环状图

本文详细介绍如何使用ECharts库创建一个饼图,并通过具体示例展示了如何设置标题、工具提示、标签样式及数据等内容。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

.引入JS文件,echarts.min.js

 

 

 

.body中创建div,这个div也就是用来显示的位置

 

<div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>

 

.写入js代码

 

<script type="text/javascript">

option = {

    title:{

        text:'共XXX单',

        left:'center',

        top:'center',

    },

    tooltip: {

        trigger: 'item',

        formatter: "{a} <br/>{b}: {c} ({d}%)"

    },

    series: [

        {

            name:'访问来源11',

            type:'pie',

            radius: ['50%', '70%'],

            avoidLabelOverlap: false,

            label: {

                normal: {

                    show: true,

                    position: 'center'

                },

                emphasis: {

                    show: true,

                    textStyle: {

                        fontSize: '30',

                        fontWeight: 'bold'

                    }

                }

            },

            // 使用数据线

            label:{

                    normal:{

                            formatter: '{b} 占{d}% \n 共{c}单'      // 模板变量有 {a}, {b},{c}, {d},分别表示系列名,数据名,数据值,百分比。

 

                    }

            },

            labelLine: {

                normal: {

                    show: true,

                    position: 'outside',

                }

            },

            data:[

                {value:335, name:'直接访问'},

                {value:310, name:'邮件营销'},

                {value:234, name:'联盟广告'},

                {value:135, name:'视频广告'},

                {value:1548, name:'搜索引擎'}

            ]

        }

    ]

};

 

</script>

 

 

 

 

.div之后,再次写入js代码,用来引用

 

<script type="text/javascript">

var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));

myChart.setOption(option);

//异步加载数据

/* $.get('data.json').done(function (data) {

    // 填入数据

    myChart.setOption({

        xAxis: {

            data: data.categories

        },

        series: [{

            // 根据名字对应到相应的系列

            name: '销量',

            data: data.data

        }]

    });

}); */

</script>

 

 



 

 

 

### 使用 R 语言 ggplot2 绘制环状图 在 R 语言中,`ggplot2` 是一个强大的绘图包,能够用于创建各种类型的复杂图形,其中包括环状图。下面是一个详细的说明以及具体的代码示例。 #### 准备工作 为了绘制环状图,首先需要准备好合适的数据结构。通常情况下,这些数据会被整理成适合 `ggplot2` 处理的形式——即宽表或者长表格式。对于环形图来说,一般会采用长表形式,其中每一行代表一个扇区的信息[^1]。 #### 创建基础绘图对象 利用 `ggplot()` 初始化一个新的画布,并指定要可视化的数据集作为输入源。接着调用 `aes()` 来映射变量到美学属性上,比如 x 轴位置、y 值高度等。由于是要制作圆形布局,则不需要真正的 X 和 Y 数值;而是依赖于角度分布来形成圆弧形状[^2]。 ```r library(ggplot2) # 示例数据框 df df <- data.frame( category = factor(c('A', 'B', 'C')), value = c(30, 45, 25), stringsAsFactors = FALSE ) ``` #### 构建环状图框架 使用 `geom_bar(stat='identity')` 方法构建柱状条,在此基础上再应用极坐标转换函数 `coord_polar(theta="y")` 将直角坐标系转变为极坐标系下的表示方式,从而实现环形展示效果。 ```r p <- ggplot(df, aes(x="", y=value, fill=category)) + geom_bar(width = 1, stat = "identity") # 应用极坐标变换得到环形图 ring_plot <- p + coord_polar("y", start=0) print(ring_plot) ``` #### 添加美化设置 为了让图表看起来更美观并易于理解,还可以进一步优化外观设计。例如移除不必要的装饰元素(如背景网格),调整配色方案,增加文字标注等等。这里可以借助 `theme_void()`, `scale_fill_brewer()` 或者其他主题定制化命令完成上述操作。 ```r final_ring_plot <- ring_plot + theme_void() + scale_fill_brewer(palette="Set3") + labs(title="Example of Ring Chart Using ggplot2", subtitle="Customized Appearance with Theme and Color Scales") print(final_ring_plot) ``` 通过以上步骤就可以成功地运用 R 的 `ggplot2` 工具箱创造出既直观又具有吸引力的环状图了。当然实际项目里可能还需要针对具体业务场景做更多细节上的微调。
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