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如何在Vue中使用Echarts可视化库

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由于最近项目需要做可视化数据展示,也就是用图表展示数据,他还有一个很高端的名字:“大数据可视化”(参考图一),首先考虑选择什么图表库来作为基础开发,目前被普遍认可的是Hcharts、Echarts、AntV。

介绍:

  • Hcharts:国外的一款图表库,是图表库的领头羊

  • Echarts:百度开发的数据可视化库,国内图表库的 “领军人物”

  • AntV:是蚂蚁金服开发的数据可视化库

总结出以下几个优略点区别Echarts、Hcharts哪个比较合适:

1、学习容易程度:只要懂JS,那么相信你能很快上手。两者打分相同。但是百度出品的Echarts对于国内城市已经有了相应的配置,调用非常方便。因此在绘制地图方面,Echarts略胜一筹。

2、大数据表现力:有网友说,当数据量达到万条的级别时,Highcharts的多表联动、自动缩放具有更强的优势,而Echarts则会出现明显的卡顿,需要设置datazoom。因此Hcharts完胜。

3、文档友好程度:Echarts是百度的,Hcharts是国外的。另外,Echarts的文档像是说明书,而Highcharts的文档像是博客。个人仍偏向于说明书一样的文档,容易定位,因此我为Echarts转身亮灯。

4、图表美观程度:看看两家的实例EchartsHchartsEcharts完爆啊!而且Echarts基于Canvas,对于3D绘图有绝对优势,能画出极漂亮的图形。

5、图表配置的自由度:Hcharts基于SVG,方便定制,同类型的图表,Hcharts能玩出100种花样。

6、图表的丰富程度Echarts丰富的图表种类,和惊艳的3D效果,吊打Hcharts。

最后,更为关键的是,Echarts免费,Hcharts用于商业用途时还需要授权,个人用时虽然免费,但会在图表上显示logo,有洁癖的话就只能绕道了。

所以,就决定是你了,Echarts

个人不推荐使用Vue-Echarts版本,因为Echarts本身难度不算大,虽然文档有点像是 “说明书”,但是还算全乎,花点时间还是可以理解的。

引入:

在Vue中使用Echarts时可以按照一般引入插件的方式引入

1、使用npm安装Echarts:

npm install echarts --save

 2、全局引入Echarts:

//main.js 不推荐
import echarts from "echarts";
Vue.prototype.$echarts = echarts;

个人不推荐在main.js全局引入的发方式,根据项目使用Echarts的程度可以选择按需引入:

3、按需引入Echarts:

let Echarts = require('echarts/lib/echarts');
require('echarts/lib/chart/bar'); //所需图表

简单使用: 

首先应该明确Echarts图形必须满足四项刚性条件才可以绘制:

  1. 准备一个具有宽高的容器(container);
  2. 每次绘制之前需要初始化(init);
  3. 必须设置配置,否则无从绘制(option);
  4. 改变数据时必须传入改变的数据,否则监听不到新数据(setOption);

四步缺一不可,可以简单理解为日常生活中娶媳妇:

  1. 找到适合结婚的女朋友(container);
  2. 认识一段时间之后确定关系(init);
  3. 确定关系之后需要买买买,她才会跟你继续交往(option);
  4. 关系进一步升温之后就可以把他娶回家了(setOption);

使用:

 <!-- 准备具有宽高的容器 -->
 <div style="width: 100%; height: 100%" ref="chart"></div>
<script>
let Echarts = require('echarts/lib/echarts'); //基础实例 注意不要使用import
require('echarts/lib/chart/bar'); //按需引入 bar = 柱状图
export default {
    data() { return { chart: null } }, //图表实例
    mounted() { this.init() },
    methods: {
        init() {
            //2.初始化
            this.chart = Echarts.init(this.$refs.chart);
            //3.配置数据
            let option = {
                xAxis: { type: 'category', data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] }, //X轴
                yAxis: { type: 'value' }, //Y轴
                series: [{ data: [120, 200, 150, 80, 70, 110, 130], type: 'bar' }] //配置项
            };
            // 4.传入数据
            this.chart.setOption(option);
        }
    }
};
</script>

 

自适应窗口大小:

为了兼容性,需要做到每个图表根据屏幕变化而自适应宽高

  • 单个 / 多个图表均生效:
  mounted() {
        window.addEventListener('resize', () => {
            this.chart.resize();
        });
    }

效果展示:

  ------  全文 完! ------


制作不易,如果该篇博文帮助你解决了开发问题,请不要吝啬你的小红心哦!❤ 


 

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    数据可视化是个很火的领域,如果在 Github 上搜索 chart 会发现有 7.6w 个结果,大量看起来功能类似的图表库,如何在这么多项目中选择适合自己的?因为做 BI 产品 Sugar 的缘故,我们曾经花费了大量时间了解各种可视化库,接下来将分享我们在这方面的经验,帮助你做出更好的选择。 首先我们将数据可视化分成两种大的类型: 可视化库,比如 D3、Echarts 等,这些是面向开发者的,开发者可以基于这些库开发可视化应用。可视化平台,比如 Grafana、Superset 等,这些面向分析师和一般使用者,直接拿来分析数据,无需开发。 为了避免篇幅过长,本文先介绍可视化库,后续还会单独介绍可视化平台。 如何快速了解一个项目? 虽然很多语言都有图表库,但前端相关的项目最多,在 Github 7.6w 的结果中有 3.3w 是前端的,占了 40%,主要原因是基于浏览器的可视化用起来更方便,所以使用更为广泛。 不过只需要过滤一下最近上次更新时间在三个月内,结果就只剩 1.1w 了,意味着其中 86% 的项目可能弃坑了。 对于开源库的选择,除了功能是否能满足,更重要的是要看这个项目本身的发展情况,我最喜欢的方法是看 GitHub 的 contributors 页面,在这里能看出这个项目是否活跃,比如下面这种长期提交的,说明发展稳定: 优秀项目 而下面这种提交不稳定,越来越少的
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