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

度量 scale

提示 tooltip

坐标系 axis

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

<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

chart.coordinate()

图表坐标系设置

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

地图等级 viewLevel

<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！