我的ECharts介绍

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一、什么是ECharts
ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,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(IE6/7/8/9 /10/11,chrome,firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。
二、ECharts能做什么
Echarts支持折线图(区域图)、柱状图(条状图)、散点图(气泡图)、K线图、饼图(环形图)、雷达图(填充雷达 图)、和弦图、力导向布局图、地图、仪表盘、漏斗图、事件河流图等12类图表,同时提供标题,详情气泡、图例、值域、数据区域、时间轴、工具箱等7个可交 互组件,支持多图表、组件的联动和混搭展现。
1、折线图-Line
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2、柱状图-Bar
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3、饼状图-Pie
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4、散点图-Scatter
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5、k线图-Candlestick
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6、雷达图-Radar
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7、地理图-Map
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8、热力图-Heatmap
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9、关系图-Graph
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10、3D折线图-3DLine
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11、3D曲面-3DSurface
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12、3D散点图-3DScatter
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13、3D柱状图-3DBar
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14、3D地球-3DGlobe
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三、为什么选择ECharts
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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!
6、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。
7、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。
8、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。
9、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。
10、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!
四、如何用ECharts
1、获取echarts.js模块和echarts-gl.js模块:
https://www.echartsjs.com/zh/download.html
2、建立Html文件,引入模块:
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3、设置Dom画布、容器,并初始化
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4、设置option对象(标题、工具栏、图例、坐标轴、数据)
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5、填入数据series
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6、运行显示
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<think>嗯,用户想了解Excel中的VLOOKUP函数的用法和参数含义。首先,我需要回忆一下VLOOKUP的基本结构。VLOOKUP是垂直查找函数,用于在表格的首列查找指定的值,然后返回该行中指定列的数据。它的四个参数分别是查找值、表格范围、列索引号和匹配模式。 接下来,我得确认每个参数的具体作用。第一个参数是lookup_value,也就是用户要查找的值,比如产品ID或者姓名。第二个参数是table_array,即查找的范围,这里要注意的是,查找值必须位于这个范围的第一列,否则函数无法正确工作。第三个参数是col_index_num,也就是用户想要返回的数据在表格范围中的第几列,这个列数是从表格范围的第一列开始算起的,不是整个工作表的列。第四个参数是range_lookup,决定是精确匹配还是近似匹配,通常用FALSE或0来指定精确匹配,避免错误。 然后,用户可能需要一个具体的例子来理解如何使用。比如,假设有一个产品价格表,用户想根据产品ID查找对应的价格。这时候,VLOOKUP就可以在ID列查找,然后返回价格列的数据。同时,要提醒用户注意表格范围最好使用绝对引用,比如$A$2:$C$100,这样在拖动公式时范围不会变化。 可能遇到的问题也需要考虑。比如,如果查找值不在表格的第一列,或者列索引号超过了表格的列数,函数会返回错误。此外,数据格式不一致也可能导致问题,比如查找值是数字,而表格中是文本格式的数字,这时候需要统一格式。还有,当出现#N/A错误时,可能是查找值不存在,或者匹配模式设置不正确,需要检查参数是否正确。 用户可能还会问到如何避免常见的错误,比如部分数据匹配出错的情况。这时候需要检查是否有多余的空格,或者数据格式不一致,或者表格范围没有锁定导致拖动时偏移。此外,XLOOKUP作为VLOOKUP的升级版,可能在某些情况下更方便,比如可以向左查找或者返回多列数据,这也是可以提及的内容。 最后,整理步骤,从基础语法到参数说明,再到具体案例,逐步引导用户理解如何使用VLOOKUP函数。同时,提供常见错误和解决方法,帮助用户在实际应用中避免问题。如果有必要,还可以比较VLOOKUP和其他查找函数的区别,比如HLOOKUP或XLOOKUP,但根据用户的问题,主要集中在VLOOKUP本身即可。</think>### Excel VLOOKUP函数详解 #### 一、基础语法与参数说明 VLOOKUP函数的语法为: $$=VLOOKUP(lookup\_value, table\_array, col\_index\_num, [range\_lookup])$$ 包含4个参数: 1. **lookup_value**(必填):要查找的值(如单元格引用或具体值) 2. **table_array**(必填):包含数据的表格范围(必须包含查找列和返回列) 3. **col_index_num**(必填):返回值所在列的序号(从table_array第一列开始计数) 4. **range_lookup**(可选):匹配类型 - `TRUE`/`1`:近似匹配(默认值,需数据升序排列) - `FALSE`/`0`:精确匹配(常用选项) [^1][^2] #### 二、使用步骤演示(工资表查询案例) 假设需要根据员工编号查询工资: 1. 建立查询单元格(如`B12`) 2. 输入公式: ```excel =VLOOKUP(A12, $A$2:$D$100, 4, 0) ``` - `A12`:待查询的员工编号 - `$A$2:$D$100`:锁定数据区域(绝对引用) - `4`:返回第4列(工资列) - `0`:精确匹配 [^2][^3] #### 三、常见错误与解决方法 | 错误现象 | 原因 | 解决方案 | |---------|------|---------| | #N/A | 查找值不存在 | 检查数据源或改用`IFERROR`容错 | | #REF! | 列序号超出范围 | 确认col_index_num ≤ 表格列数 | | 部分匹配失败 | 数据格式不一致 | 统一数值/文本格式 | | 结果错位 | 表格未锁定 | 使用`$`符号固定区域引用 | [^3][^4] #### 四、进阶技巧 1. **多条件查询**: 使用辅助列合并多个条件字段 ```excel =VLOOKUP(A2&B2, $D$2:$F$100, 3, 0) ``` 2. **通配符匹配**: `"*"`匹配任意字符,`"?"`匹配单个字符 ```excel =VLOOKUP("张*", $A$2:$C$100, 3, 0) ``` 3. **跨表查询**: 引用其他工作表数据 ```excel =VLOOKUP(A2, Sheet2!$A$2:$D$100, 4, 0) ``` [^1][^4]
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