Echarts 快速入门 上（笔记）

简介（注水）
摘抄经典励志书籍《人性的弱点》里的一段话：
我们忘事的速度真惊人
所以，你要从本书得到一种真实的·持久的益处，不要认为粗略浏览一遍即可。在详细读过以后，你每月应该花费数小时的时间复习它；每天放在你面前的桌上不时翻阅，常常使你自己注意你还有很多可以改进的地方。

正文开始：

一、安装

经典两种安装方式
1.cdn
2.本地安装

import * as echarts from 'echarts'
//创建dom节点
const element = document.createElelment('div')
element.id = "main"
elment.style.width="100%"
element.style.height="400px"

document.body.appendChild(element)

//初始化 echarts 实例
const myEcharts = echarts.init(document.geElementById('main')) //可以传入多个参数
window.onresize = function(){ //自适应
		myEcharts.resize()
}
const option = {
		title: {
          text: 'ECharts 入门示例'
        },
        //提示
        tooltip: {},
        //图例 即右上角小图例
        legend: {
          data: ['销量']
        },
        //x轴
        xAxis: {
          data: ['衬衫', '羊毛衫', '雪纺衫', '裤子', '高跟鞋', '袜子']
        },
        //y 轴
        yAxis: {},
        //设置数据
        series: [
          {
            name: '销量',
            type: 'bar',
            data: [5, 20, 36, 10, 10, 20]
          }
        ]

}
myEcharts.setOption(option)

二、图表容器及大小

1.初始化

推荐在HTML中定义有宽度和高度的父容器

<div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>
<script type="text/javascript">
  var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
</script>

在init中指定容器大小

<div id="main"></div>
<script type="text/javascript">
  var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'), null, {
    width: 600,
    height: 400
  });
</script>

响应式容器

<style>
  #main,
  html,
  body {
    width: 100%;
  }
  #main {
    height: 400px;
  }
</style>
<div id="main"></div>
<script type="text/javascript">
  var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
  window.onresize = function() {
    myChart.resize();
  };
</script>

还可以直接使用resize直接设定容器大小

myChart.resize({
width: 800,
height: 400

})

销毁实例 dispose方法

myChart.dispose()

三、Echarts中的样式简介

1.颜色主题（theme）

init 中第二个参数指定主题
var chart = echarts.init(dom,dark)

2.调色盘

option = {
  // 全局调色盘。
  color: [
    '#c23531',
    '#2f4554',
    '#61a0a8',
    '#d48265',
    '#91c7ae',
    '#749f83',
    '#ca8622',
    '#bda29a',
    '#6e7074',
    '#546570',
    '#c4ccd3'
  ],

  series: [
    {
      type: 'bar',
      // 此系列自己的调色盘。
      color: [
        '#dd6b66',
        '#759aa0',
        '#e69d87',
        '#8dc1a9',
        '#ea7e53',
        '#eedd78',
        '#73a373',
        '#73b9bc',
        '#7289ab',
        '#91ca8c',
        '#f49f42'
      ]
      // ...
    },
    {
      type: 'pie',
      // 此系列自己的调色盘。
      color: [
        '#37A2DA',
        '#32C5E9',
        '#67E0E3',
        '#9FE6B8',
        '#FFDB5C',
        '#ff9f7f',
        '#fb7293',
        '#E062AE',
        '#E690D1',
        '#e7bcf3',
        '#9d96f5',
        '#8378EA',
        '#96BFFF'
      ]
      // ...
    }
  ]
};

3、多种样式设定

itemStyle,linestyke,areastyle,label等

4、高亮样式： emphasis

 // 高亮样式。
    emphasis: {
      itemStyle: {
        // 高亮时点的颜色。
        color: 'blue'
      },
      label: {
        show: true,
        // 高亮时标签的文字。
        formatter: 'This is a emphasis label.'
      }
    }

