使用antv替代Echarts实现数据可视化图表详解
目录
- 前言
- 面积图
- 常用参数文档
- 图表
- 度量 scale
- 提示 tooltip
- 坐标系 axis
- chart.line(options)
- chart.area(options)
- geom.position()
- geom.color()
- geom.shape()
- 柱状图
- 数据标签 label
- chart.coordinate()
- chart.interval(options)
- 地图
- 地图容器配置项 map
- 地图等级 viewLevel
- 小结
前言
技术永无止尽,多看看不同风景
周一,还在愉快的为移动端框架添砖加瓦中,主管就过来询问我,能腾出一周时间做些其他事情吗,我有些诧异,这种语气。问了需要做什么吗,原来是业务部门有个大数据图表没有多余的人做,需要我去支援一波,虽然有点拒绝,但主管发话了,只能安排。
之前做可视化图表都是用echarts
,原因是第一次用的是它,后来就习惯了,基本上都能满足自己的业务需求,对于文档也比较熟悉,用的人也多,遇到问题就能快速的查到解决方案。有点不幸的是,这次客户指名道姓只能采用阿里的antv
,那我也就没有第二个选择了。
对于antv
没有太多的接触,在它刚开源的时候,有去观摩一下,很炫酷,相比于echarts
更加好看,不过那时文档没那么全,示例也不是特别多,时至今日再去看,已经很全面了,有多个不同场景系列,常用图表的G2
,数据关联图的G6
,移动端可视化的F2
,以及专注于地图的L7
,当然还有对于之前这些基础图表做进一层封装的plot系类,比如@antv/g2plot
、@antv/l7plot
。
这次的开发关于PC的,所以主要会涉及到G2
,L7
。在开发过程中的感受,使用起来挺简单的,但是有些属性设置文档没有,需要从例子中去查找,然后网上关于它使用的文章也比较少,没有echarts
那么多,可能需要自己会时间去文档和示例中自己找寻答案。
面积图
折线图是经常使用并且比较容易的一种图形,G2 中并没有特定的图表类型(柱状图、散点图、折线图等)的概念,用户可以单独绘制某一种类型的图表,如饼图,也可以绘制混合图表,比如折线图和柱状图的组合,折线图和面积图混合就可以实现如图效果;
常用参数文档
图表
属性 | 说明 | 类型 | 默认值 |
---|---|---|---|
container | 指定 chart 绘制的 DOM,可以传入 DOM id,也可以直接传入 dom 实例 | string | HTMLElement | - |
autoFit | 图表是否自适应容器宽高, 如果用户设置了 height,那么会以用户设置的 height 为准 | boolean | false |
width | 图表宽度 | number | - |
height | 图表高度 | number | - |
padding | 图表内边距 | 'auto'|number |number[] | 'auto' |
度量 scale
属性 | 说明 | 类型 | 默认值 |
---|---|---|---|
min | 设置对应坐标系的最小值 | any | - |
max | 设置对应坐标系的最小值 | any | - |
range | 坐标系的绘制范围,一般不用修改 | [number,number] | [0, 1] |
alias | 数据字段的显示别名,一般用于字段对应中文名称设置 | string | - |
nice | 自动调整 min、max | boolean | false |
提示 tooltip
属性 | 说明 | 类型 | 默认值 |
---|---|---|---|
showTitle | 是否展示 tooltip 标题 | boolean | false |
shared | true 表示合并当前点对应的所有数据并展示,false 表示只展示离当前点最逼近的数据内容 | boolean | false |
showCrosshairs | 是否显示 tooltips 辅助线。 | boolean | false |
坐标系 axis
属性 | 说明 | 类型 | 默认值 |
---|---|---|---|
line | 坐标轴线的配置项,null 表示不展示 | null | object | - |
tickLine | 坐标轴刻度线线的配置项,null 表示不展示 | null | object | - |
grid | 坐标轴网格线的配置项,null 表示不展示 | null | object | - |
chart.line(options)
用于绘制折线图、曲线图、阶梯线图等。
chart.area(options)
用于绘制区域图(面积图)、层叠区域图、区间区域图等。
geom.position()
配置 position 通道映射规则
示例:
// 数据结构: [{ x: 'A', y: 10, color: 'red' }] geom.position('x*y');
geom.color()
配置图表颜色
// 基础颜色设置 geom.color('#1890ff'); // 渐变 geom.color("l(90) 0:#0b83de 1:#0c1c2d")
geom.shape()
图形相关设置,文档上的说明不是很全,可以从图表示例获取相应信息
属性 | 说明 |
---|---|
smooth | 用于折线图平滑设置 |
