echarts框架机器特点？-科压科技

一、echarts框架机器特点？

ECharts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。

Charts 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。

二、echarts框架及特点？

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

三、echarts json数据

使用 ECharts 展示 JSON 数据的技巧

今天，我们将探讨如何利用 ECharts 这一优秀的数据可视化工具来展示 JSON 数据。随着大数据时代的到来，对数据进行清晰而美观的展示变得愈发重要，而 ECharts 作为一款功能强大、灵活多样的数据可视化工具，为我们提供了丰富的选择，让我们可以将晦涩难懂的 JSON 数据 转化为直观、易懂的图表呈现，助力我们更好地理解数据、发现规律。

什么是 JSON 数据？

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，也易于机器解析和生成。在前端开发中，JSON 数据的应用非常广泛，通常用于存储和交换结构化数据，比如应用程序和服务器之间的数据传输。

为什么选择 ECharts？

选择 ECharts 作为数据可视化工具的原因有以下几点：

功能丰富：提供了各种类型的图表，如折线图、柱状图、饼图、地图等，满足不同需求；
易于使用：支持灵活的配置项，使得定制化和扩展性较强；
美观大方：默认主题美观，而且可以自定义主题，满足不同风格需求；
支持多终端：兼容性好，能够在 PC 端、移动端等多种终端上展示；
开源免费：ECharts 是一个开源项目，使用 MIT 协议，可以免费使用且社区活跃。

如何利用 ECharts 展示 JSON 数据？

接下来，让我们看看如何利用 ECharts 来展示 JSON 数据。在开始之前，你需要引入 ECharts 的相关文件，并确保页面中已经包含了这些依赖。

首先，我们需要通过 AJAX 或其他方式获取到后端返回的 JSON 数据，然后使用 JavaScript 对这些数据进行处理，将其转化为 ECharts 所需的数据格式。

一般来说，ECharts 需要的数据格式为数组形式，包含各个维度的数据，如下所示：


            var data = [
                { name: 'A', value: 10 },
                { name: 'B', value: 20 },
                { name: 'C', value: 30 }
                // more data...
            ];

接着，我们可以利用 ECharts 提供的 API 将数据渲染成我们想要的图表。比如，以下是一个简单的折线图例子：

        
            // 初始化echarts实例
            var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));

            // 指定图表的配置项和数据
            var option = {
                title: {
                    text: '折线图示例'
                },
                tooltip: {},
                xAxis: {
                    data: ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G']
                },
                yAxis: {},
                series: [{
                    name: '销量',
                    type: 'line',
                    data: [5, 20, 36, 10, 10, 20, 10]
                }]
            };

            // 使用刚指定的配置项和数据显示图表
            myChart.setOption(option);

通过以上代码，我们可以在页面中展示一个简单的折线图，可视化了我们处理后的 JSON 数据。当然，ECharts 提供了丰富的 API 和配置项，你可以根据自己的需求定制各种不同类型的图表，呈现出更加生动和有趣的数据展示。

总结

通过本文的介绍，相信大家对如何利用 ECharts 展示 JSON 数据有了更深入的了解。ECharts 作为一款功能强大、易于使用的数据可视化工具，为我们的数据展示带来了全新的体验，让晦涩难懂的数据变得直观易懂。

希望本文能对你有所帮助，也欢迎大家多多尝试，在实践中不断探索更多关于 ECharts 和 JSON 数据的奇妙组合，开拓数据可视化的新境界！

四、echarts读取excel数据？

需要做个图表，本地运行就可以了，需要的从excel中读取数据（excel中有两个数据源，一个是日期时间线索的数据，另一个是日期时间消费点击数据，两个数据源相同的有日期、月份、周数、周别），怎么根据周数和月份来展示图表。因为现在做的excel数据太多了，所以excel经常卡住，所以需要一个本地运行的图表

五、echarts json 数据

当今社会，数据可谓是无所不在。在各行各业中，数据的应用已经成为推动业务增长和决策制定的关键因素。而在网站开发和数据可视化领域，echarts 是一个备受推崇的工具，能够帮助开发人员将数据以直观、易懂的方式展示给用户。

