到的内容.CSS布局确实非常累,感觉不好看了就的调整,总的看起来的高大上嘛.好了废话不再多说.今天主要就先解说一个页面的内容,对于CSS布局后面讲会具体的 ...

  3. CSDN开源夏令营 百度数据可视化实践 ECharts(4)

    ECharts知识点总结: 在应用过程中总会遇到一些难以理解的概念和属性,这里就总结了一下比較难的知识点,方便理解概念.进而更好的掌握ECharts. (1)1.  一个完整的option包括什么?能 ...

  4. 数据图表插件Echarts(一)

    一.引言 最近做一个智慧城市项目,项目中需要图表和报表进行数据分析,从网上找了很多,最后找到了百度开放的echarts,一个很强大的插件. 二.介绍 ECharts,缩写来自Enterprise Ch ...

  5. python常见面试题(mark)

    1.大数据的文件读取 ① 利用生成器generator ②迭代器进行迭代遍历:for line in file 2.迭代器和生成器的区别 1)迭代器是一个更抽象的概念,任何对象,如果它的类有next方 ...

  6. (Mark)操作系统原理

    Q:什么是中断?A:中断嘛,举个容易理解的例子吧.   比如莲莲和唐唐在下象棋,眼看莲莲就快招架不住了,正当此紧要关头,唐唐的女友来了,非要唐唐陪她上街买衣服不可(唐唐晕倒:-) ),于是唐唐不得不同 ...

  7. 图解堆算法、链表、栈与队列(Mark)

    原文地址: 图解堆算法.链表.栈与队列(多图预警) 堆(heap),是一类特殊的数据结构的统称.它通常被看作一棵树的数组对象.在队列中,调度程序反复提取队列中的第一个作业并运行,因为实际情况中某些时间 ...

  8. 数据图表插件echarts(二)

    前言 上一篇文章简单介绍了一下百度公司前端部门写的一个js插件echarts,这是一款很强大的图表插件,里面的地图控件也是很强大的,支持离线的使用,并且数据也是离线的,使用很方便.下面我就简单介绍一下 ...

  9. 8天学通MongoDB(mark)

    转自:http://www.cnblogs.com/huangxincheng/archive/2012/02/18/2356595.html 关于mongodb的好处,优点之类的这里就不说了,唯一要 ...

随机推荐

  1. 在VMware软件下创建CentOs虚拟机

    1.创建新的虚拟机. 打开VMware软件,点击主页内创建新的虚拟机 2.进入新建虚拟机向导 点击典型,点击下一步 3.在下一步中单击稍后安装操作系统 点击下一步 4.选择操作系统类型 因为CentO ...

  2. Red Hat Enterprise Linux 7.7 使用最小化安装后,怎么安装桌面的解决方法

    准备工具: xshell6,xftp6,到官网(https://www.netsarang.com/zh/downloading/)进行下载,教育版的,个人使用 虚拟机安装教程百度即可,安装时有两个重 ...

  3. CDH5..4.7+phoenix实现查询HBase异常:java.sql.SQLException: ERROR 1102 (XCL02): Cannot get all table regions

    基础环境是用CM 安装的cdh5.4.7,phoenix使用的版本是phoenix-4.5.2-HBase-1.0-bin. 出现异常信息:java.sql.SQLException: ERROR 1 ...

  4. 什么是URI、URL、URN、URC和Data URI?

    前言 不知道大家有没有电话拨号通过'猫'上网的经历,那时测试网络是否连接,最好的方式就是打开浏览器输入: www.baidu.com 那会管这一连串字母叫' 网址 '.之后上大学(计算机专业),知道了 ...

  5. 2018-6-17-win10-UWP-全屏

    title author date CreateTime categories win10 UWP 全屏 lindexi 2018-06-17 17:51:19 +0800 2018-2-13 17: ...

  6. uptime - 告知系统运行了多久时间

    SYNOPSIS(总览) uptime uptime [-V] DESCRIPTION(描述) uptime 给出下列信息的一行显示. 当前时间, 系统运行了多久时间, 当前登陆的用户有多少, 以及前 ...

  7. jeecg Online表单开发中新增自定义按钮

    要求:给表单增加一个“确认”按钮,按钮功能更改选中数据的flag字段为1 点击“自定义按钮”,录入一个“确认”按钮 按钮编码:该编码在一个智能表单配置中唯一,该编码同时是按钮触发的JS函数名.例如:按 ...

  8. 多线程中join的解释(转)

    文章来源:https://www.zhihu.com/question/61446671 这个join可以理解为“加入”,其含义与英语里面讲“Come on,join us”中的join类似.假设线程 ...

  9. .net core 读取appsetting.json

    1.在appsetting.json 文件中添加自定义配置 { "Logging": { "LogLevel": { "Default": ...

  10. __init__初始化方法

    使用场景:多个对象(由同一个类产生)的属性同名且值都一样,这时就需要使用init()方法. # 多个对象(由同一个类产生)的属性同名且值都一样,这时就需要使用__init__()方法. # class ...