<template> <div id="container"></div> </template> <script> import { Chart } from "@antv/g2"; export default { mounted() { // 数据源 const data = [ { time: "8/1", value: 240 }, { time: "8/10", value: 600 }, { time: "8/20", value: 350 }, { time: "8/31", value: 470 }, ]; // 初始化图表,列出图表属性 const chart = new Chart({ container: "container", autoFit: true, height: 276, padding: [100, 20, 30, 40], }); // 图表关联数据chart.position()方法决定的,在下面有设置chart.position("time*value") // 前面为x轴,所以 time 为 x 轴, value 为 y 轴 chart.data(data); // 度量 // x,y轴坐标系是根据 chart.scale({ // y轴坐标系设置 value: { min: 0, nice: true, alias: "用户", }, // x轴坐标系设置 time: { range: [0, 1], }, }); // 提示信息 chart.tooltip({ // 是否显示辅助线 showCrosshairs: true, // 是否合并所有点展示 shared: false, }); // value 坐标系设置 chart.axis("value", { grid: null, tickLine: null, }); // time 坐标系设置 chart.axis("time", { line: null, tickLine: null, }); // 图表绘制设置 // 面积图 chart .area() .position("time*value") .color("l(90) 0:#0b83de 1:#0c1c2d") .shape("smooth"); // 折线图 chart.line().position("time*value").color("#0b83de").shape("smooth"); // 渲染图表 chart.render(); }, }; </script>
柱状图
柱状图在日常数据分析中正常都会使用,也比较直观,这边我列了使用到的一些属性,其他的跟上面的常用参数文档是一致
数据标签 label
属性 | 说明 | 类型 | 默认值 |
---|---|---|---|
offset | 相对数据点的偏移距离 | number | - |
offsetX | 相对于数据点在 X 方向的偏移距离 | number | - |
offsetY | 相对于数据点在 Y 方向的偏移距离 | number | - |
style | 文本图形属性样式,设置颜色需要用 fill | number | - |
chart.coordinate()
图表坐标系设置
属性 | 说明 | 类型 | 默认值 |
---|---|---|---|
rotate | 配置旋转度数,使用弧度制 | number | - |
reflect | 沿 x 方向镜像或者沿 y 轴方向映射 | x | y | - |
scale | 沿着 x 和 y 方向的缩放比率 | number, number | - |
transpose | x,y 轴置换,常用于条形图和柱状图之间的转换 | - | - |
chart.interval(options)
用于绘制柱状图、直方图、南丁格尔玫瑰图、饼图、条形环图(玉缺图)、漏斗图等。
<template> <div id="container"></div> </template> <script> import { Chart } from "@antv/g2"; export default { mounted() { // 数据源 const data = [ { type: "香蕉", value: 460 }, { type: "苹果", value: 600 }, { type: "菠萝", value: 390 }, { type: "榴莲", value: 205 }, ]; // 初始化图表 const chart = new Chart({ container: "container", autoFit: true, height: 276, padding: [50, 60, 10, 60], }); // 关联数据 chart.data(data); // 图表关联数据chart.position()方法决定的,在下面有设置chart.position("type*value") // 前面为x轴,所以 type 为 x 轴, value 为 y 轴 // 设置 x 轴坐标系 chart.axis("type", { grid: null, tickLine: null, line: null, }); // 设置 y 轴坐标系 chart.axis("value", { grid: null, label: null, }); // 隐藏图例 chart.legend(false); // x,y 轴置换 chart.coordinate().transpose(); // chart.interval(options) 柱状图 // geom.position() 配置 position 通道映射规则 // geom.size 设置图形大小 // geom.color 设置图形颜色 // geom.label 数据标签设置 chart .interval() .position("type*value") .size(12) .color("#678ef2") .label("value", { style: { fill: "#8d8d8d", }, offset: 10, }); chart.interaction("element-active"); // 渲染图形 chart.render(); }, }; </script>