什么是 echarts？

echarts 是一个基于 JavaScript 的开源可视化库，它专注于数据可视化领域，提供了丰富的图表类型和交互方式，使开发者能够方便地创建各种数据图表，比如折线图、柱状图、饼图等。而其中关于json 数据的应用更是让 echarts 成为开发者喜爱的工具之一。

为什么要使用 echarts 处理 json 数据？

在数据可视化中，json 可谓是一种十分常见且灵活的数据格式。而echarts 作为一款专注于数据可视化的工具，其对于json 数据的支持非常友好。开发人员可以通过在 echarts 中传入 json 数据，轻松地创建出各种图表，实现数据的生动展示。

echarts 如何处理 json 数据？

在 echarts 中处理 json 数据主要通过以下几个步骤：

准备好符合 echarts 要求的 json 数据格式；
利用 echarts 提供的 API 将 json 数据传入；
根据需要配置json 数据，定制图表展示效果；
将处理后的 json 数据渲染到页面上，实现数据可视化。

在项目中使用 echarts 处理 json 数据的实例

为了更好地理解 echarts 如何处理 json 数据，我们可以看一个简单的实例。假设我们有一份包含销售数据的 json 文件，我们可以通过以下步骤利用 echarts 创建一个柱状图：

使用 echarts API 读取并解析 json 数据；
配置柱状图的样式和数据项；
将处理后的数据传入 echarts 实例；
在页面中呈现出销售数据的柱状图。

通过这个简单的实例，我们可以看到 echarts 处理 json 数据的便捷性和灵活性，使开发人员能够快速创建出各种图表，展示不同类型和结构的数据。

结语

echarts 作为一款强大的数据可视化工具，对于处理 json 数据拥有良好的支持和应用场景。通过本文简要介绍，希望读者能够对 echarts 和 json 数据的结合有更深入的了解，进而在实际项目中灵活运用，为数据展示和分析增添更多可能性。

六、echarts如何获取后端数据？

方法一：在mounted中使用定时器调用eacharts方法（定时器可以获取到data中的数据）

方法二：在调用数据的时候调用图表（一个页面的所有数据都在这一个接口中）

方法三：使用chartes中的dataset数据集

方法四：在对应图表中，用ajax请求。

七、echarts的json数据

今天我们将探讨echarts的json数据。当涉及数据可视化和图表制作时，echarts是许多开发人员和数据分析师首选的工具之一。通过使用echarts，您可以轻松地将数据转换为精美的图表，帮助您更好地理解数据背后的故事。

了解echarts的json数据结构

在开始利用echarts绘制图表之前，理解echarts的json数据结构至关重要。echarts期望的数据格式通常是嵌套的，其中包含了各种配置和数据点。让我们来看一个简单的例子：


{
    "title": {
        "text": "某某公司月销售报表"
    },
    "xAxis": {
        "type": "category",
        "data": ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"]
    },
    "yAxis": {
        "type": "value"
    },
    "series": [{
        "name": "销售额",
        "type": "bar",
        "data": [150, 200, 350, 400, 250, 300]
    }]
}

在上面的json数据中，我们定义了图表的标题、x轴、y轴以及数据系列。这种结构使echarts能够根据提供的数据生成相应的图表，无论是柱状图、折线图还是饼图。

如何使用echarts的json数据

要开始使用echarts的json数据，首先需要确保您已经引入了echarts库，并创建了一个用于显示图表的容器。接下来，您可以通过以下步骤使用json数据：

将json数据存储在一个变量中，或者通过Ajax请求从服务器获取数据。
将数据传递给echarts实例，并将配置项设置为json数据。
调用echarts的绘图方法，将图表渲染到指定的容器中。

下面是一个简单的示例，演示了如何使用json数据创建一个柱状图：


// 假设data是我们从服务器获取的json数据
var data = {
    "title": {
        "text": "某某公司月销售报表"
    },
    "xAxis": {
        "type": "category",
        "data": ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"]
    },
    "yAxis": {
        "type": "value"
    },
    "series": [{
        "name": "销售额",
        "type": "bar",
        "data": [150, 200, 350, 400, 250, 300]
    }]
};

// 创建一个echarts实例，并将数据传入
var myChart = echarts.init(document.getElementById('chart-container'));
myChart.setOption(data);