5、通过 visualMap 组件设定样式

四、数据集

1、在数据集中设置数据

option = {
  legend: {},
  tooltip: {},
  dataset: {
    // 提供一份数据。
    source: [
      ['product', '2015', '2016', '2017'],
      ['Matcha Latte', 43.3, 85.8, 93.7],
      ['Milk Tea', 83.1, 73.4, 55.1],
      ['Cheese Cocoa', 86.4, 65.2, 82.5],
      ['Walnut Brownie', 72.4, 53.9, 39.1]
    ]
  },
  // 声明一个 X 轴，类目轴（category）。默认情况下，类目轴对应到 dataset 第一列。
  xAxis: { type: 'category' },
  // 声明一个 Y 轴，数值轴。
  yAxis: {},
  // 声明多个 bar 系列，默认情况下，每个系列会自动对应到 dataset 的每一列。
  series: [{ type: 'bar' }, { type: 'bar' }, { type: 'bar' }]
};

2、对象数组形式

option = {
  legend: {},
  tooltip: {},
  dataset: {
    // 用 dimensions 指定了维度的顺序。直角坐标系中，如果 X 轴 type 为 category，
    // 默认把第一个维度映射到 X 轴上，后面维度映射到 Y 轴上。
    // 如果不指定 dimensions，也可以通过指定 series.encode
    // 完成映射，参见后文。
    dimensions: ['product', '2015', '2016', '2017'],
    source: [
      { product: 'Matcha Latte', '2015': 43.3, '2016': 85.8, '2017': 93.7 },
      { product: 'Milk Tea', '2015': 83.1, '2016': 73.4, '2017': 55.1 },
      { product: 'Cheese Cocoa', '2015': 86.4, '2016': 65.2, '2017': 82.5 },
      { product: 'Walnut Brownie', '2015': 72.4, '2016': 53.9, '2017': 39.1 }
    ]
  },
  xAxis: { type: 'category' },
  yAxis: {},
  series: [{ type: 'bar' }, { type: 'bar' }, { type: 'bar' }]
};

3、把数据集（ dataset ）的行或列映射为系列（series）

option = {
  legend: {},
  tooltip: {},
  dataset: {
    source: [
      ['product', '2012', '2013', '2014', '2015'],
      ['Matcha Latte', 41.1, 30.4, 65.1, 53.3],
      ['Milk Tea', 86.5, 92.1, 85.7, 83.1],
      ['Cheese Cocoa', 24.1, 67.2, 79.5, 86.4]
    ]
  },
  xAxis: [
    { type: 'category', gridIndex: 0 },
    { type: 'category', gridIndex: 1 }
  ],
  yAxis: [{ gridIndex: 0 }, { gridIndex: 1 }],
  grid: [{ bottom: '55%' }, { top: '55%' }],
  series: [
    // 这几个系列会出现在第一个直角坐标系中，每个系列对应到 dataset 的每一行。
    { type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row' },
    { type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row' },
    { type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row' },
    // 这几个系列会出现在第二个直角坐标系中，每个系列对应到 dataset 的每一列。
    { type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1 },
    { type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1 },
    { type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1 },
    { type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1 }
  ]
};

4、纬度（dimension）

常用图表所描述的数据大部分是“二维表”结构，上述的例子中，我们都使用二维数组来容纳二维表。现在，当我们把系列（ series ）对应到“列”的时候，那么每一列就称为一个“维度（ dimension ）”，而每一行称为数据项（ item ）。反之，如果我们把系列（ series ）对应到表行，那么每一行就是“维度（ dimension ）”，每一列就是数据项（ item ）。

var option1 = {
  dataset: {
    dimensions: [
      { name: 'score' },
      // 可以简写为 string ，表示 dimension name 。
      'amount',
      // 可以在 type 中指定维度类型。
      { name: 'product', type: 'ordinal' }
    ],
    source: [
      //...
    ]
  }
  // ...
};

var option2 = {
  dataset: {
    source: [
      // ...
    ]
  },
  series: {
    type: 'line',
    // series.dimensions 会更优先于 dataset.dimension 采纳。
    dimensions: [
      null, // 可以设置为 null 表示不想设置维度名
      'amount',
      { name: 'product', type: 'ordinal' }
    ]
  }
  // ...
};

未完待续。。。