e chart s是基于什么实现的

ECharts是百度推出的基于JavaScript实现的开源可视化库，可以说涵盖量非常广，基本上我们需要用到的图表，它都能提供，现在更新到30版本，我看了下官网给出的例子，可以帮我们实现很多酷炫的图表要求，大家可自行欣赏一下：EChartsDemo。

对于图表这块的开发，使用一些流行的图表库可以大大提高我们的开发效率，目前较为流行的图表库大概有Echarts,Hcharts,AntV,他们都是大同小异，我印象比较深刻的是Hcharts是支持多坐标轴的，Echarts好像是不支持的，但是对于小程序的选择我们选择的是阿里的AntV-f2，因为他明确指出了适合小程序开发，而且AntV-f2除了不支持一些document，其他的大部分功能都是支持的，我们就没有再考虑其他的库，但是官方并没有太多关于小程序的具体使用文档，我们只能根据js的相关事例翻译成小程序的语法。

钉钉小程序开发工具： >

首先附上实现效果，被分了段的柱状图

幸亏了公司的设计师出的难题，不然我也不会去捣鼓这个东西的

这个图表的类型是 pictoriaBar ，在echarts 34版本（版本记得不太明确）之后有了这个类型的图

介绍下这个属性的具体用处：

barWidth: 设置柱子的宽度

symbol：设置小块的样式

symbolRepeat: 设置柱子上的小块是否重复，我尝试过发现，默认为false，只显示一个小块

symbolOffset： 设置每个柱子的位置（每个柱子的位置需要进行计算得出）

symbolSize: 设置每个小块的大小

constchartInit = {color: ["#7AC9D2","#00C1DE","#00749F","#77BEE8","#1890FF","#3436C7","#0103A0","#000272"],backgroundColor:"transparent",grid: {left:"10px",top:"50px",right:"50px",bottom:"16px",containLabel:true},xAxis: {type:"category",data: ["2018/08/15","2018/10/02","2018/01/19","2018/05/23","2018/09/28","2018/02/21","2018/11/11","2018/06/14"],axisLabel: {color:"#AFBCC4"},axisTick: {show:false},axisLine: {show:false}  },yAxis: {name:"单位",axisLine: {show:false},type:"value",nameGap:10,axisTick: {show:false},axisLabel: {color:"#747677"},splitLine: {lineStyle: {color:"rgba(216,216,216,010)",type:"solid"}    }  },legend: {top:20,data: [      {name:"东向西直行",icon:"square"},      {name:"东向西右转",icon:"square"},      {name:"西向东直行",icon:"square"},      {name:"西向东左转",icon:"square"},      {name:"南向北直行",icon:"square"},      {name:"南向北左转",icon:"square"},      {name:"北向南直行",icon:"square"},      {name:"北向南左转",icon:"square"}    ]  },series: [    {name:"东向西直行",type:"pictorialBar",symbol:"roundRect",symbolRepeat:true,// 分节barWidth:10,symbolSize: [10,5],//size,单个symbol的大小data: [120,132,101,134,90,230,210,180]    },    {name:"东向西右转",type:"pictorialBar",barWidth:10,symbolRepeat:true,symbol:"roundRect",symbolOffset: [13,0],// 柱子的位置symbolSize: [10,5],//size,单个symbol的大小data: [220,182,191,234,290,330,310,290]    },    {name:"西向东直行",type:"pictorialBar",symbolRepeat:true,symbol:"roundRect",symbolOffset: [26,0],// 柱子的位置symbolSize: [10,5],//size,单个symbol的大小barWidth:10,data: [150,232,201,154,190,330,410,430]    },    {name:"西向东左转",type:"pictorialBar",symbolRepeat:true,symbol:"roundRect",symbolOffset: [39,0],// 柱子的位置symbolSize: [10,5],//size,单个symbol的大小barWidth:10,data: [320,332,301,334,390,330,320,503]    },    {name:"南向北直行",type:"pictorialBar",barWidth:10,symbol:"roundRect",symbolRepeat:true,symbolOffset: [52,0],// 柱子的位置symbolSize: [10,5],//size,单个symbol的大小data: [820,932,901,934,1290,1330,1320,1222]    },    {name:"南向北左转",type:"pictorialBar",barWidth:10,symbol:"roundRect",symbolRepeat:true,symbolOffset: [65,0],// 柱子的位置symbolSize: [10,5],//size,单个symbol的大小data: [820,932,901,934,1290,1330,1320,1290]    },    {name:"北向南直行",type:"pictorialBar",barWidth:10,symbol:"roundRect",symbolRepeat:true,symbolOffset: [78,0],// 柱子的位置symbolSize: [10,5],//size,单个symbol的大小data: [120,132,101,134,90,230,210,180]    },    {name:"北向南左转",type:"pictorialBar",barWidth:10,symbol:"roundRect",symbolRepeat:true,symbolOffset: [91,0],// 柱子的位置symbolSize: [10,5],//size,单个symbol的大小data: [120,132,101,134,90,230,210,180]    }  ]};

说一些我常用到的大数据分析工具

1专业的大数据分析工具

2各种Python数据可视化第三方库

3其它语言的数据可视化框架

一、专业的大数据分析工具

1、FineReport

FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽 *** 作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

二、Python的数据可视化第三方库

Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。

1、pyecharts

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由等一群开发者维护的EchartsPython接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能的可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

三、其他数据可视化工具

1、Echarts

前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。

大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

2、D3

D3（DataDrivenDocuments）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

本文同步发表于个人的 CSDN博客

echarts5 以上的版本，echarts容器支持直接设定百分比宽高，但是仍然会有低版本的一个问题，就是浏览器尺寸变动的时候，echarts容器不会响应式的变化。

为了解决这个问题，有了如下解决方案：

其中父元素一定要使用行内样式的方式设定宽高。

在处理echarts图表的时候，往往需要使用 windowonresize 来监听页面大小，从而进一步去改变echarts的大小，但是 resize 事件触发的频率极其频繁，如果页面的echarts图表又很多，这无疑是一件十分灾难的事情。

首先定义一个节流函数，需要接收一个函数，并且返回一个函数，示例如下：

原理很简单，就是使用 setTimeout 延迟执行，如果尚未执行完毕，则直接返回。

应用如下：

效果还是很明显的：

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