地图
antv
文档对于地图的描述不是特别全,比如地图等级viewLevel
、地图边界设置、地图颜色配置,这些都要结合实例慢慢摸索,我实现了比较常用的中国地图,包含toolTip
,以及省的散点图,只要修改地图等级viewLevel
,配合相应数据就能实现不同省市的散点图了,大家可以举一反三。
我这边是采用@antv/l7plot
,内部就分装了地图相关绘制,如果采用是@antv/l7
,它主要是根据请求地图路径坐标数据请求绘制,数据也挺庞大的,会比较麻烦一些。
这边就不放图了,可以在Github运行查看
地图容器配置项 map
属性 | 说明 | 类型 | 默认值 |
---|---|---|---|
type | 地图底图类型,amap: 高德地图,mapbox: Mapbox 地图 | string | amap |
center | 初始中心经纬度 | number[] | [0, 0] |
pitch | 初始倾角 | number | 0 |
zoom | 初始缩放层级 | number | 0 |
style | 内置样式: dark: 黑暗,light: 明亮,normal: 普通,blank: 无底图 | string | dark |
logo | 是否显示 logo | boolean | true |
地图等级 viewLevel
属性 | 说明 |
---|---|
level | 层级 国家;"country"、省份:"province"、市:"city"、县:"district" |
adcode | 层级编码 中国;100000、浙江省:"330000"、杭州市:"330100"、西湖区:"330106" |
<template> <div id="container"></div> </template> <script> import { Choropleth } from "@antv/l7plot"; // 地图数据 import data from "../data/userMap"; export default { mounted() { // 初始化地图 // eslint-disable-next-line no-unused-vars const map = new Choropleth("container", { // 地图容器配置 map: { type: "mapbox", style: "blank", center: [120.19382669582967, 30.258134], zoom: 3, pitch: 0, logo: false, }, // 关联数据 source: { data: data, joinBy: { sourceField: "code" }, }, // 地图等级 viewLevel: { level: "country", adcode: 100000, }, // 根据容器宽高自定义图表 autoFit: true, // 设置地图颜色 color: { field: "value", value: ["#B8E1FF", "#7DAAFF", "#3D76DD", "#0047A5", "#001D70"], scale: { type: "quantile" }, }, // 边框 chinaBorder: { // 国界 national: null, // 争议 dispute: { color: "#ccc", width: 1, opacity: 0.8, dashArray: [2, 2] }, // 海洋 coast: { color: "#ccc", width: 0.7, opacity: 0.8 }, // 港澳 hkm: { color: "gray", width: 0.7, opacity: 0.8 }, }, // 边界颜色 style: { opacity: 1, stroke: "rgb(93,112,146)", lineWidth: 0.6, lineOpacity: 1, }, // 数据标签 label: { visible: false, }, // 选择高亮 state: { active: { stroke: "black", lineWidth: 1 }, }, // 提示 tooltip: { inPlot: false, items: ["name", "code", "value"], }, }); }, }; </script> <style lang="less" scoped> #container { width: 100%; height: 300px; } </style>
小结
如果你还没了解antv,现在它应该进入你的视野了,他提供了很多炫酷的图表,以及强大的图表功能,就算现在用不到,下次做个尝试也未尝不可,可能你会喜欢上它,并且替换掉echarts
。
就举这些图表例子了,文章相关的例子源码也上传到Github了。这次开发过程中,也是把antv
文档上上下下翻了好几遍,对于使用方式以及属性有一定的了解,如果你是刚刚要使用antv
或者使用中遇到问题,可以评论区留言,共同成长,fighting~
以上就是使用antv替代Echarts实现数据可视化图表详解的详细内容,更多关于Echarts数据可视化图表的资料请关注我们其它相关文章!