定制echarts图表样式

除了提供数据外，您还可以通过echarts的配置项来定制图表的样式。通过修改json数据中的各个配置参数，您可以轻松地调整图表的颜色、样式、大小等属性。

例如，您可以通过修改series对象中的`itemStyle`属性来改变各个数据点的颜色和样式。您还可以通过修改title对象中的`textStyle`属性来调整标题的字体大小和颜色。

以下是一个示例，展示了如何定制柱状图的样式：


var data = {
    "title": {
        "text": "某某公司月销售报表",
        "textStyle": {
            "color": "#333",
            "fontSize": 18
        }
    },
    "xAxis": {
        "type": "category",
        "data": ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"]
    },
    "yAxis": {
        "type": "value"
    },
    "series": [{
        "name": "销售额",
        "type": "bar",
        "itemStyle": {
            "color": "skyblue"
        },
        "data": [150, 200, 350, 400, 250, 300]
    }]
};

结语

通过本文的介绍，您现在应该对echarts的json数据有了更深入的了解。json数据结构可以帮助您轻松地构建各种类型的图表，并通过定制样式来使您的图表更加生动和具有吸引力。

继续探索echarts的各种功能和配置选项，您将能够创建出令人印象深刻的数据可视化图表，为您的数据分析工作增添色彩。

八、echarts怎么引入数据集？

data怎么引入数据集。里面有x，y轴。servies里面的data可以放，数据集。

九、echarts怎么设置数据自动排序？

数据都是通过sql语句排序的

1.Echarts柱状图的正常配置

注：声明了 myChart、test这两个都有用

官方示例中myChart是声明在 function(ec)里面的

2.添加 refreshData函数

在第一步放在函数外面的myChart和test都会在refreshData函数里面用上

注：option.series[0].data = data;这句的格式最重要

3.使用window.setInterval 来实现自动刷新数据

用了jQuery的，所以在第一句就引用了jQuery

4.SQLTest.ashx

1.ContentType设置为text/plain

2.直接把需要返回的数据 write回来即可

using System;

using System.Web;

using DAL;

using System.Data;

using System.Configuration;

using System.Data.SqlClient;

public class SQLTest : IHttpHandler {

SQLHelper SQLAss = new SQLHelper();

string StrCon = ConfigurationManager.ConnectionStrings["DatabaseTest"].ConnectionString;

static int i=1;

public void ProcessRequest (HttpContext context)

{

context.Response.ContentType = "text/plain";

string sqlstr = "SELECT Progress FROM T_EchartData1 WHERE Num LIKE '" + i.ToString() + "'";

//SELECT Age FROM Person1 WHERE id = '2' SQL可以用等号

var dt = SQLAss.ExecuteQuery(sqlstr, CommandType.Text);//将读取的数据存到dt里面

i++;

if (i >= 6) i = 1;

context.Response.Write(Convert.ToInt32(dt.Rows[0][0].ToString()));

}

public bool IsReusable {

get {

return false;

}

十、Echarts连接mysql数据的实例？

Echarts连接不了数据库，你需要用PHP从数据库中查到数据然后以JSON的格式把这个值放到Echarts中，就可以了

一、echarts框架机器特点？

二、echarts框架及特点？

三、echarts json数据

使用 ECharts 展示 JSON 数据的技巧

什么是 JSON 数据？

为什么选择 ECharts？

如何利用 ECharts 展示 JSON 数据？

总结

四、echarts读取excel数据？

五、echarts json 数据

什么是 echarts？

为什么要使用 echarts 处理 json 数据？

echarts 如何处理 json 数据？

在项目中使用 echarts 处理 json 数据的实例

结语

六、echarts如何获取后端数据？

七、echarts的json数据

了解echarts的json数据结构

如何使用echarts的json数据

定制echarts图表样式

结语

八、echarts怎么引入数据集？

九、echarts怎么设置数据自动排序？

十、Echarts连接mysql数据的实例？

相关文章

大数据 量化交易

大数据使用的语言

相关推荐

1怎么让磁铁失效？

2echarts框架机器特点？

3股票技术分析？

4大乔专精装技能描述？

5php大量数据循环

大数据量化交易